《表3 算法结果对比表：基于免疫遗传算法的自组织映射网络应用研究》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
根据实验结果，基于免疫遗传算法的自组织映射网络的分类效果较遗传算法的自组织映射网络的分类效果好，即本文算法的分类准确度、训练效率高于遗传算法的自组织映射网络，如表3所示.
| 图表编号 | XD0014042900 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2018.12.01 |
| 作者 | 李鹏松、刘欣、李俊达 |
| 绘制单位 | 东北电力大学理学院、东北电力大学理学院、东北电力大学理学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表1 实验对比结果：基于多节点故障恢复的虚拟网络映射算法》2020.12.16
- 《表1：原始基因分布表：基于改进的免疫遗传的选择性随机森林优化算法及应用》2020.12.15
- 《表3：数据形式表：基于改进的免疫遗传的选择性随机森林优化算法及应用》2020.12.15
- 《表1 4个真实社会网络：基于局部概率解的免疫遗传影响力最大化算法》2020.05.01
- 《表3 实验结果对比：基于指尖视频图像的自适应脉搏信号提取算法研究》2020.02.25
- 《表4 算法对比：基于二分图最优匹配的虚拟网络映射算法》2019.12.01
- 《表3 对比矩阵：基于组合赋权的遗传算法优化BP神经网络岩爆预测研究》2019.10.25
- 《表1 仿真参数：基于遗传算法的道路车辆自组织网络源路由机制》2019.08.01
- 《表3 改进算法运行结果：基于改进BA网络的遗传算法》2019.06.01
- 《表2 机组风速设置：基于自组织映射神经网络K-means聚类算法的风电场多机等值建模》2019.08.25
- 《表1 2种算法比较：基于自组织映射神经网络K-means聚类算法的风电场多机等值建模》2019.08.25
- 《表4 聚类中心：基于自组织映射神经网络K-means聚类算法的风电场多机等值建模》2019.08.25
- 《表1 算法性能对比：基于HOG特征和小波神经网络的自适应人群计数算法研究》2019.08.25
- 《表2 信息熵实验结果：基于一种新的二维混沌映射的自适应图像加密算法》2019.05.01
- 《表1 训练结果：免疫遗传神经网络算法的纱线原料性能反演》2019.02.10
- 《表2 算法结果对比表：基于免疫遗传算法的自组织映射网络应用研究》2018.12.01
- 《表1 参数设定表：基于免疫遗传算法的自组织映射网络应用研究》2018.12.01
- 《表1 参数设定表：基于免疫遗传算法的模糊C均值聚类算法应用研究》2018.06.01
- 《表3 预测结果对比：基于遗传算法优化参数SVM的备件需求预测研究》2018.04.25
- 《表1 两种算法对比表：免疫遗传算法分割图像研究》2018.05.25