Перевод названия: Проектирование ансамблей интеллектуальных информационных технологий самоконфигурируемым алгоритмом генетического программирования
Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2012
Ключевые слова: genetic programming, self-configuration, neural networks, Symbolic regression, ensembles, automated design, Classification problems, генетическое программирование, само-конфигурация, нейронные сети, символьная регрессия, ансамбли, автоматическое проектирование, задачи классификации
Аннотация: Self-configuring genetic programming algorithm with the modified uniform crossover operator, that realizes a selective pressure on the recombination stage, is used for the automated integration of the computational intelligence technique ensembles. Ensemble members are the symbolic regression formulas, the artificial neural networks or their combination. They are also designed automatically with the self-configuring genetic programming algorithm. The comparative analysis of the approach performance is given on the benchmark and real world problems. Самоконфигурируемый алгоритм генетического программирования с модифицированным оператором равномерного скрещивания, использующим селективное давление на этапе рекомбинации, применяется для автоматического формирования ансамблей интеллектуальных информационных технологий. Символьные выражения, нейронные сети или их комбинации являются членами ансамблей, которые генерируются также автоматически при помощи самоконфигурируемого алгоритма генетического программирования. Сравнительный анализ эффективности подхода был проведен на тестовых и реальных практических задачах.
Издание
Журнал: Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева
Выпуск журнала: № 4
Номера страниц: 89-96
ISSN журнала: 18169724
Место издания: Красноярск
Издатель: Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева
Персоны
- Semenkin E.S. (Siberian State Aerospace University)
- Semenkina M.E. (Siberian State Aerospace University)
Вхождение в базы данных
Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.