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一种改进的BP-AdaBoost算法及应用研究

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【作者】 朱晨飞黄淑华王怀聪何杭松

【Author】 ZHU Chenfei;HUANG Shuhua;WANG Huaicong;HE Hangsong;College of Information Technology and Network Security,People′s Public Security University of China;

【机构】 中国人民公安大学信息技术与网络安全学院

【摘要】 BP-AdaBoost算法结合BP神经网络和AdaBoost算法二者的优点,在提高准确率的同时加快训练速度。但传统BP神经网络在训练时可能会出现陷入局部最优的问题,针对此缺陷,提出一种改进的BP-AdaBoost算法,先采用思维进化算法调整BP神经网络的权值和阈值,再运用优化后的BP神经网络构造多个优化的弱预测器,最后将AdaBoost多分类思想引入改进的BP-AdaBoost算法中,构造多个强预测器判断决策输出结果。将改进的BP-AdaBoost算法与小波神经网络用于上证指数开盘指数的预测中,通过实验对比分析,证明了算法的可行性与优越性。

【基金】 公安部资助项目(2017GABJC38)~~
【所属期刊栏目】 网络与信息安全 (2019年19期)
  • 【DOI】10.16652/j.issn.1004-373x.2019.19.015
  • 【分类号】TP18
  • 【下载频次】435
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