Presentiamo un'applicazione di reti neurali supervisionate per la classificazione di batteri marini a partire dal loro profilo in acidi grassi. E' stata impiegata una rete neurale a backpropagation migliorata con l'algoritmo SuperSAB. Inoltre abbiamo applicato un algoritmo per la potatura delle rete neurale allo scopo di determinare quali siano gli acidi grassi più importanti per la classificazione di ogni singola specie. Sono stati usati 61 ceppi standard di batteri marini per l'apprendimento e 53 ceppi per la convalida.

Uso della potatura per la determinazione degli acidi grassi discriminanti per la classificazione di batteri marini con reti neurali supervisonate

GIACOMINI, MAURO;RUGGIERO, CARMELINA;
1995-01-01

Abstract

Presentiamo un'applicazione di reti neurali supervisionate per la classificazione di batteri marini a partire dal loro profilo in acidi grassi. E' stata impiegata una rete neurale a backpropagation migliorata con l'algoritmo SuperSAB. Inoltre abbiamo applicato un algoritmo per la potatura delle rete neurale allo scopo di determinare quali siano gli acidi grassi più importanti per la classificazione di ogni singola specie. Sono stati usati 61 ceppi standard di batteri marini per l'apprendimento e 53 ceppi per la convalida.
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