Genetic Selection and Cloning in GMDH MIA Method

0086605 - ÚI 2008 RIV CZ eng C - Conference Paper (international conference)
Jiřina, Marcel - Jiřina jr., M.
Genetic Selection and Cloning in GMDH MIA Method.
[Genetická selekce a klonování u metody GMDH-MIA.]
International Workshop on Inductive Modelling. Prague: Czech Technical University, 2007 - (Drchal, J.; Koutnik, J.), s. 165-171. ISBN 978-80-01-03881-9.
[IWIM 2007. Prague (CZ), 22.09.2007-26.09.2007]
R&D Projects: GA MŠMT(CZ) 1M0567
Institutional research plan: CEZ:AV0Z10300504
Keywords : inductive modeling * GMDH MIA algorithm * genetic algorithm * genetic selection * cloning * artificial neural networks
Subject RIV: IN - Informatics, Computer Science

The GMDH MIA algorithm is modified by the use of selection procedure from genetic algorithms and including cloning of the best neurons generated. The selection procedure finds parents for a new neuron among already existing neurons according to fitness and with some probability also from network inputs. The essence of cloning is slight modification of parameters of copies of the best neuron, i.e. neuron with the largest fitness. The genetically modified GMDH network with cloning (GMC-GMDH) can outperform other powerful methods. It is demonstrated on some tasks from Machine Learning Repository.

Algoritmus GMDH-MIA byl modifikován použitím selekční procedury z genetických algoritmů a zahrnutím klonování. Selekční procedura najde rodiče pro nový neuron mezi již existujícími neurony podle jejich fitness a s určitou pravděpodobností také mezi vstupy sítě. Podstatou klonování je malá modifikace parametrů nejlepšího neuronu. Geneticky modifikovaná síť GMDH s kolonováním (GMC-GMDH) je schopna lepších výsledků než jiné výkonné metody. Je to ukázáno na některých datech z Machine Learning Repository.
Permanent Link: http://hdl.handle.net/11104/0148821