ГИБРИДНЫЙ ЭВОЛЮЦИОННЫЙ АЛГОРИТМ ДЛЯ АВТОМАТИЧЕСКОГО ГЕНЕРИРОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ КЛАССИФИКАТОРОВ
Разработан, реализован и исследован гибридный эволюционный алгоритм, использующий для настройки структуры нейронной сети самоконфигурируемый генетический алгоритм, а для настройки весовых коэффициентов - стайный алгоритм оптимизации. Показана эффективность применения метода самоконфигурации к стохастическим алгоритмам при решении задач классификации.