主动引导个体网络进行差异性学习的集成网络学习算法

资 源 简 介

主动引导个体网络进行差异性学习的集成网络学习算法

详 情 说 明

集成学习算法通过组合多个个体学习器来提升整体性能，其中个体网络间的差异性对集成效果至关重要。本文介绍了一种创新的集成网络学习算法，它能够主动引导个体网络进行差异性学习。

该算法的核心创新点在于对集成误差公式进行了理论分解，发现了传统方法忽视的个体网络间相关度因素。通过将相关性度量纳入个体网络的训练准则函数，算法能够在训练过程中主动引导各网络发展出互补的特性。这种协同训练机制不同于简单并行训练，而是有意识地培养网络间的差异性。

在变压器故障诊断的实际应用中，该方法展现出明显优势。与传统三比值法相比，它能够捕捉更复杂的故障特征；与单一BP神经网络相比，集成架构带来了更好的泛化能力。特别值得注意的是，相较于经典的Bagging和Boosting方法，该算法表现出了更稳定的性能，这得益于其主动引导差异性的设计理念。

这种差异性学习机制为集成算法设计提供了新思路，特别是在需要高可靠性的工业诊断领域。通过理论引导的协同训练，算法能够更有效地利用各网络的互补优势，避免集成学习中常见的"群体思维"问题。