Grammatical Evolution for Neural Network Optimization in the Control System Synthesis Problem

Kazaryan, D.E.; Savinkov, A. V.

doi:10.1016/j.procs.2017.01.002

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“…Os seguintes métodos (De Campos et al, 2011), (Lee et al, 2005), (Kazaryan, D. E. et al, 2017), pertencem à classe de GDSs (sistemas generativos e de desenvolvimento) usando a evolução gramatical (GE). As metodologias deram um passo em direção a abordagens inspiradas biologicamente.…”

Section: Revisão De Literaturaunclassified

Sistema GMSK Com Demodulação Não-Coerente E Implementação Completamente Digital.

Pacelli¹,

Lucena²

2020

Os Impactos De Estudos Voltados Para as Ciências Exatas (Vol. 1)

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Section: Revisão De Literaturaunclassified

Sistema GMSK Com Demodulação Não-Coerente E Implementação Completamente Digital.

Pacelli¹,

Lucena²

2020

Os Impactos De Estudos Voltados Para as Ciências Exatas (Vol. 1)

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“…No NEAT (Stanley, K. O. Miikkulainen et al, 2012), o SCD incorpora algumas entidades biologicamente plausíveis e altera tanto os parâmetros de ponderação como as estruturas das redes. (Sanchez, D et al, 2014) desenvolveram uma nova otimização multi-objetivo para um algoritmo genético (De Campos et al, 2011), (Boozarjomehry, R. B et al, 2001), (Kitano, H et al, 1990), (Gauci, J. et al, 2010), (Lee, D. W. et al, 2005), (Risi, S. et al 2012), (Kazaryan, D. E. et al, 2017). Em um SCI, a geração de rede é indiretamente especificada pelo genótipo.…”

Section: Revisão De Literaturaunclassified

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Sá¹,

Pereira²,

Gomes³

et al. 2020

Os Impactos De Estudos Voltados Para as Ciências Exatas (Vol. 1)

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“…The paper [1] used an evolutionary algorithm-based search engine and Backus Naur form notation to find symbolic expressions describing its application in the control function synthesis problem. They used feed-forward neural network as an approximation of the control function, which depends on the object state variables.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Hybrid Approach for Energy Price Prediction in Brazilian Market

Campos¹,

Pereira²,

Duarte³

et al. 2020

Anais Do 14. Congresso Brasileiro De Inteligência Computacional

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This paper proposes a hybrid approach for shortterm energy price prediction. This approach combines a genetic algorithm (GA) that evolves individuals represented by a set of production rules, these rules are extracted from chromosomes and generate the genotypes, which are mapped to phenotypes(Deep Neural Networks). The Artificial Neural Networks (ANNs) are then trained and then validated, and the prediction tests are carried out. The genotypes are classified by the performances of their ANNs in prediction and the GA selects the best individuals for mutation and crossover operations, which provide a new population. The previous steps are repeated through n generations. The result is an optimized neural network architecture for energy price prediction. The results show good ability to predict spikes and satisfactory accuracy according to error measures, delivering an accurate prediction. Finally, the results are compared with traditional techniques.

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Grammatical Evolution for Neural Network Optimization in the Control System Synthesis Problem

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Hybrid Approach for Energy Price Prediction in Brazilian Market

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