1. Главная
  2. Ресурсы
  3. Библиотечный поиск
ПРИМЕНЕНИЕГЕНЕТИЧЕСКОГОАЛГОРИТМА ДЛЯПОВЫШЕНИЯЭФФЕКТИВНОСТИСЛУЧАЙНОГО АЛГОРИТМАСОВМЕСТНОГО ОБУЧЕНИЯ Скороход Алина Владимировна2022 год

ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ СЛУЧАЙНОГО АЛГОРИТМА СОВМЕСТНОГО ОБУЧЕНИЯ : доклад, тезисы доклада
доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Дополнительные ссылки: eLibrary · Источник статьи
База данных: Каталог библиотеки СФУ
Библиографическое описание: ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ СЛУЧАЙНОГО АЛГОРИТМА СОВМЕСТНОГО ОБУЧЕНИЯ : доклад, тезисы доклада / А. В. Скороход. - [Б. м. : б. и.], 2022. - Текст : непосредственный // Новая наука в новом мире : Сборник статей II Международной научно-практической конференции / Новая наука в новом мире (2022 ; 14.06 - 14.06 ; Петрозаводск). - Петрозаводск : Международный центр научного партнерства «Новая Наука» (ИП Ивановская И.И.), 2022. - С. 31-35. - ISBN 978-5-00174-617-1. Перевод заглавия: EFFICIENCY OF CO-TRAINING ALGORITHM INCREASED BY GENETIC ALGORITHM
Аннотация: В данной статье рассматривается алгоритм совместного обучения, его модификации, призванные улучшить слабые места исходного алгоритма. Также выдвинуто предположение о повышении эффективности алгоритма совместного обучения при помощи генетического алгоритма.
The article discusses the co-training algorithm, its modifications designed to improve the weaknesses of the original algorithm. It is also suggested to increase the efficiency of the co-training algorithm by genetic algorithm.
Год издания: 2022
Авторы: Скороход Алина Владимировна
Издательство: Международный центр научного партнерства «Новая Наука» (ИП Ивановская И.И.), Петрозаводск
Номера страниц: 31-35
Держатель оригинала документа: ФГБОУ ВО «Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева»
Мероприятие: Новая наука в новом мире (Петрозаводск, 2022 ; 14.06 - 14.06)
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки

Похожие публикации

ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВАЛГОРИТМА СОВМЕСТНОГООБУЧЕНИЯ ПРИ РЕШЕНИИЗАДАЧ С ДИСБАЛАНСОМКЛАССОВ Скороход Алина Владимировна2022 год

ИССЛЕДОВАНИЕ СВОЙСТВ АЛГОРИТМА СОВМЕСТНОГО ОБУЧЕНИЯ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ С ДИСБАЛАНСОМ КЛАССОВ

  • Скороход Алина Владимировна
  • 2022 год
ОБЗОР МЕТОДОВ ИСПОСОБОВ ОБУЧЕНИЯАЛГОРИТМОВИСКУССТВЕННОГОИНТЕЛЛЕКТА Скороход В. В.2021 год

ОБЗОР МЕТОДОВ И СПОСОБОВ ОБУЧЕНИЯ АЛГОРИТМОВ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

  • Скороход В. В.
  • 2021 год
ИССЛЕДОВАНИЕЭФФЕКТИВНОСТИАЛГОРИТМА С ЧАСТИЧНЫМПРИВЛЕЧЕНИЕМ УЧИТЕЛЯПРИ КЛАССИФИКАЦИИИЗОБРАЖЕНИЙ Скороход Алина Владимировна2021 год

ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ АЛГОРИТМА С ЧАСТИЧНЫМ ПРИВЛЕЧЕНИЕМ УЧИТЕЛЯ ПРИ КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

  • Скороход Алина Владимировна
  • 2021 год
АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИГИБРИДНОЙ СХЕМЫСЕЛЕКЦИИ БИНАРНОГОГЕНЕТИЧЕСКОГОАЛГОРИТМА Сопов А.Е.2024 год

АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ГИБРИДНОЙ СХЕМЫ СЕЛЕКЦИИ БИНАРНОГО ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА

  • Сопов А.Е.
  • 2024 год
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ И АНАЛИЗЭФФЕКТИВНОСТИБИНАРНОГОГЕНЕТИЧЕСКОГОАЛГОРИТМА ГЛОБАЛЬНОЙОПТИМИЗАЦИИ Сопов А.Е.2023 год

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ И АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ БИНАРНОГО ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

  • Сопов А.Е.
  • 2023 год
ОБЗОР АЛГОРИТМОВ СЧАСТИЧНЫМПРИВЛЕЧЕНИЕМ УЧИТЕЛЯ Скороход Алина Владимировна2021 год

ОБЗОР АЛГОРИТМОВ С ЧАСТИЧНЫМ ПРИВЛЕЧЕНИЕМ УЧИТЕЛЯ

  • Скороход Алина Владимировна
  • 2021 год
ИССЛЕДОВАНИЕЭФФЕКТИВНОСТИГЕНЕТИЧЕСКОГОАЛГОРИТМА СОСЛУЧАЙНЫМ ВЫМИРАНИЕМПО ВРЕМЕНИ ЖИЗНИ Васильев Д. Д.2020 год

ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА СО СЛУЧАЙНЫМ ВЫМИРАНИЕМ ПО ВРЕМЕНИ ЖИЗНИ

  • Васильев Д. Д.
  • 2020 год
О ПРИМЕНЕНИИГЕНЕТИЧЕСКИХАЛГОРИТМОВ ДЛЯПОЛУАВТОМАТИЧЕСКОГООБУЧЕНИЯ Семенкина М.Е.2017 год

О ПРИМЕНЕНИИ ГЕНЕТИЧЕСКИХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ПОЛУАВТОМАТИЧЕСКОГО ОБУЧЕНИЯ

  • Семенкина М.Е.
  • 2017 год

Показать ещё

АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИЭВОЛЮЦИОННЫХАЛГОРИТМОВ ПРИРЕШЕНИИ ЗАДАЧБЕЗУСЛОВНОЙОПТИМИЗАЦИИ Янсон Я.Е.2024 год

АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЭВОЛЮЦИОННЫХ АЛГОРИТМОВ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ БЕЗУСЛОВНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

  • Янсон Я.Е.
  • 2024 год
ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМОВМАШИННОГО ОБУЧЕНИЯДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯПОТЕНЦИАЛЬНЫХКЛИЕНТОВ АВИАКОМПАНИИ Горбань М. И.2022 год

ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ПОТЕНЦИАЛЬНЫХ КЛИЕНТОВ АВИАКОМПАНИИ

  • Горбань М. И.
  • 2022 год
ПРИМЕНЕНИЕСАМОКОНФИГУРИРУЕМОГОМЕТОДА ГЕНЕТИЧЕСКОГОПРОГРАММИРОВАНИЯ ДЛЯПОСТРОЕНИЯ ФОРМУЛЫЗАВИСИМОСТИ РАСХОДА… Шерстнев П. А.2022 год

ПРИМЕНЕНИЕ САМОКОНФИГУРИРУЕМОГО МЕТОДА ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ФОРМУЛЫ…

  • Шерстнев П. А.
  • 2022 год
Применение методовкластерного анализадля динамическойкоррекции областипоиска в генетическомалгоритме Малашин Иван ПавловичТынченко Вадим Сергеевич2025 год

Применение методов кластерного анализа для динамической коррекции области поиска в генетическом…

  • Малашин Иван Павлович и др.
  • 2025 год
ПОСТРОЕНИЕ БАЗЫНЕЧЕТКИХ ПРАВИЛ ДЛЯРАСПОЗНАВАНИЯПУЛЬСАРОВ С ПОМОЩЬЮСАМОКОНФИГУРИРУЕМОГОГЕНЕТИЧЕСКОГОАЛГОРИТМА Кораблева А. А.Шерстнев П. А.Липинский Л. В.2022 год

ПОСТРОЕНИЕ БАЗЫ НЕЧЕТКИХ ПРАВИЛ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ПУЛЬСАРОВ С ПОМОЩЬЮ САМОКОНФИГУРИРУЕМОГО…

  • Кораблева А. А. и др.
  • 2022 год
МОДИФИКАЦИЯ АЛГОРИТМАAGSK НА ОСНОВЕИСПОЛЬЗОВАНИЯВНЕШНЕГО АРХИВА ДЛЯРЕШЕНИЯ ЗАДАЧБЕЗУСЛОВНОЙОПТИМИЗАЦИИ1 Ахмедова Ш.А.Становов В.В.Под общей редакцией Ю. Ю.Логинова2021 год

МОДИФИКАЦИЯ АЛГОРИТМА AGSK НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ВНЕШНЕГО АРХИВА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ БЕЗУСЛОВНОЙ…

  • Ахмедова Ш.А. и др.
  • 2021 год
Сравнительный анализсхем селекции изамещения длягенетическогопрограммирования Становов Владимир Вадимович2026 год

Сравнительный анализ схем селекции и замещения для генетического программирования

  • Становов Владимир Вадимович
  • 2026 год
Эволюционный алгоритммногокритериальнойоптимизации ссуррогатными моделямимашинного обучения Горбунов С.М.Становов В.В.2025 год

Эволюционный алгоритм многокритериальной оптимизации с суррогатными моделями машинного обучения

  • Горбунов С.М. и др.
  • 2025 год