A Robust Design Approach for GA-based Back Propagation Neural Networks Designed to Classify Data of Different Types

Chien-Yu Huang; I-Chiang Wang; Tien-Hui Chen

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A Robust Design Approach for GA-based Back Propagation Neural Networks Designed to Classify Data of Different Types

机译：一种稳健的设计方法，适用于基于GA的返回传播神经网络，旨在对不同类型的数据进行分类

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Genetic Algorithm s (GAs) have a proven ability to improve the classification performance of Back-propagation Neural (BPN) networks by optimizing their topology and parameter settings. However, before they are used to optimize the BPN network, their param

机译：遗传算法S（气体）通过优化其拓扑和参数设置，有一种证明能够提高背部传播神经（BPN）网络的分类性能。但是，在他们用于优化BPN网络之前，他们的参数

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《Journal of Applied Sciences》 |2013年第2期|共10页
作者
Chien-Yu Huang; I-Chiang Wang; Tien-Hui Chen;
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