Отрывок: Выяснено, что при увеличении количества продукционных правил растет время обучения сети, но минимальное значение СКО тестирования прак- тически не изменяется, из чего сделан вывод о целесообразности использования количества продукционных правил вывода, равного 3. 2. Размер популяции Характеристики системы при тестировании: кроссовер - расширенный с коэффициентом 0.5, количество правил вывода - 3, алгебры – Гёделя и Гогена. Были протестированы следующие размеры популяции: ...
Название : | Применение генетического алгоритма для обучения нечеткой многовыходовой нейронной сети Ванга-Менделя |
Авторы/Редакторы : | Муравьёв, В.В. Лёзин, И.А. |
Ключевые слова : | генетический алгоритм обучение нейронной сети нечеткая многовыходовая сеть Ванга-Менделя генетический алгоритм вещественного кодирования кроссовер тестирование |
Дата публикации : | 2014 |
Издательство : | Издательство Самарского научного центра РАН |
Библиографическое описание : | Перспективные информационные технологии (ПИТ 2014): труды Международной научно-технической конференции / под ред. С. А. Прохорова. – Самара: Издательство Самарского научного центра РАН, 2014. – с. 64-66 |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Perspektivnye-informacionnye-tehnologii/Primenenie-geneticheskogo-algoritma-dlya-obucheniya-nechetkoi-mnogovyhodovoi-neironnoi-seti-VangaMendelya-61882 |
ISBN : | 978-5-93424-704-2 |
Другие идентификаторы : | Dspace\SGAU\20170130\61882 |
Располагается в коллекциях: | Перспективные информационные технологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
pit_14_1_5_18.pdf | Основная статья | 411.44 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.