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Questa ricerca presenta l'ottimizzazione della rete neurale a base radiale (RBF) utilizzando l'aFOA e la creazione del modello di rete, adottandolo con la combinazione della valutazione del valore di impatto medio (MIV) per selezionare le variabili. L'algoritmo di ottimizzazione modificato del moscerino della frutta (aFOA) è facile da apprendere e ha le caratteristiche di una rapida convergenza e di non cadere facilmente nell'optimum locale. La validità del modello è stata testata con due esempi reali; inoltre, è più semplice da apprendere, più stabile e pratico.

Produktbeschreibung
Questa ricerca presenta l'ottimizzazione della rete neurale a base radiale (RBF) utilizzando l'aFOA e la creazione del modello di rete, adottandolo con la combinazione della valutazione del valore di impatto medio (MIV) per selezionare le variabili. L'algoritmo di ottimizzazione modificato del moscerino della frutta (aFOA) è facile da apprendere e ha le caratteristiche di una rapida convergenza e di non cadere facilmente nell'optimum locale. La validità del modello è stata testata con due esempi reali; inoltre, è più semplice da apprendere, più stabile e pratico.
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.