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Esta investigação apresenta a optimização da função de base radial (RBF) da rede neural usando aFOA e o estabelecimento do modelo de rede, adoptando-o com a combinação da avaliação do valor de impacto médio (MIV) para seleccionar variáveis. A forma do algoritmo de optimização alterado da mosca da fruta (aFOA) é fácil de aprender e tem as características de convergência rápida e não cai facilmente no óptimo local. A validade do modelo é testada por dois exemplos reais, além disso, é mais simples de aprender, mais estável e prático.

Produktbeschreibung
Esta investigação apresenta a optimização da função de base radial (RBF) da rede neural usando aFOA e o estabelecimento do modelo de rede, adoptando-o com a combinação da avaliação do valor de impacto médio (MIV) para seleccionar variáveis. A forma do algoritmo de optimização alterado da mosca da fruta (aFOA) é fácil de aprender e tem as características de convergência rápida e não cai facilmente no óptimo local. A validade do modelo é testada por dois exemplos reais, além disso, é mais simples de aprender, mais estável e prático.
Autorenporträt
Anurag Rana ha conseguito il M.Tech. CSE con specializzazione in Soft Computing. Ha pubblicato più di 21 articoli di ricerca in varie riviste internazionali e nazionali rinomate. Ha organizzato e partecipato a FDP, conferenze e workshop.