Optimización paralela multiobjetivo de conjuntos de perceptrones multicapa para clasificación de patrones
En los problemas de clasificación de patrones se busca minimizar el número de patrones mal clasificados (error de clasificación). Sin embargo, en muchas aplicaciones reales hay que tener en cuenta por separado el error tipo I (falsos positivos) y el tipo II (falsos negativos), lo que hace el problem...
保存先:
| 出版年: | Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial |
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| 主要な著者: | , |
| フォーマット: | Artigo |
| 言語: | Espanhol |
| 出版事項: |
Asociación Española para la Inteligencia Artificial
2008
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| 主題: | |
| オンライン･アクセス: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92513102002 |
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