Adapting and enhancing mussels wandering optimization algorithm for supervised training of neural networks - Abusnaina, Ahmed A. A. (2015)
Membangunkan kaedah latihan yang cekap untuk Rangkaian Neural (NN) dalam mencapai kejituan yang tinggi adalah satu cabaran. Tambahan pula, latihan NN masih lagi memerlukan masa yang lama. Algoritma Pengoptimuman Perayauan Kupang (MWO) ialah satu algoritma pengoptimuman metaheuristik yang baru dan telah diinspirasikan secara ekologi oleh tingkah laku pegerakan kupang. Objektif utama bagi tesis ini adalah untuk mencapai prestasi yang terbaik dalam penumpuan masa latihan dan ketepatan pengelasan untuk pengelasan corak dengan mengusulkan kaedah latihan penyeliaan yang baru untuk Rangkaian Neural Buatan (ANN) yang berasaskan penggunaan algoritma MWO. Mempertingkatkan prestasi, terutamanya dalam kejituan pengelasan yang membawa kepada perkenalan versi MWO yang telah di adaptasi; dikenali sebagai algoritma Peningkatan-MWO (E-MWO).