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文档摘要

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神经网络集成中多样性的多维剖析与优化策略研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在人工智能蓬勃发展的当下，神经网络作为其核心技术之一，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等众多领域。然而，单个神经网络在面对复杂多变的数据时，其性能表现往往存在局限性，泛化能力欠佳。为有效提升模型性能与稳定性，神经网络集成这一概念应运而生，并迅速成为机器学习领域的研究热点。

神经网络集成通过将多个神经网络模型进行组合，以平均或投票等方式得出最终预测结果。这种集成策略能够有效降低模型方差，增强泛化能力，使模型在面对新数据时表现更为稳定和准确。常见的神经网络集成方法包括Bagging、Boosting和