A Modified Grey Wolf Optimizer by Individual Best Memory and Penalty Factor for Sonar and Radar Dataset Classification
Publish place: Marine Technology Journal، Vol: 6، Issue: 1
Publish Year: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: Persian
View: 437
This Paper With 11 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJMT-6-1_010
تاریخ نمایه سازی: 12 خرداد 1399
Abstract:
Meta-heuristic Algorithms (MA) are widely accepted as excellent ways to solve a variety of optimization problems in recent decades. Grey Wolf Optimization (GWO) is a novel Meta-heuristic Algorithm (MA) that has been generated a great deal of research interest due to its advantages such as simple implementation and powerful exploitation. This study proposes a novel GWO-based MA and two extra features called Individual Best Memory (IBM) and Penalty Factor (PF) to train Feed-forward Neural Network (FNN) for the classification of Sonar and Radar datasets. Besides, FNN is accompanied by Feature Selection (FS) using GWO. Experiments were done on Sonar and Radar datasets obtained from the University of California, Irvin (UCI) to evaluate the performance of the proposed MA; the results demonstrated the proposed MA is markedly better than GWO in terms of classification accuracy, avoiding local optima stagnation, and convergence speed. This framework can be applied to naval navigation systems or atmospheric research.
Keywords:
Authors
محمد تقوی
کارشناس ارشد مهندسی برق دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل
محمد خویشه
استادیار دانشگاه علوم دریایی امام خمینی (ره)
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :