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一种基于遗传算法的多类分类器设计方法

One Method of Classifier Design Based on Genetic Algorithms

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【Author】 Yan He 1,2 Tang Dedong 1,3 Huang Yangfan 1 Cheng Wei 2 1 (Key Lab of Optoelectronic Technology & System of MOE, Department of Optoelectronic Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, China) 2 (Department of Computer Science, Chongqing Institute of Technology, Chongqing 400050, China) 3 (Logistic Engineer Institute, Chongqing 400016, China)

【机构】重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室；重庆工学院计算机系重庆400044重庆工学院计算机系重庆400050；重庆400044后勤工程学院重庆400016；重庆400044；重庆400050；

【摘要】针对神经网络分类器设计依赖手工试算方式确定的问题,利用遗传算法,较好地解决了神经网络分类器初始学习速率、动量项值和网络结构等设计问题,并在实际多类模式识别应用中,具有较低的错误识别率。更多还原

【Abstract】 One method of network classifier design, which includes how to establish the preliminary speed, value added in and configuration of network, was studied based on genetic algorithms. In its fact patter recognition applications, the error recognition rate was much lower.更多还原

【关键词】神经网络；遗传算法；模式识别；分类器；
【Key words】 Neural network Genetic algorithms Patter recognition Classifier；

【文献出处】仪器仪表学报 ,Chinese Journal of Scientific Instrument , 编辑部邮箱 ,2004年S2期

【分类号】TP183
【被引频次】4
【下载频次】222

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