Accuracy-based Classifier Systems Using Evolutionary Neural Networks Representation
محل انتشار: دوازدهمین کنفرانس سالانه انجمن کامپیوتر ایران
سال انتشار: 1385
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,194
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ACCSI12_031
تاریخ نمایه سازی: 23 دی 1386
چکیده مقاله:
Accuracy-based classifier systems (XCS) traditionally use a binary string rule representation with wildcards added to allow for generalization over the population encoding. However, the simple scheme has some of drawbacks in complex problems. A neural network-based representation is used to aid their use in complex problem. Here each rule's condition and action are represented by a small network evolved through the action of
the genetic algorithm. Also in this work a second neural network is used as classifier's prediction, trained by back propagation. After describing the changes required to the standard XCS functionality, the results are presented using neural network to represent individual rules. Examples of use are given to illustrate the effectiveness of the proposed approached.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Sabeti
Department of Computer Science and Engineering, School of Engineering, Shiraz University, Shiraz, Iran
Zahadat
Department of Computer Science and Engineering, School of Engineering, Shiraz University, Shiraz, Iran
Katebi
Department of Computer Science and Engineering, School of Engineering, Shiraz University, Shiraz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :