Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
In the present book, our objective is to develop a hybrid evolutionary system consisting of Hopfield neural network and genetic algorithm which will be responsible for evolution of weight matrices in order to store some input patterns and analyze the performance of such a system in the terms of correct recalling of these already stored patterns again with evolutionary algorithm by presenting the same or noisy versions of input patterns. In this process, first the patterns of training set have been encoded in the neural network using MC-adaptation rule. It is expected that all the patterns of training set has been successfully stored as the associative memory feature of Hopfield type neural network. As a result of this learning process, we obtain the expected optimized weight matrices. Now, we employ the genetic algorithm to evolve the population of these approximate optimal weight matrices obtained by MC-adaptation rule. The fitness of every evolved population of weight matrices is evaluated by using the two fitness evaluation functions.