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Diese Forschung präsentiert die Optimierung des neuronalen Netzes mit radialer Basisfunktion (RBF) unter Verwendung von aFOA und die Erstellung des Netzmodells, wobei es mit der Kombination der Bewertung des mittleren Auswirkungswertes (MIV) zur Auswahl von Variablen angenommen wird. Die Form des geänderten Fruchtfliegen-Optimierungsalgorithmus (aFOA) ist leicht zu erlernen und zeichnet sich durch eine schnelle Konvergenz aus, ohne leicht in ein lokales Optimum zu fallen. Die Gültigkeit des Modells wird anhand von zwei konkreten Beispielen getestet, außerdem ist es einfacher zu erlernen, stabiler und praktischer.…mehr

Produktbeschreibung
Diese Forschung präsentiert die Optimierung des neuronalen Netzes mit radialer Basisfunktion (RBF) unter Verwendung von aFOA und die Erstellung des Netzmodells, wobei es mit der Kombination der Bewertung des mittleren Auswirkungswertes (MIV) zur Auswahl von Variablen angenommen wird. Die Form des geänderten Fruchtfliegen-Optimierungsalgorithmus (aFOA) ist leicht zu erlernen und zeichnet sich durch eine schnelle Konvergenz aus, ohne leicht in ein lokales Optimum zu fallen. Die Gültigkeit des Modells wird anhand von zwei konkreten Beispielen getestet, außerdem ist es einfacher zu erlernen, stabiler und praktischer.
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.