A new hybrid expansion function based mutual information for a multilayer neural networks optimization
المؤلفون المشاركون
Djenina, Amor
Sadrawi, Tariq
Nasibi, Qais
Mili, Faisal
المصدر
Journal of Finance and Corporate Governance
العدد
المجلد 1، العدد 2 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 7-23، 17ص.
الناشر
جامعة العربي بن مهيدي بأم البواقي
تاريخ النشر
2017-12-31
دولة النشر
الجزائر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص EN
Function expansion was used to expand initial features based on a nonlinear transformation.
Many known expansion functions are found suchthe trigonometric, the polynomial, the Legendre polynomial, the powerseries, the exponential and the logarithmic transformation.
This paperpresent a comparison between different expansion functions based onmutual information and different performance functions.
We propose anew expansion process able to improve the correspondent mutualinformation and the final performance.
The process was tested; usingdifferent benchmark databases, and shows his ability to improve results ofclassification problems
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Nasibi, Qais& Djenina, Amor& Sadrawi, Tariq& Mili, Faisal. 2017. A new hybrid expansion function based mutual information for a multilayer neural networks optimization. Journal of Finance and Corporate Governance،Vol. 1, no. 2, pp.7-23.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1088477
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Nasibi, Qais…[et al.]. A new hybrid expansion function based mutual information for a multilayer neural networks optimization. Journal of Finance and Corporate Governance Vol. 1, no. 2 (Dec. 2017), pp.7-23.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1088477
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Nasibi, Qais& Djenina, Amor& Sadrawi, Tariq& Mili, Faisal. A new hybrid expansion function based mutual information for a multilayer neural networks optimization. Journal of Finance and Corporate Governance. 2017. Vol. 1, no. 2, pp.7-23.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1088477
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
-
رقم السجل
BIM-1088477
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر