【摘 要】
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训练样本集输入序列的确定直接关系到简单自适应谐振匹配网络（SFAM）作为分类器的执行性能,已有确定算法包括随机序列仿真算法、投票决策算法和最大-最小序列算法。基于遗传算法
【机 构】
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吉林农业大学信息技术学院,长春机械科学研究院有限公司
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训练样本集输入序列的确定直接关系到简单自适应谐振匹配网络（SFAM）作为分类器的执行性能,已有确定算法包括随机序列仿真算法、投票决策算法和最大-最小序列算法。基于遗传算法作为一种全局搜索算法的特点,本文提出用遗传算法实现SFAM训练样本集最优输入序列确定的方法,并以加州大学Irvine分校机器学习数据库作为实验样本库,实验结果表明,该算法比投票决策算法和最大-最小序列算法对提升SFAM网络分类器的分类精度和降低训练时间更为有效。
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