ГИБРИДНЫЙ ЭВОЛЮЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО ГЕНЕРИРОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ КЛАССИФИКАТОРОВ : научное издание

Описание

Перевод названия: HYBRID EVOLUTIONARY ALGORITHM FOR AUTOMATIC GENERATION NEURAL NETWORK CLASSIFICATORS

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2014

Ключевые слова: self-configuring, genetic algorithm, classification, neural networks, particle swarm optimization, самоконфигурирование, генетический алгоритм, классификация, стайный алгоритм, нейронные сети

Аннотация: Разработан, реализован и исследован гибридный эволюционный алгоритм, использующий для настройки структуры нейронной сети самоконфигурируемый генетический алгоритм, а для настройки весовых коэффициентов - стайный алгоритм оптимизации. Показана эффективность применения метода самоконфигурации к стохастическим алгоритмам при решении зПоказать полностьюадач классификации. Hybrid evolutionary algorithm, that uses self-configuring genetic algorithm for neural network structure design and particle swarm optimization for neural network weights tuning, is developed, realized and investigated. The efficiency of application of the self-configuring method to stochastic algorithms for solving classification problems is demonstrated.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Решетневские чтения

Выпуск журнала: Т. 2, 18

Номера страниц: 276-278

ISSN журнала: 19907702

Место издания: Красноярск

Издатель: Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева

Персоны

  • Семенкина О.Е. (Сибирский государственный аэрокосмический университет им. акад. М.Ф. Решетнева)
  • Семенкина О.Э. (Сибирский государственный аэрокосмический университет им. акад. М.Ф. Решетнева)

Вхождение в базы данных