A hybrid Gravitational Search Algorithm–Genetic Algorithm for neural network training
محل انتشار: بیست و یکمین کنفرانس مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,162
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE21_848
تاریخ نمایه سازی: 27 مرداد 1392
چکیده مقاله:
Tuning optimum parameter of neural networks, such as weights and biases, has major effects on their performance improvement. Estimation of optimum values for these parameters requires strong and effective training methods, so that the error of the training data reaches its minimum. This paper presents, a suitable training method for optimizing neural networks parameters using a novel hybrid GA-GSA algorithm. Extensive experimental results on different benchmarks show that the hybrid algorithm, performs equal to or better than standard GSA, and backpropagation algorithm
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Saeide Sheikhpour
Faculty of Electrical Engineering, University of Birjand, Iran