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An empirical study of impact of crossover operators on the performance of non-binary genetic algorithm based neural approaches for classification

机译:基于非二进制遗传算法的神经分类方法对交叉算子影响的实证研究

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摘要

We study the performance of genetic algorithm (GA) based artificial neural network (ANN) for different crossover operators. We use simulated and real life data to test the performance of GA-based ANN. Our results indicate that arithmetic crossover operator may be a suitable crossover operator for GA based ANN.
机译:我们研究了基于遗传算法(GA)的人工神经网络(ANN)对于不同交叉算子的性能。我们使用模拟和现实生活的数据来测试基于GA的人工神经网络的性能。我们的结果表明,算术交叉算子可能是基于GA的ANN的合适交叉算子。

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