基于数据处理分组法(GMDH)的遗传选择算法与数据挖掘克隆技术
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河南省自然科学基金项目(122102210510)


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    数据处理分组法(GMDH)的多层算法(MIA)是通过利用遗传算法的选择程序来实现的,该算法包含了为获取更少误差而生成的最优神经元的克隆操作.选择程序根据适应度以及网络输入的某种概率从已有的神经元中为新神经元寻找父代.克隆实质是对最优神经元的克隆体参数进行稍微调整.从机器学习库选出实验结果表明,通过克隆操作进行基因改造后的GMDH网络表现得比其它方法优越.

    Abstract:

    Grouping method of data processing (GMDH) the multilayered algorithm (MIA) was achieved through the use of genetic algorithm selection procedures, the algorithm get less errors generated optimal neuron cloning operation. The procedure was selected based on the probability of fitness, as well as some of the network input that from existing neurons parent looking for new neurons. Essentially cloning the optimal neurons clones parameters slightly adjusted. Experimental results show that genetically modified by cloning operation the GMDH network performance is superior other methods that elected from the machine learning library.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

魏雪峰,孙利.基于数据处理分组法(GMDH)的遗传选择算法与数据挖掘克隆技术[J].湖南科技大学学报(自然科学版),2013,28(2):76-80

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  • 在线发布日期: 2013-06-13