产品表面算法是通用的问题解决者,作为智能代理的集合,模仿自然有趣的现象为了有效地解决一个特定问题。许多属于人工智能优化技术出生在这种模式下,能够结合数据,知识,学习,构建先进的算法和搜索策略。这是一个特别有趣的区域神经工程和其他人工智能应用程序。
在过去三年,许多新产品表面算法已经提出,比如人类行为的优化,斑点鬣狗优化,蜻蜓优化,安第斯秃鹰算法,水蒸发优化、集体决策优化、互动搜索算法、气-液平衡metaheuristic,自私的牛群算法,散射和排斥的群体智慧,社会工程优化、病毒蚁群搜索,热交换优化和kidney-inspired算法。其中大部分涉及到有趣的小说方面,使复杂问题的有效解决,特别是从赋权和np完全类的问题。在追求这些方面和可能性,有许多趋势和开放问题,值得研究。
这个特殊问题提出了六个原始,高质量的文章,很明显集中在理论和实践方面,包括前沿话题关于神经网络,神经模型、脑机接口,机器学习,优化算法。
第一篇文章在这个特殊的问题是名为“双重标准为多级主动学习脑-机接口”,重点是改善的数据收集过程发展脑-机接口(BCI)系统。脑-机接口(bci)允许用户控制外部设备通过观察大脑活动。通常,这些系统由采用脑电图(EEG)信号的数据集。然而,脑电图数据采集往往是冗长而详尽,因为信号经常变化在实验生物学和技术原因导致。在这个场景中,一个主要问题是开发一个健壮的BCI系统但使用尽可能少的数据。在本文中,作者提出把两种查询主动学习算法与一种极端学习机(ELM)来解决这个问题。该方法测试在不同的基准数据集,证明提出混合的性能优于一些先进的方法。
第二篇论文提出了一个调查关于最近metaheuristic叫做猫群优化(方案)。调查集中于探索不同的方案,以及在不同的应用领域,方案已成功使用。在过去的10年,20多个有趣的变化方案已报告如二进制、多目标、平行,和增强的并行方案。混合动力车涉及遗传算法、粒子群优化和模拟退火也被提出。重量、反对学习,和量子行为也被用于补充基本方案。在应用程序上下文,方案主要用于电气工程、计算机视觉、信号处理和系统管理。应用方案的无线设备,石油工程,土木工程也可以在文献中找到。最后,全封闭古典23日基准测试函数和最近的10基准函数确认这个有趣的metaheuristic算法的性能。
第三手稿被称为“神经元树突突触模型与自适应训练的微分进化算法”,提出了提高计算效率的树突神经元模型(认为)通过实现自适应神经突触(直),训练通过差分进化(DE)算法。广泛的实验,使用UCI机器学习库五分类数据集,用于评估DE-DMAS提出算法的性能对那些达到被认为和一个神经网络,都与经典反向传播算法训练。实验结果正确的速度,收敛速度,ROC曲线,和交叉验证证实了DE-DMAS要优于其他算法相比,突出某些优势的应用本文提出的自适应神经突触:更强的鲁棒性,认为的提高性能,减少认为所需的输入参数。
第四篇论文题为“Db-Scan二值化算法应用于矩阵覆盖问题,提出了一种新颖的二值化算法,基于Db-Scan非监督机器学习技术,使连续的使用群优化metaheuristics离散组合优化问题的有效解。使用著名的集合覆盖问题为例,提出的行为db-scan二值化技术分析时杂化有两个不同的算法:粒子群优化和布谷鸟搜索。每一个的个人表现这两个混合metaheuristics比较对一个由其他参考采用二值化方法k——集群和转移函数(TFs)。实验结果允许作者得出这样的结论:db-scan二值化持续产生更好的结果,无论是解决质量和消耗的计算时间与TFs相比。对基于集群的二值化,质量没有显著差异的解决方案可以被检测到;然而,db-scan二值化显著改善了收敛时间。
第五论文题为“神经Network-Inspired方法改进和真正的电影推荐”,最近的应用程序演示了如何实现智能语义分析的神经网络提高了用户评论和推荐系统中的某些外部资源。这些系统,基于协同过滤,允许某些产品的建议提供基于用户评级时的经历,现在发现许多有趣的应用程序,比如电影评级。此外,本文的作者包括,除了评级,多个外部数据资源与用户交互的上下文相关的智能分析的建议。神经网络被认为是一个周期性的实现流程的顺序词在语义上与用户电影的关注,这是一个语义情感。这种方式,推荐系统评价多元电影(评级,选票,推特喜欢和评论)给一个高精度的建议。系统已经满意地在手机应用程序测试。
最后,本文“提供基于图像处理的检测管道腐蚀使用纹理分析和Metaheuristic-Optimized机器学习方法”描述了一个有趣的研究情况监督学习技术调整后的产品表面优化算法应用于解决一个图像处理的问题。图像处理用于识别腐蚀和完整的管表面,这是至关重要的决定水供应和废物处理系统的当前状态。然而,准确的检测是一个重要任务,传统方法基于人类检验是非常低效的。智能方法构造了决策边界为此,应用支持向量机。反过来,这种方法是通过使用一个优化自然metaheuristic,微分花授粉算法,得到的最佳hyperparameters支持向量机。因此,这个提议给92.8%的准确率2000图像样本数据集组成的。
的利益冲突
客人编辑声明没有利益冲突方面的文章发表在这个特殊的问题。
确认
客人编辑感谢所有作者提交了他们的手稿这个特殊的问题,评论者对他们辛勤工作的审查过程。
里卡多·索托
胡安·a·Gomez-Pulido
爱德华多Rodriguez-Tello
佩德罗Isasi