【摘要】：為了提高數據分類的快速性與準確性,本文在大腦情感學習(Brain Emotional Learning,BEL)模型的基礎上,結合遺傳算法(Genetic Algorithm,GA),提出了一種基于GA-BEL的快速分類改進算法.BEL模型根據大腦中杏仁體和眶額皮質之間相互學習的神經生物學原理建立,模擬了情感刺激在大腦短反射通路中被快速處理的過程.因此,基于BEL模型的網絡運算速度快.進一步采用遺傳算法優(yōu)化BEL網絡權值,提高其分類正確率.在UCI數據集上的對比實驗結果表明,無論對于小樣本還是大樣本數據集,較其他分類算法,GA-BEL算法均有較高的分類正確率和計算效率.
[Abstract]:In order to improve the rapidity and accuracy of data classification, this paper is based on the brain affective learning (Brain Emotional Learning,BEL) model. Combined with genetic algorithm (Genetic Algorithm,GA), an improved fast classification algorithm based on GA-BEL. Bel model was established according to the neurobiological principle of learning between amygdala and orbitofrontal cortex in the brain. It simulates the rapid processing of emotional stimuli in the short reflex pathway of the brain. Therefore, the network operation speed based on BEL model is fast. Furthermore, genetic algorithm is used to optimize the weights of BEL network to improve the classification accuracy. The experimental results on UCI data sets show that the classification accuracy and computational efficiency are higher than those of other classification algorithms, such as small or large sample data sets.
【作者單位】： 中南大學信息科學與工程學院;湖南文理學院電氣與信息工程學院;中國地質大學自動化學院;
【基金】：國家自然科學基金(No.61403422) 湖南省教育廳科學研究項目(No17C1084)
【分類號】：TP18

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本文編號：2239796