Журнал интеллектуального анализа данных в геномике и протеомике

Абстрактный

Применение WEKA к машинному обучению с использованием генетического алгоритма и нейронных сетей обратного распространения

 Зишан Ахмед и Саман Зишан

Машинное обучение направлено на содействие комплексному системному анализу данных, оптимизации, классификации и прогнозированию с использованием различных математических и статистических алгоритмов. В этом исследовании мы заинтересованы в установлении процесса оценки наилучших оптимальных входных параметров для обучения сетей. Используя WEKA, в этой статье реализован классификатор с нейронными сетями обратного распространения и генетическим алгоритмом для эффективной классификации и оптимизации данных. Реализованный классификатор способен считывать и анализировать ряд популяций в предоставлении наборов данных, и на основе идентифицированной популяции он оценивает виды видов в популяции, скрытые слои, импульс, точность, правильные и неправильные экземпляры.