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我們可以根據內直交表的每一列水準組合,從訓練集中選出一組參考集,然後此一參考集再根據非權重型目標函數中的 J ( R ) ,以個訓練樣本集合,重覆做 m 次實驗,將結果記錄在。。 nm 做完實驗後,接下來是進行實驗資料分析,首先是計算 SNR 2 SNR = =。
我們可以根據內直交表的每一列水準組合,從訓練集中選出一組參考集,然後此一參考集再根據非權重型目標函數中的 J ( R ) ,以個訓練樣本集合,重覆做 m 次實驗,將結果記錄在。。 nm 做完實驗後,接下來是進行實驗資料分析,首先是計算 SNR 2 SNR = =。
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計算 Pareto solution 四實驗與效能評估有關選擇型 k - 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 - MNR 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 k - 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 - MNR 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 當检验集檢驗其分類正確率,然後 IRIS1 和 IRIS2 訓練集和检验集的角色互換,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 當检验集檢驗其分類正確率,然後 IRIS1 和 IRIS2 訓練集和检验集的角色互換,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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