Incorporating linkage learning into the GeLog framework

QR kód

Incorporating linkage learning into the GeLog framework

This article introduces modifications that have been applied to GeLog, a genetic logic programming framework, in order to improve its performance. The main emphasis of this work is the structure processing of genetic algorithms. As studies have shown, the linkage of genes plays an important role in...

Teljes leírás

Elmentve itt :

Bibliográfiai részletek
Szerzők:	Fühner Tim Kókai Gabriella
Testületi szerző:	Conference for PhD Students in Computer Science (3.) (2002) (Szeged)
Dokumentumtípus:	Cikk
Megjelent:	2003
Sorozat:	Acta cybernetica 16 No. 2
Kulcsszavak:	Számítástechnika, Kibernetika
Tárgyszavak:	Természettudományok Számítás- és információtudomány
Online Access:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/12718

Hasonló tételek

Incorporating linkage learning into the GeLog framework [abstract] /
Szerző: Fühner Tim, et al.
Megjelent: (2002)

Argumentumtípusok megvalósítása a GeLog gépi tanuló környezetben
Szerző: Labádi Máté
Megjelent: (2003)

Machine learning methods in synthesis of four bar linkages [abstract] /
Szerző: Ekárt Anikó
Megjelent: (1998)

Pedagogical considerations in an e-learning framework [abstract] /
Szerző: Muhi Dániel
Megjelent: (2004)

Protein classification in a machine learning framework
Szerző: Kertész-Farkas Attila
Megjelent: (2009)

Analysis of a short on-line course through logged data recording by a self-developed logging module
Szerző: Esztelecki Péter, et al.
Megjelent: (2018)

Transformer-based log anomaly detection with cross-dataset generalization [abstract] /
Szerző: Muzsai Lajos, et al.
Megjelent: (2024)

A framework for studying substitution
Szerző: Nestra Härmel
Megjelent: (2002)

GeLexi project sentence parsing based on a GEnerative LEXIcon /
Szerző: Alberti Gábor, et al.
Megjelent: (2004)

CrySyS dataset of CAN traffic logs containing fabrication and masquerade attacks
Szerző: Gazdag András Gábor, et al.
Megjelent: (2023)

An algebraic framework for deformable image registration
Szerző: Sánta Zsolt, et al.
Megjelent: (2017)

Code coverage measurement framework for android devices
Szerző: Horváth Ferenc, et al.
Megjelent: (2014)

An agent-based framework for supporting e-health [abstract] /
Szerző: Gianfranco Pedone
Megjelent: (2006)

External Motivation, the Key to Success in the MOOCs Framework
Szerző: Namestovski Žsolt, et al.
Megjelent: (2018)

Towards a generic framework for trustworthy program refactoring
Szerző: Horpácsi Dániel, et al.
Megjelent: (2022)

Teleonics as a framework for business modelling and IT system design [abstract] /
Szerző: Horváth Gábor
Megjelent: (2004)

Computing equivalent affinity classes in a fuzzy connectedness framework
Szerző: Gulyás Gergely, et al.
Megjelent: (2014)

Framework for generating object-oriented databases from conceptual specifications
Szerző: Kovács György, et al.
Megjelent: (1997)

An Algorithmic Framework for Real-Time Rescheduling in Public Bus Transportation
Szerző: Dávid Balázs, et al.
Megjelent: (2016)

Oral Systemic Linkage
Szerző: Saini Rajiv, et al.
Megjelent: (2022)

Computing equivalent affinity classes in a fuzzy connectedness framework
Szerző: Gulyás Gergely, et al.
Megjelent: (2014)

A general framework for evaluating driver schedules in public transport
Szerző: Balogh János, et al.
Megjelent: (2022)

Metamodel-based modeling and model transformation framework supporting inheritance and constrants [abstract] /
Szerző: Lengyel László, et al.
Megjelent: (2004)

Mooc vs. traditional learning Possibilities and weaknesses of e-learning sites /
Szerző: Kőrösi Gábor
Megjelent: (2016)

Modular reinforcement learning a case study in a robot domain /
Szerző: Kalmár Zsolt, et al.
Megjelent: (2000)

Learning in a virtual environment
Szerző: Hampel György
Megjelent: (2014)

Learning decision trees in continuous space
Szerző: Dombi József, et al.
Megjelent: (2001)

A practical framework for real life webshop sales promotion targeting
Szerző: Kőrösi Gábor, et al.
Megjelent: (2021)

Automating, analyzing and improving pupillometry with machine learning algorithms
Szerző: Kalmár György, et al.
Megjelent: (2019)

LL frame system of learning methods [abstract] /
Szerző: Hócza András, et al.
Megjelent: (2002)

Parameter learning algorithms in online scheduling [abstract] /
Szerző: Németh Tibor, et al.
Megjelent: (2008)

Learning decision trees in continuous space [abstract] /
Szerző: Zsiros Ákos
Megjelent: (2000)

Machine Learning Applied for Spectra Classification
Szerző: Sun Yue, et al.
Megjelent: (2021)

InfoMax Bayesian learning of the Furuta pendulum
Szerző: Jeni László A., et al.
Megjelent: (2008)

Creating a Virtual Learning Environment
Szerző: Hampel György, et al.
Megjelent: (2014)

IoT Malware Detection with Machine Learning
Szerző: Buttyán Levente, et al.
Megjelent: (2022)

Model-free control based on reinforcement learning [abstract] /
Szerző: Dávid Zoltán, et al.
Megjelent: (2006)

Rewarding misclassifications in oblique decision tree learning [abstract] /
Szerző: Salamon András
Megjelent: (2002)

Application of learning methods in MCDA models overview and experimental comparison : [abstract] /
Szerző: Zsiros Ákos
Megjelent: (2002)

Deep learning for industry 5.0 digital-twins of people and places : [abstract] /
Szerző: Fenech Kristian
Megjelent: (2024)