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.pdfОсновная статья411.44 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.