| 基于改进的基因表达式编程自动优化CNN |
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| 引用本文： | 龚道庆,彭昱忠,邓楚燕,袁程,曹爱清,李红亚.基于改进的基因表达式编程自动优化CNN[J].计算机工程与设计,2021,42(8):2186-2194. |
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| 作者姓名： | 龚道庆 彭昱忠 邓楚燕 袁程 曹爱清 李红亚 |
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| 作者单位： | 南宁师范大学计算机与信息工程学院,广西南宁530299;南宁师范大学计算机与信息工程学院,广西南宁530299;复旦大学计算机科学技术学院,上海200433;广西民族大学预科教育学院,广西南宁530006;许昌电气职业学院信息工程系,河南许昌461000 |
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| 摘 要： | 为设计出具有高性能的卷积神经网络(CNN),且不需要在CNN和应用问题领域拥有广泛的专业知识和实践经验进行较优的CNN设计变量设置,提出一种基于模糊控制多细胞基因表达式编程算法来自动优化CNN的方法.通过设计一种有效的可变长度基因编码策略来表示CNN的设计变量,描述不同的构建块和不可预测的最优深度,将该算法应用于MNIST、CIFAR10和大肠癌症医学图像3个数据集进行验证.与其它已有先进算法进行实验比较,其结果表明,所提算法在分类准确度中可获得更好的效果,算法鲁棒性更强,且整个过程全自动完成.
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| 关 键 词： | 卷积神经网络 自动设计 图像分类 模糊控制 基因表达式编程 |
Automatic optimization of CNN based on improved gene expression programming |
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| GONG Dao-qing,PENG Yu-zhong,DENG Chu-yan,YUAN Cheng,CAO Ai-qing,LI Hong-ya.Automatic optimization of CNN based on improved gene expression programming[J].Computer Engineering and Design,2021,42(8):2186-2194. |
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| Authors: | GONG Dao-qing PENG Yu-zhong DENG Chu-yan YUAN Cheng CAO Ai-qing LI Hong-ya |
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