《表5 基于GA的单目标变量优化结果》

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《基于深度学习的体系作战效能智能评估及优化》

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为验证本方法优化能力，将Boston数据集的优化目标设定为取最小值，ComuniCrime数据集的优化目标设定为取最大值。种群大小取40，最大迭代次数为100次，迭代误差阈值取0.05，优化取值结果及优化结果收敛所用时间如表5所示。能够看到，全连接DNN模型对两数据集特征变量和目标变量间的关系均进行了有效拟合，采用该优化方法得到的目标变量最大和最小取值等于原始数据集中的值，且所用优化时间较少。