1. Електронний архів ДонНТУ м.Покровськ
  2. Фонди реорганізованих підрозділів
  3. Факультет комп'ютерних наук і технологій
  4. Кафедра автоматизованих систем управління
  5. Наукові статті кафедри автоматизованих систем управління
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/7690
Назва: ФИТНЕСС-ФУНКЦИИ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ
Автори: Хмелевой, Сергей Владимирович
Васяева, Татьяна Александровна
Ключові слова: Генетические алгоритмы
Фитнесс функции
Дата публікації: 1-вер-2011
Видавництво: Проблемы информационных технологий
Бібліографічний опис: Задача классификации является одной из базовых классических задач, актуальность которой бесспорна. Одним из естественным подходов для её решения является создание набора правил, на основе которого и осуществляется классификация. Эффективным механизмом для автоматической генерации такого набора является аппарат генетических алгоритмов (ГА). Важнейшей задачей при построении ГА является определение фитнесс-функции. Этот актуальный вопрос и является предметом данного обзора.
Серія/номер: ;No.1 (009).
Короткий огляд (реферат): Задача классификации является одной из базовых классических задач, актуальность которой бесспорна. Одним из естественным подходов для её решения является создание набора правил, на основе которого и осуществляется классификация. Эффективным механизмом для автоматической генерации такого набора является аппарат генетических алгоритмов (ГА). Важнейшей задачей при построении ГА является определение фитнесс-функции. Этот актуальный вопрос и является предметом данного обзора.
Опис: Обзор фитнесс-функций генетических алгоритмов для задач классификации
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/7690
Розташовується у зібраннях:Наукові статті кафедри автоматизованих систем управління

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Хмелевой Васяева Статья ПИТ.pdf215,8 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити
Показати повний опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.