کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
476063 | 699413 | 2011 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A hybrid radial basis function and data envelopment analysis neural network for classification
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
We propose a hybrid radial basis function network-data envelopment analysis (RBFN-DEA) neural network for classification problems. The procedure uses the radial basis function to map low dimensional input data from input space ℜ to a high dimensional ℜ+ feature space where DEA can be used to learn the classification function. Using simulated datasets for a non-linearly separable binary classification problem, we illustrate how the RBFN-DEA neural network can be used to solve it. We also show how asymmetric misclassification costs can be incorporated in the hybrid RBFN-DEA model. Our preliminary experiments comparing the RBFN-DEA with feed forward and probabilistic neural networks show that the RBFN-DEA fares very well.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computers & Operations Research - Volume 38, Issue 1, January 2011, Pages 256–266
Journal: Computers & Operations Research - Volume 38, Issue 1, January 2011, Pages 256–266
نویسندگان
Parag C. Pendharkar,