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【24h】

Optimal Parameter for the Training of MultilayerPerceptron Neural Networks by Using Hierarchical GeneticAlgorithm

机译:使用分层基因算法,通过使用分层基因训练多层秘电图培训的最佳参数

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摘要

This paper deals with the controversial topic of the selection of the parameters of a genetic algorithm, in thiscase hierarchical, used for training of multilayer perceptron neural networks for the binary classification. The parametersto select are the crossover and mutation probabilities of the control and parametric genes and the permanency percent.The results can be considered as a guide for using this kind of algorithm.
机译:本文涉及在该类别分层中选择遗传算法参数的有争议的主题,用于培训用于二进制分类的多层的感知神经网络。 Parametersto选择是控制和参数基因的交叉和突变概率以及永久性百分比。结果可以被视为使用这种算法的指南。

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