层次式级联多网络模型及其性能

本文提出了一种层次式级联多网络结构，论述了其训练算法，并验证了该结构的收敛性。这种结构在处理高阶非线性分布数据的分类问题方面具有优良的性能，用北京谱仪事例过滤进行性能测试结果表明，其训练和泛化性能都优于单个ＢＰ网络。

基于模糊积分的多神经网络集成信息融合

使用模糊积分实现集成神经网络中的子分类器信息融合,提出一种更加有效和全面的模糊密度,用于模糊积分的计算。以双螺旋分类问题为实验对象,使用集成神经网络实现具有较高正确率的分类方法,对神经网络集成的有效性和各类参数的设定作实验分析,并通过多种模糊密度的比较数据说明该模糊密度函数的有效性。