利用贝叶斯网络与遗传算法控制复杂系统
计算工程、金融与科学
2007-05-23 v1 神经与进化计算
摘要
提出了一种基于贝叶斯神经网络和遗传算法的方法来控制发酵过程。输入与输出变量之间的关系采用通过混合蒙特卡洛方法训练的贝叶斯神经网络进行建模。利用基于遗传算法的反馈回路来改变输入变量，使得输出变量尽可能接近期望目标，同时不降低神经网络预测的置信水平。研究发现，所提出的程序能显著减小期望目标与测量输出之间的距离。
引用
@article{arxiv.0705.1214,
title = {Control of Complex Systems Using Bayesian Networks and Genetic Algorithm},
author = {Tshilidzi Marwala},
journal= {arXiv preprint arXiv:0705.1214},
year = {2007}
}
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