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樣本進行實驗所得的結果為 y ,以第二個實驗樣本進行實驗所得的結果為 y ' ,,依此類推,可以做完全部的實驗結果。步驟 3.計算 SNR 比這個步驟是計算每次實驗的 SNR 比。首先要計算每次實驗中各項試驗的平均值。 m yn 3. = 150 mk = 1 再計算每次實驗中各項 ...
樣本進行實驗所得的結果為 y ,以第二個實驗樣本進行實驗所得的結果為 y ' ,,依此類推,可以做完全部的實驗結果。步驟 3.計算 SNR 比這個步驟是計算每次實驗的 SNR 比。首先要計算每次實驗中各項試驗的平均值。 m yn 3. = 150 mk = 1 再計算每次實驗中各項 ...
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計算 Pareto solution 四、實驗與效能評估有關選擇型-NNR 分類器設計的問題,從先前的相關研究中,我們得知基因演算法已經證明可以獲得較佳的結果[ 13,19 ] ,也就是說用基因演算法設計選擇型 k - NNR 分類器時,可以滿足分類器的兩個需求,高的分類正確率( ...
計算 Pareto solution 四、實驗與效能評估有關選擇型-NNR 分類器設計的問題,從先前的相關研究中,我們得知基因演算法已經證明可以獲得較佳的結果[ 13,19 ] ,也就是說用基因演算法設計選擇型 k - NNR 分類器時,可以滿足分類器的兩個需求,高的分類正確率( ...
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其中每一次試驗先以 IRIS1 當訓練集,用基因演算法得出一組結果後,再用 IRIS2 當檢驗集檢驗其分類正確率,然後 IRIS1 和 IRIS2 訓練集和檢驗集的角色互換,再做一次試驗,然後將兩次試驗的結果取平均,得到一次實驗的結果,並記錄之。
其中每一次試驗先以 IRIS1 當訓練集,用基因演算法得出一組結果後,再用 IRIS2 當檢驗集檢驗其分類正確率,然後 IRIS1 和 IRIS2 訓練集和檢驗集的角色互換,再做一次試驗,然後將兩次試驗的結果取平均,得到一次實驗的結果,並記錄之。
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