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由於訓練集和檢驗集的資料不能有重疊的情形,所以當使用基因演算法[ 12,13 ]來設計分類器時,在經訓練階段所產生出的最佳參考集,經檢驗集檢驗的結果不一定會得到很好的分類辨識率。當應用基因演算法[ 12,13 ]設計選擇型 K - NNR 分類器時,目標函數值愈好, ...
由於訓練集和檢驗集的資料不能有重疊的情形,所以當使用基因演算法[ 12,13 ]來設計分類器時,在經訓練階段所產生出的最佳參考集,經檢驗集檢驗的結果不一定會得到很好的分類辨識率。當應用基因演算法[ 12,13 ]設計選擇型 K - NNR 分類器時,目標函數值愈好, ...
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在基因演算法[ 13 ]方面,首先將 IRIS 資料隨機分為 IRIS1 及 IRIS2 兩個部份,這樣的資料共產生 5 組。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 ...
在基因演算法[ 13 ]方面,首先將 IRIS 資料隨機分為 IRIS1 及 IRIS2 兩個部份,這樣的資料共產生 5 組。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 ...
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80.00 % 79.00 % 78.00 % 77.00 % 76.00 % 75.00 % 74.00 % 73.00 % 72.00 % 71.00 % 0 S 10 15 20 田口法基因演算法圖 4.2 本演算法和基因演算法的比較(採用 IRIS 為分類樣本)由圖 4.2 中的結果顯示, SRA 在分類正確率上略優於基因演算法,而且還可以提供 ...
80.00 % 79.00 % 78.00 % 77.00 % 76.00 % 75.00 % 74.00 % 73.00 % 72.00 % 71.00 % 0 S 10 15 20 田口法基因演算法圖 4.2 本演算法和基因演算法的比較(採用 IRIS 為分類樣本)由圖 4.2 中的結果顯示, SRA 在分類正確率上略優於基因演算法,而且還可以提供 ...
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