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为提高BP神经网络的预测精度,克服自身容易陷入局部极值和收敛速度慢的缺陷,将AdaBoost算法和BP神经网络结合起来,建立基于AdaBoost算法的BP神经网络模型。该模型将多个BP神经网络作为弱预测器,然后采用AdaBoost算法将多个弱预测器组成强预测器进行预测。将该模型应用于软件老化测试,实验结果表明,该模型相比单个BP神经网络具有更好的预测精度。 相似文献
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