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第一章绪论
第二章集成学习理论及差异性度量
第三章回归型神经网络的集成
第四章神经网络分类器的集成
第五章复突触神经网络聚类及其聚类集成
第六章基于神经网络集成的入侵检测
第七章结束语
参考文献
致谢
攻读博士期间发表和录用的学术论文
李凯;
北京交通大学;
集成学习; 神经网络集成; 聚类集成; 入侵检测; 机器学习; 差异性学习;
机译:一种基于误差矢量化的选择性神经网络集成新方法及其在高密度聚乙烯级联反应中的应用%一种基于误差矢量化的选择性神经网络集成新方法及其在高密度聚乙烯级联反应中的应用处理
机译:基于GA的基于Mapreduce的选择性神经网络集成
机译:基于形态关联记忆框架的神经网络集成方法研究
机译:数据依赖的近似矢量原型量化器中关于差异性的差异性评估
机译:基于遗传算法和人工神经网络集成的工程性能改进。
机译:DeepLocate:具有深度神经网络集成分类器的基于智能手机的室内定位
机译:选择性神经网络集成算法在入侵检测中的应用研究
机译:人工神经网络集成特征与体系结构选择算法的并行实现
机译:基于位置的游戏休闲通行证方案应用研究系统和方法
机译:颜色方案差异性评估系统,颜色方案差异性评估方法和颜色方案差异性评估程序
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