一种基于模糊划分和模糊加权的集成深度信念网络

CAAI Transactions on Intelligent Systems（2019）

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摘要

针对DBN算法训练时间复杂度高,容易过拟合等问题,受模糊理论启发,提出了一种基于模糊划分和模糊加权的集成深度信念网络,即FE-DBN(ensemble deep belief network with fuzzy partition and fuzzy weighting),用于处理大样本数据的分类问题.通过模糊聚类算法FCM将训练数据划分为多个子集,在各个子集上并行训练不同结构的DBN,将每个分类器的结果进行模糊加权.在人工数据集、UCI数据集上的实验结果表明,提出的FE-DBN比DBN精度均有所提升,具有更快的运行时间.

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