Evolutionary Design of Neural Architectures -- A Preliminary Taxonomy and Guide to Literature

This report briefly motivates current research on evolutionary design of neural architectures (EDNA) and presents a short overview of major research issues in this area. It also includes a preliminary taxonomy of research on EDNA and an extensive bibliography of publications on this topic. The taxonomy is an attempt to categorize current research on EDNA in terms of major research issues addressed and approaches pursued. It is our hope that this will help identify open research questions as well as promising directions for further research on EDNA. The report also includes an appendix that provides some suggestions for effective use of the electronic version of the bibliography

An evolutionary approach to optimising neural network predictors for passive sonar target tracking

Object tracking is important in autonomous robotics, military applications, financial time-series forecasting, and mobile systems. In order to correctly track through clutter, algorithms which predict the next value in a time series are essential. The competence of standard machine learning techniques to create bearing prediction estimates was examined. The results show that the classification based algorithms produce more accurate estimates than the state-of-the-art statistical models. Artificial Neural Networks (ANNs) and K-Nearest Neighbour were used, demonstrating that this technique is not specific to a single classifier. [Continues.

Desarrollo y simplificación de redes de neuronas artificiales mediante el uso de técnicas de computación evolutiva

[Resumen] Esta Tesis propone el uso de técnicas de Computación Evolutiva (CE) con el objetivo de automatizar el proceso de desarrollo de Redes de Neuronas Artificiales (RR,NN.AA.). Tradicionalmente, el desarrollo de RR.NN.AA. es un proceso lento, marcado por el gran trabajo que debe de realizar el experto. Por su parte, los métodos existentes para el desarrollo automatizado de RR.NN.AA. han sido analizados, y como resultado se han hallado una serie de carencias graves. Con el objetivo de paliar estas carencias, y de lograr un sistema totalmente automatizado en todas las etapas de desarrollo de RR.NN.AA., se propone el uso de dos técnicas de CE: Programación Genética (PG) y Algoritmos Genéticos (AA.GG.) para lograr un modelo que tenga dichas características. Los resultados obtenidos en los experimentos realizados, así como en la comparación del modelo desarrollado con los existentes, muestran una alta eficiencia del sistema desarrollado, así como una serie de ventajas tales como una optimización de las redes conseguidas.Esta Tesis propone el uso de técnicas de Computación Evolutiva (CE) con el objetivo de automatizar el proceso de desarrollo de Redes de Neuronas Artificiales (RR.NN.AA.). Tradicionalmente, el desarrollo de RR.NN.AA. es un proceso lento, marcado por el gran trabajo que debe de realizar el experto. Por su parte, los métodos existentes para el desarrollo automatizado de RR.NN.AA. han sido analizados, y como resultado se han hallado una serie de carencias graves. Con el objetivo de paliar estas carencias, y de lograr un sistema totalmente automatizado en todas las etapas de desarrollo de RR.NN.AA., se propone el uso de dos técnicas de CE: Programación Genética (PG) y Algoritmos Genéticos (AA.GG.) para lograr un modelo que tenga dichas características