计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2007年
8期
201-204
,共4页
Category ART神经网络%特征加权%遗传算法%震型预报
Category ART神經網絡%特徵加權%遺傳算法%震型預報
Category ART신경망락%특정가권%유전산법%진형예보
特征加权是特征选择的一般情况,它能更加细致地区分特征对结果影响的程度,往往能够获得比特征选择更好的或者至少相等的性能.该文采用自适应遗传算法来优化Category ART网络的特征权值,提出了一种改进的Category ART网络FWART.在UCI标准数据集上的实验表明,FWART网络获得了比Category ART网络更好的泛化能力.将该网络应用在地震震型预报上,取得了很好的预报效果.
特徵加權是特徵選擇的一般情況,它能更加細緻地區分特徵對結果影響的程度,往往能夠穫得比特徵選擇更好的或者至少相等的性能.該文採用自適應遺傳算法來優化Category ART網絡的特徵權值,提齣瞭一種改進的Category ART網絡FWART.在UCI標準數據集上的實驗錶明,FWART網絡穫得瞭比Category ART網絡更好的汎化能力.將該網絡應用在地震震型預報上,取得瞭很好的預報效果.
특정가권시특정선택적일반정황,타능경가세치지구분특정대결과영향적정도,왕왕능구획득비특정선택경호적혹자지소상등적성능.해문채용자괄응유전산법래우화Category ART망락적특정권치,제출료일충개진적Category ART망락FWART.재UCI표준수거집상적실험표명,FWART망락획득료비Category ART망락경호적범화능력.장해망락응용재지진진형예보상,취득료흔호적예보효과.
