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Parameter Optimization of Small Set Genetic Algorithm Multilayer Perceptron
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJDTA) 바로가기
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- 간행물
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- 통권
- Vol.9 No.9 (2016.09)바로가기
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- 페이지
- pp.127-138
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A284311
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- The SSGAMLP(Small Set Genetic Algorithm Multilayer Perceptron) model helps individual evolution by group evolution. With respect to the MLP, it has better generalization, it can get unknown feature expressions of more possibilities. The model still exist many problems need to be solved. The number of nodes in the hidden layers and the population size of MLP has a great influence on the performance of SSGAMLP. So this paper focuses on the optimization of that two parameters on SSGAMLP. In this paper, the models of several different experiments are designed. By comparing the experimental data, the relationship between the parameter selection and the model performance is obtained.
목차
Abstract
1. Introduction . Introduction .
2. Algorithm Composition
3. Experimental Design
4. The Experimental Results and Analysis
5. Summary
Acknowledgments
References
키워드
genetic evolutionary algorithm multilayer perceptron Parameter Optimization저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Database Theory and Application
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4270
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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