I detta arbete jämför vi två soft-computing metoder för att producera modeller som kan förutsäga om ett företag kommer att ha bokförluster: artificiella neurala nätverk (ANNs) och genetisk programmering (GP). För att bygga förutsägelsemodeller som kan tillämpas på ett stort antal praktiska fall behöver vi enkla modeller som kräver en liten mängd data. Kohonens självorganiserande karta (som) är ett icke övervakat neuralt nätverk som vanligtvis används som ett klusterverktyg. I vårt fall har en SOM använts för att minska dimensionerna av prognosproblemet. Traditionellt har ANN ansetts kunna producera bättre klassificeringsstrukturer än GP. I detta arbete slår vi samman förmågan hos GP för att generera klassificering träd och funktionen extraktion förmåga av SOM, erhålla en klassificering verktyg som slår resultaten gav med hjälp av en evolutionär ANN metod.
Mora, Castillo, Merelo, EsparciaAlcazar och Sharman REF jämförde effektiviteten av genetisk programmering (GP) slås samman med självorganiserande kartor (SOM) till en evolutionär ANN metod för att upptäcka orsaker till ekonomisk oro.
Discovering causes of financial distress by combining evolutionary algorithms and artificial neural networks
{'venue': "GECCO '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}