Multi-objektive evolutionäre Algorithmen für neuronale Spitzennetze

Lingua: tedesco

Editore: Verlag Unser Wissen, 2025

6208557518 / 9786208557515

Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH

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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Das Spiking Neural Network (SNN) spielt eine wichtige Rolle bei Klassifizierungsproblemen. Obwohl es viele SNN-Modelle gibt, wird das Evolving Spiking Neural Network (ESNN) in vielen aktuellen Forschungsarbeiten verwendet. Evolutionäre Algorithmen, vor allem die differentielle Evolution (DE), wurden zur Verbesserung des ESNN-Algorithmus eingesetzt. Viele reale Optimierungsprobleme beinhalten jedoch mehrere widersprüchliche Ziele. In diesem Buch wurden Harmony Search (HS) und der memetische Ansatz verwendet, um die Leistung von MOO mit ESNN zu verbessern. Folglich wurde Memetic Harmony Search Multi-Objective Differential Evolution with Evolving Spiking Neural Network (MEHSMODE-ESNN) angewendet, um die ESNN-Struktur und die Genauigkeitsraten zu verbessern. Standarddatensätze aus dem maschinellen Lernen der UCI werden für die Bewertung der Leistung dieses verbesserten hybriden Mehrzielmodells verwendet. Die experimentellen Ergebnisse haben gezeigt, dass das Memetic Harmony Search Multi-Objective Differential Evolution with Evolving Spiking Neural Network (MEHSMODE-ESNN) bessere Ergebnisse in Bezug auf Genauigkeit und Netzwerkstruktur liefert.…

Codice articolo 9786208557515

Titolo
Multi-objektive evolutionäre Algorithmen für neuronale Spitzennetze
Autore
Abdulrazak Yahya Saleh
Editore
Verlag Unser Wissen
Anno di pubblicazione
2025
Condizione
Neu
Rilegatura
Taschenbuch
Lingua
tedesco
ISBN 10
6208557518
ISBN 13
9786208557515
Peso dell'articolo
107 grammi
Dimensioni
220x150x5 mm

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Einbeck, Germania

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