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【24h】

Improve the Adaptive Capability of TMA-OR

机译:提高TMA-OR的自适应能力

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摘要

In T-detector Maturation Algorithm with Overlap Rate (TMA-OR), the parameters Omin and self radius r_s are required to be set by experience. To solve the problem, negative selection operator and self radius learning mechanism are proposed. The results of experiment show that the proposed algorithm can achieve the same effect when KDD and iris are as data set.
机译:在具有重叠率的T型检测器成熟算法(TMA-OR)中,需要根据经验设置参数Omin和自半径r_s。为了解决这个问题,提出了负选择算子和自半径学习机制。实验结果表明,当KDD和虹膜为数据集时,该算法可以达到相同的效果。

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