Multi- Objective Evolutionary Algorithms of Spiking Neural Network

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Jun 2017, 2017

3330332689 / 9783330332683

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Spiking neural network (SNN) plays an essential role in classification problems. Although there are many models of SNN, Evolving Spiking Neural Network (ESNN) is widely used in many recent research works. Evolutionary algorithms, mainly differential evolution (DE) have been used for enhancing ESNN algorithm. However, many real-world optimisation problems include several contradictory objectives. Rather than single optimisation, Multi-Objective Optimisation (MOO) can be utilised as a set of optimal solutions to solve these problems.In this book, Harmony Search (HS) and memetic approach were used to improve the performance of MOO with ESNN. Consequently, Memetic Harmony Search Multi-Objective Differential Evolution with Evolving Spiking Neural Network (MEHSMODE-ESNN) was applied to improve ESNN structure and accuracy rates. Standard data sets from the UCI machine learning are used for evaluating the performance of this enhanced multi objective hybrid model. The experimental results have proved that the Memetic Harmony Search Multi-Objective Differential Evolution with Evolving Spiking Neural Network (MEHSMODE-ESNN) gives better results in terms of accuracy and network structure. 64 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9783330332683

Título
Multi- Objective Evolutionary Algorithms of Spiking Neural Network
Autor
Abdulrazak Yahya Saleh
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Jun 2017
Año de publicación
2017
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3330332689
ISBN 13
9783330332683
Peso del artículo
113 gramos
Dimensiones
220x150x4 mm

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