1. Главная
  2. Ресурсы
  3. Библиотечный поиск
ИССЛЕДОВАНИЕЭФФЕКТИВНОСТИСАМОКОНФИГУРИРУЕМЫХАЛГОРИТМОВГЕНЕТИЧЕСКОГОПРОГРАММИРОВАНИЯ ВЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИИ РЕГРЕССИИ… :доклад, тезисыдоклада Шерстнев П. А.2025 год

ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ САМОКОНФИГУРИРУЕМЫХ АЛГОРИТМОВ ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ В ЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИ И РЕГРЕССИИ : доклад, тезисы доклада
доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Дополнительные ссылки: eLibrary · Источник статьи
База данных: Каталог библиотеки СФУ
Библиографическое описание: ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ САМОКОНФИГУРИРУЕМЫХ АЛГОРИТМОВ ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ В ЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИ И РЕГРЕССИИ : доклад, тезисы доклада / П. А. Шерстнев. - [Б. м. : б. и.], 2025. - Текст : непосредственный // ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ В НАУКЕ И ОБРАЗОВАНИИ : Сборник статей Международной научно-практической конференции / ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ В НАУКЕ И ОБРАЗОВАНИИ (2025 ; 17.05 - 17.05 ; Ижевск). - Уфа, 2025. - С. 99-103. - ISBN 9785907856936.
Аннотация: В работе исследован метод генетического программирования с комбинированной SHA - адаптацией и динамической самоконфигурацией операторов (PDPSHAGP и SelfCSHAGP) на шести реальных и синтетических задачах классификации и регрессии. Эксперименты показали, что вариант PDPSHAGP стабильно достигает наивысших значений метрик R² и F1, а статистическая проверка Манна-Уитни подтвердила значимость результатов. Полученные результаты свидетельствуют о высокой устойчивости и универсальности метода, что обосновывает его дальнейшее применение и развитие в задачах машинного обучения.
The paper investigates a genetic programming method combining Success - History based Adaptation (SHA) with dynamic operator self - configuration (PDPSHAGP and SelfCSHAGP) on six real - world and synthetic classification and regression tasks. Experiments demonstrate that PDPSHAGP consistently achieves the highest R² and F1 scores, and a Mann-Whitney test confirms the statistical significance of its superiority. These results indicate the method's robustness and versatility, supporting its further application and development in machine learning problems.
Год издания: 2025
Авторы: Шерстнев П. А.
Издательство: Уфа
Номера страниц: 99-103
Держатель оригинала документа: СФУ
Мероприятие: ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ В НАУКЕ И ОБРАЗОВАНИИ (Ижевск, 2025 ; 17.05 - 17.05)
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки

Похожие публикации

ИССЛЕДОВАНИЕЭФФЕКТИВНОСТИСАМОКОНФИГУРИРУЕМОГОАЛГОРИТМАГЕНЕТИЧЕСКОГОПРОГРАММИРОВАНИЯ ВЗАДАЧАХ КЛАСТЕРИЗАЦИИ Базин Н.Р.2025 год

ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ САМОКОНФИГУРИРУЕМОГО АЛГОРИТМА ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ В… : доклад, тезисы доклада

  • Базин Н.Р.
  • 2025 год
ПРОЕКТИРОВАНИЕДЕРЕВЬЕВ РЕШЕНИЙСАМОНАСТРАИВАЮЩИМСЯАЛГОРИТМОМГЕНЕТИЧЕСКОГОПРОГРАММИРОВАНИЯ Митрофанов С. А.Семенкин Е. С.2020 год

ПРОЕКТИРОВАНИЕ ДЕРЕВЬЕВ РЕШЕНИЙ САМОНАСТРАИВАЮЩИМСЯ АЛГОРИТМОМ ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ : доклад, тезисы доклада

  • Митрофанов С. А. и др.
  • 2020 год
ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДАГЕНЕТИЧЕСКОГОПРОГРАММИРОВАНИЯ ДЛЯПОСТРОЕНИЯ РЕШАЮЩЕГОПРАВИЛА КОЛЛЕКТИВАМОДЕЛЕЙ РЕГРЕССИИ Храпунова Е.В.2024 год

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ РЕШАЮЩЕГО ПРАВИЛА КОЛЛЕКТИВА МОДЕЛЕЙ РЕГРЕССИИ :…

  • Храпунова Е.В.
  • 2024 год
ИДЕНТИФИКАЦИЯДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХУРАВНЕНИЙ ПЕРВОГОПОРЯДКАСАМОНАСТРАИВАЮЩИМСЯАЛГОРИТМОМГЕНЕТИЧЕСКОГОПРОГРАММИРОВАНИЯ Карасева Т. С.2019 год

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ ПЕРВОГО ПОРЯДКА САМОНАСТРАИВАЮЩИМСЯ АЛГОРИТМОМ… : доклад, тезисы доклада

  • Карасева Т. С.
  • 2019 год
Самоконфигурируемыеалгоритмыгенетическогопрограммирования садаптацией на основеистории успеха Шерстнев Павел АлександровичСеменкин Евгений Станиславович2025 год

Самоконфигурируемые алгоритмы генетического программирования с адаптацией на основе истории успеха : научное издание

  • Шерстнев Павел Александрович и др.
  • 2025 год
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧСИМВОЛЬНОЙ РЕГРЕССИИСАМОНАСТРАИВАЮЩИМСЯАЛГОРИТМОМГЕНЕТИЧЕСКОГОПРОГРАММИРОВАНИЯ Митрофанов С.А.Карасева Т.С.2017 год

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ СИМВОЛЬНОЙ РЕГРЕССИИ САМОНАСТРАИВАЮЩИМСЯ АЛГОРИТМОМ ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ : научное издание

  • Митрофанов С.А. и др.
  • 2017 год
Реализация базыправил системынечеткой логикисамоконфигурируемымгенетическимпрограммированием прирешении задачи… Кошин Максим АндреевичСеменкин Евгений Станиславович2026 год

Реализация базы правил системы нечеткой логики самоконфигурируемым генетическим программированием… : научное издание

  • Кошин Максим Андреевич и др.
  • 2026 год
ОБ ЭФФЕКТИВНОСТИИДЕНТИФИКАЦИИДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХУРАВНЕНИЙ ПЕРВОГОПОРЯДКАСАМОНАСТРАИВАЮЩИМСЯАЛГОРИТМОМ… Карасева Т.С.2019 год

ОБ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИДЕНТИФИКАЦИИ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ УРАВНЕНИЙ ПЕРВОГО ПОРЯДКА… : доклад, тезисы доклада

  • Карасева Т.С.
  • 2019 год

Показать ещё

О ПРИМЕНЕНИИСАМОНАСТРАИВАЮЩЕГОСЯАЛГОРИТМАГЕНЕТИЧЕСКОГОПРОГРАММИРОВАНИЯ ДЛЯИДЕНТИФИКАЦИИДИНАМИЧЕСКИХОБЪЕКТОВ… Карасева Т.С.Семенкин Е.С.2020 год

О ПРИМЕНЕНИИ САМОНАСТРАИВАЮЩЕГОСЯ АЛГОРИТМА ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ ДЛЯ ИДЕНТИФИКАЦИИ… : доклад, тезисы доклада

  • Карасева Т.С. и др.
  • 2020 год
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧСИМВОЛЬНОЙ РЕГРЕССИИАЛГОРИТМОМГЕНЕТИЧЕСКОГОПРОГРАММИРОВАНИЯ СОПЕРАТОРОМРАВНОМЕРНОГОСКРЕЩИВАНИЯ Карасева Т.С.Митрофанов С.А.2017 год

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ СИМВОЛЬНОЙ РЕГРЕССИИ АЛГОРИТМОМ ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ С ОПЕРАТОРОМ… : научное издание

  • Карасева Т.С. и др.
  • 2017 год
МОДЕЛИРОВАНИЕЗАВИСИМОСТИ СКОРОСТИХИМИЧЕСКОЙ РЕАКЦИИ ОТТЕМПЕРАТУРЫСАМОНАСТРАИВАЮЩИМСЯАЛГОРИТМОМГЕНЕТИЧЕСКОГО… Карасева Т. С.2021 год

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАВИСИМОСТИ СКОРОСТИ ХИМИЧЕСКОЙ РЕАКЦИИ ОТ ТЕМПЕРАТУРЫ САМОНАСТРАИВАЮЩИМСЯ… : доклад, тезисы доклада

  • Карасева Т. С.
  • 2021 год
ИССЛЕДОВАНИЕЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТОДОВСАМОКОНФИГУРИРОВАНИЯГЕНЕТИЧЕСКОГОАЛГОРИТМА Кораблева А. А.Липинский Л. В.Полякова А. С.2021 год

ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТОДОВ САМОКОНФИГУРИРОВАНИЯ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА : доклад, тезисы доклада

  • Кораблева А. А. и др.
  • 2021 год
РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВГЕНЕРАЦИИ ОПТИМАЛЬНОЙСИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯОБЪЕКТА С ПОМОЩЬЮГЕНЕТИЧЕСКОГОПРОГРАММИРОВАНИЯ Латышонок Н.А.Горева В.В.Хантимиров А.Г.2018 год

РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ ГЕНЕРАЦИИ ОПТИМАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ ОБЪЕКТА С ПОМОЩЬЮ… : доклад, тезисы доклада

  • Латышонок Н.А. и др.
  • 2018 год
ПРИМЕНЕНИЕГЕНЕТИЧЕСКОЙ НЕЧЕТКОЙСИСТЕМЫ ВКЛАССИФИКАЦИИСПУТНИКОВЫХИЗОБРАЖЕНИЙ Плешкова Т. С.Становов В. В.2022 год

ПРИМЕНЕНИЕ ГЕНЕТИЧЕСКОЙ НЕЧЕТКОЙ СИСТЕМЫ В КЛАССИФИКАЦИИ СПУТНИКОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ : доклад, тезисы доклада

  • Плешкова Т. С. и др.
  • 2022 год
РЕШЕНИЕ ВАРИАЦИОННОЙЗАДАЧИСАМОНАСТРАИВАЮЩИМСЯАЛГОРИТМОМГЕНЕТИЧЕСКОГОПРОГРАММИРОВАНИЯ Карасева Т.С.2018 год

РЕШЕНИЕ ВАРИАЦИОННОЙ ЗАДАЧИ САМОНАСТРАИВАЮЩИМСЯ АЛГОРИТМОМ ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ : научное издание

  • Карасева Т.С.
  • 2018 год
Применениеэволюционныхалгоритмов дляавтоматическогопроектированиярекуррентныхнейронных сетей взадачах регрессии Базин Никита РомановичСеменкин Евгений Станиславович2026 год

Применение эволюционных алгоритмов для автоматического проектирования рекуррентных нейронных сетей… : научное издание

  • Базин Никита Романович и др.
  • 2026 год