Abstract-optimering av noggrannheten hos klassificeringar i mönsterigenkänning är ett komplext problem som ofta är dåligt förstådd. Medan många tekniker finns för optimering av vikter i artificiella neurala nätverk (t.ex. Widrow-Hoff minst genomsnittliga kvadrater algoritm och bakåtutbredning tekniker), det finns inte några hårda och snabba regler för att välja strukturen av ett artificiellt neuralt nätverk - särskilt för att välja både antalet dolda lager som används i nätverket och storleken (i termer av antal neuroner) av dessa dolda lager. Denna interna struktur är dock en av de viktigaste faktorerna för att fastställa riktigheten i klassificeringen. I detta dokument föreslås en multi-objektiv strategi för den evolutionära utformningen av artificiella neurala nätverk med hjälp av en kraftfull optimer baserad runt den toppmoderna MOEA/D-DRA algoritm och en ny metod för att införliva beslutsfattare preferenser. I motsats till tidigare tillvägagångssätt möjliggör det nya tillvägagångssätt som beskrivs i detta dokument intuitiva avvägningar mellan klassificeringsmål som ofta förekommer i komplexa klassificeringsproblem men ofta ignoreras. Effektiviteten hos den föreslagna multi-objektiva metoden för att utveckla artificiella neurala nätverk visas sedan på en verklig medicinsk klassificering problem som ofta används för att jämföra klassificeringsmetoder.
Shenfield och Rostami REF införde ett multiobjektivt förhållningssätt till den evolutionära utformningen av artificiella neurala nätverk för att förutsäga hjärtsjukdomar.
A multi objective approach to evolving artificial neural networks for coronary heart disease classification
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology (CIBCB)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}