Ett artificiellt neuralt nätverk (ANN) baserad classifier design med hjälp av modifieringen av en meta-heuristic kallas Co-Operation of Biology Relaterade algoritmer (COBRA) för att lösa multi-objektiva okonstruerade problem med binära variabler presenteras. Denna ändring används för valet av ANN-struktur. Viktkoefficienterna för ANN justeras med den ursprungliga versionen av COBRA. Två medicinska diagnosproblem, nämligen bröstcancer Wisconsin och Pima Indian Diabetes, löstes med denna teknik. Experiment visade att båda varianterna av COBRA uppvisar hög prestanda och tillförlitlighet trots komplexiteten i de optimeringsproblem som lösts. ANN-baserade klassificeringar som utvecklats på detta sätt överträffar många alternativa metoder på de nämnda klassificeringsproblemen. De föreslagna meta-heuristiska optimeringsalgoritmernas användbarhet bekräftades.
Deras experimentresultat visade att båda varianterna av COBRA visar hög prestanda och tillförlitlighet trots komplexiteten i de optimeringsproblem som lösts REF.
ANN-based classifiers automatically generated by new multi-objective bionic algorithm
{'venue': '2015 12th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO)', 'journal': '2015 12th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}