A Modified Grey Wolf Optimizer by Individual Best Memory and Penalty Factor for Sonar and Radar Dataset Classification

سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 606

فایل این مقاله در 11 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_IJMT-6-1_010

تاریخ نمایه سازی: 12 خرداد 1399

چکیده مقاله:

Meta-heuristic Algorithms (MA) are widely accepted as excellent ways to solve a variety of optimization problems in recent decades. Grey Wolf Optimization (GWO) is a novel Meta-heuristic Algorithm (MA) that has been generated a great deal of research interest due to its advantages such as simple implementation and powerful exploitation. This study proposes a novel GWO-based MA and two extra features called Individual Best Memory (IBM) and Penalty Factor (PF) to train Feed-forward Neural Network (FNN) for the classification of Sonar and Radar datasets. Besides, FNN is accompanied by Feature Selection (FS) using GWO. Experiments were done on Sonar and Radar datasets obtained from the University of California, Irvin (UCI) to evaluate the performance of the proposed MA; the results demonstrated the proposed MA is markedly better than GWO in terms of classification accuracy, avoiding local optima stagnation, and convergence speed. This framework can be applied to naval navigation systems or atmospheric research.

نویسندگان

محمد تقوی

کارشناس ارشد مهندسی برق دانشگاه صنعتی نوشیروانی بابل

محمد خویشه

استادیار دانشگاه علوم دریایی امام خمینی (ره)

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • M. R. Mosavi, M. Khishe, and A. Moridi, Classification of ...
  • H. Opena, and J. Yusiong, Automated tomato maturity grading using ...
  • M. Khishe, M. R. Mosavi, and M. Kaveh, Improved migration ...
  • A. Heidari, H. Faris, I. Aljarah, and S. Mirjalili, An ...
  • N. SadatJaddi, S. Abdullah, and A. Hamdan, Multi-population cooperative bat ...
  • I. Aljarah, H. Faris, and S. Mirjalili, Optimizing connection weights ...
  • M. Mosavi, M. Khishe, and A. Ghamgosar, Classification of sonar ...
  • K. C. Lin, and Y. H. Hsieh, Classification of medical ...
  • S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, and A. Lewis, Grey wolf ...
  • H. Faris, I. Aljarah, M. A. Al-Betar, and S. Mirjalili, ...
  • S. Eswaramoorthy, N. Sivakumaran, and S. Sekaran, Grey wolf optimization ...
  • E. Elhariri, N. El-Bendary, A. Hassanien, and A. Abraham, Grey ...
  • V. Kumar, J. Chhabra, and D. Kumar, Grey wolf algorithm-based ...
  • H. Yang , and J. Liu, A hybrid clustering algorithm ...
  • E. Emary, H. Zawbaa, and A. Hassanien, Binary grey wolf ...
  • E. Emary, H. Zawbaa, C. Grosan, and A. Hassenian, Feature ...
  • V. K. Kamboj, A novel hybrid PSO-GWO approach for unit ...
  • V. K. Kamboj, S. K. Bath, and J. S. Dhillon, ...
  • M. R. Shakarami, and I. F. Davoudkhani, Wide-area power system ...
  • W. Long, J. Jiao, X. Liang, and M. Tang, An ...
  • L. Rodrı´guez, O. Castillo, and J. Soria, Grey wolf optimizer ...
  • S. Saremi, S. Mirjalili, and S. Mirjalili, Evolutionary population dynamics ...
  • K. Dudani, and A. Chudasama, Partial discharge detection in transformer ...
  • J. Han, and M. Kamber, Data Mining (Concepts and Techniques), ...
  • M. Khishe, M. R. Mosavi, and A. Moridi, Chaotic fractal ...
  • S. J. Anderson, and Y. I. Abramovich, Detection, classification and ...
  • D. Dua, and E. Karra Taniskidou, UCI Machine Learning Repository, ...
  • M. Bildirici, and O. Ersin, Forecasting volatility in oil prices ...
  • H. Boughrara, M. Chtourou, C. Ben Amar, and L. Chen, ...
  • Y. Chand, M. A. Alam, and Y. R. S. N. ...
  • H. Chen, S. Grant-Muller, L. Mussone, and F. Montgomery, A ...
  • M. A. Ghorbani, H. Ahmadzadeh, M. Isazadeh, and O. Terzi, ...
  • N. Mittal, U. Singh, and B. S. Sohi, Modified grey ...
  • R. Cattell, The scree test for the number of factors, ...
  • S. Mirjalili, Hybrid Particle Swarm Optimization and Gravitational Search Algorithm ...
  • C. A. M. Moll, M. A. Ainslie, F. P. A. ...
  • M. R. Mosavi, and M. Khishe, Training a feed-forward neural ...
  • D. M. W. Powers, Evaluation: from precision, recall and F-factor ...
  • نمایش کامل مراجع