Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

A harmony search based gradient descent learning-FLANN (HS-GDL-FLANN) for classification

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F15%3A86097032" target="_blank" >RIV/61989100:27240/15:86097032 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-81-322-2208-8_48" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-81-322-2208-8_48</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-81-322-2208-8_48" target="_blank" >10.1007/978-81-322-2208-8_48</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    A harmony search based gradient descent learning-FLANN (HS-GDL-FLANN) for classification

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The Harmony Search (HS) algorithm is meta-heuristic optimization inspired by natural phenomena called musical process and it quite simple due to few mathematical requirements and simple steps as compared to earlier meta-heuristic optimization algorithms.It mimics the local and global search procedure of pitch adjustment during production of pleasant harmony by musicians. Although HS has been used in many application like vehicle routing problems, robotics, power and energy etc., in this paper, an attempt is made to design a hybrid FLANN with Harmony Search based Gradient Descent Learning for classification. The proposed algorithm has been compared with FLANN, GA based FLANN and PSO based FLANN classifier to get remarkable performance. All the four classifier are implemented in MATLAB and tested by couples of benchmark datasets from UCI machine learning repository. Finally, to get generalized performance, 5 fold cross validation is adopted and result are analyzed under one-way ANOVA te

  • Název v anglickém jazyce

    A harmony search based gradient descent learning-FLANN (HS-GDL-FLANN) for classification

  • Popis výsledku anglicky

    The Harmony Search (HS) algorithm is meta-heuristic optimization inspired by natural phenomena called musical process and it quite simple due to few mathematical requirements and simple steps as compared to earlier meta-heuristic optimization algorithms.It mimics the local and global search procedure of pitch adjustment during production of pleasant harmony by musicians. Although HS has been used in many application like vehicle routing problems, robotics, power and energy etc., in this paper, an attempt is made to design a hybrid FLANN with Harmony Search based Gradient Descent Learning for classification. The proposed algorithm has been compared with FLANN, GA based FLANN and PSO based FLANN classifier to get remarkable performance. All the four classifier are implemented in MATLAB and tested by couples of benchmark datasets from UCI machine learning repository. Finally, to get generalized performance, 5 fold cross validation is adopted and result are analyzed under one-way ANOVA te

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Smart Innovation, Systems and Technologies. Volume 33

  • ISBN

    978-81-322-2201-9

  • ISSN

    2190-3018

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    15

  • Strana od-do

    525-539

  • Název nakladatele

    Springer

  • Místo vydání

    New Delhi

  • Místo konání akce

    Sambalpur

  • Datum konání akce

    20. 12. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku