Исследование эффективности бинарного гравитационного алгоритма при построении нечетких классификаторов с отбором признаков

Статья в сборнике трудов конференции

В работе представлено описание бинарной версии метаэвристического гравитационного алгоритма, который применяется для отбора в нечетких классификаторах в режиме обертки. Рассматриваются два семейства функций трансформаций для обновления позиций элементов популяции. Результаты работы бинарного гравитационного алгоритма проверяются на наборах данных из репозитория KEEL и сравниваются с результатами, полученными на полных наборах данных.

Библиографическая запись: Ходашинский, И. А. Исследование эффективности бинарного гравитационного алгоритма при построении нечетких классификаторов с отбором признаков [Электронный ресурс] / И. А. Ходашинский, М. Б. Бардамова // Гибридные и синергетические интеллектуальные системы: Материалы IV Всероссийской Поспеловской конференции с международным участием. - Калининград: Изд-во Балтийского федерального университета им. Иммануила Канта, 2018. - С. 448-455.

Конференция:

• Гибридные и синергетические интеллектуальные системы: 4 Всероcсийская Поспеловская конференция с международным участием (ГИСИС’2018)
• Россия, Калининградская область, Калининград, 14-19 мая 2018,
• Российская

Издательство:

Издательство Балтийского федерального университета им. Иммануила Канта

Россия, Калининградская область, Калининград