STUDIA UNIVERSITATIS

AMBIENTUM BIOETHICA BIOLOGIA CHEMIA DIGITALIA DRAMATICA EDUCATIO ARTIS GYMNAST. ENGINEERING EPHEMERIDES EUROPAEA GEOGRAPHIA GEOLOGIA HISTORIA HISTORIA ARTIUM INFORMATICA IURISPRUDENTIA MATHEMATICA MUSICA NEGOTIA OECONOMICA PHILOLOGIA PHILOSOPHIA PHYSICA POLITICA PSYCHOLOGIA-PAEDAGOGIA SOCIOLOGIA THEOLOGIA CATHOLICA THEOLOGIA CATHOLICA LATIN THEOLOGIA GR.-CATH. VARAD THEOLOGIA ORTHODOXA THEOLOGIA REF. TRANSYLVAN ROMÂNA ENGLISH INFO PARTENERI ADRESE DE CONTACT ACCES PARTENERI FORMULAR ABONAMENT NEWSLETTER & DOWNLOAD CELE MAI NOI APARITII APARITII ÎN ANUL CURENT TOATA ARHIVA STUDIA CAUTARE ÎN ARHIVA ISTORIE PREZENT SCOP SI OBIECTIVE ECHIPA


	Rezumat articol ediţie STUDIA UNIVERSITATIS BABEŞ-BOLYAI În partea de jos este prezentat rezumatul articolului selectat. Pentru revenire la cuprinsul ediţiei din care face parte acest articol, se accesează linkul din titlu. Pentru vizualizarea tuturor articolelor din arhivă la care este autor/coautor unul din autorii de mai jos, se accesează linkul din numele autorului.


	STUDIA INFORMATICA - Ediţia nr.1 din 2005

	Articol:	A NEW DYNAMIC EVOLUTIONARY CLUSTERING TECHNIQUE. APPLICATION IN DESIGNING RBF NEURAL NETWORK TOPOLOGIES. II. NUMERICAL EXPERIMENTS. Autori: D. DUMITRESCU, KAROLY SIMON.


	Rezumat: Recently a new evolutionary optimization metaheuristics, the Genetic Chromodynamics (GC) has been proposed. Based on this meta- heuristics a dynamic clustering algorithm (GCDC) is proposed. This method is used for designing RBF neural network topologies. Complexity of these net- works can be reduced by clustering the training data. The GCDC technique is able to solve this problem. In Part I the GCDC technique is presented. It is described, how this method could be used for designing optimal RBF neural network topologies. In Part II some numerical experiments are presented. The proposed algorithm is compared with a static clustering technique, the generalized k-means algorithm.




			Revenire la pagina precedentă