Algorithme modifié de la mouche à fruits

Cette recherche présente l'optimisation du réseau neuronal à fonction de base radiale (RBF) à l'aide d'un aFOA et l'établissement du modèle de réseau, en l'adoptant avec la combinaison de l'évaluation de la valeur d'impact moyenne (MIV) pour sélectionner les variables. La forme de l'algorithme d'optimisation de la mouche à fruits modifiée (aFOA) est facile à apprendre et présente les caractéristiques d'une convergence rapide et de ne pas tomber facilement dans un optimum local. La validité du modèle est testée par deux exemples réels. En outre, il est plus simple à apprendre, plus stable et plus pratique.

Autorentext

Anurag Rana ha conseguito il M.Tech. CSE con specializzazione in Soft Computing. Ha pubblicato più di 21 articoli di ricerca in varie riviste internazionali e nazionali rinomate. Ha organizzato e partecipato a FDP, conferenze e workshop.

Klappentext

Cette recherche présente l'optimisation du réseau neuronal à fonction de base radiale (RBF) à l'aide d'un aFOA et l'établissement du modèle de réseau, en l'adoptant avec la combinaison de l'évaluation de la valeur d'impact moyenne (MIV) pour sélectionner les variables. La forme de l'algorithme d'optimisation de la mouche à fruits modifiée (aFOA) est facile à apprendre et présente les caractéristiques d'une convergence rapide et de ne pas tomber facilement dans un optimum local. La validité du modèle est testée par deux exemples réels. En outre, il est plus simple à apprendre, plus stable et plus pratique.