Use of Linear Genetic Programming and Artificial Neural Network Methods to Solve Classification Task

Sergejs Provorovs; Arkady Borisov

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Use of Linear Genetic Programming and Artificial Neural Network Methods to Solve Classification Task

机译：使用线性遗传规划和人工神经网络方法解决分类任务

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This paper presents a comparative analysis of lineargenetic programming and artificial neural network methods tosolve classification tasks. Usually classification tasks have datasets containing a large number of attributes and records, andmore than two classes that will be processed using, for example,created classification rules. As a result, by using classical methodto classify a large number of records, a high classification errorvalue will be obtained. The artificial neural networks are oftenused to solve classification task, mostly obtaining good results.The linear genetic programming is a new direction of evolutionalgorithms that is not widely researched and its application areasare not well defined. However, some advantages of linear geneticprogramming are based on genetic operators whose structuredoes not require complicated calculations.During this work approximately 400 experiments wereconducted with linear genetic programming and artificial neuralnetwork methods, using various data sets with different quantityof records, attributes and classes.Based on the results received, conclusions on possibilities ofusing the methods of linear genetic programming and artificialneural networks in classification problems were drawn, andsuggestions for improving their performance were proposed.

机译：本文对线性遗传规划和人工神经网络方法解决分类任务进行了比较分析。通常，分类任务具有包含大量属性和记录的数据集，以及将使用例如创建的分类规则处理的两个以上类。结果，通过使用经典方法对大量记录进行分类，将获得较高的分类误差值。人工神经网络通常用于解决分类任务，大多能获得良好的效果。线性遗传规划是进化算法的一个新方向，尚未得到广泛的研究，其应用领域还没有很好的界定。然而，线性遗传程序设计的一些优点是基于不需要复杂结构的遗传算子。在这项工作中，线性遗传程序设计和人工神经网络方法进行了大约400次实验，使用了具有不同记录，属性和类别的各种数据集。收到的结果提出了使用线性遗传规划和人工神经网络方法进行分类的可能性的结论，并提出了改善其性能的建议。

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来源
《Applied Computer Systems》 |2011年第1期|共6页
作者
Sergejs Provorovs; Arkady Borisov;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
linear genetic programmingartificial neural networksclassification taskcross-validation;

机译：线性遗传规划人工神经网络分类任务交叉验证;

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