方法 | 模型核心思想 | 准确率(%) | 参考文献 | |
PSO-Nefclass | 基于粒子群优化(PSO)的神经模糊分类模型(Nefclass) | 82.32 | Mostafa et al. [23] | |
FRBCSs-MOEOAs | 基于多目标进化优化(MOEOAs)的模糊规则的分类系统(FRBCS) | 81.50 | Marian et al. [24] | |
RST-BatMiner | 基于粗糙集理论(RST)和蝙蝠优化(BA)的混合决策支持系统 | 85.33 | Cheruku et al. [25] | |
WOA + BP | 基于鲸鱼优化(WOA)的BP神经网络 | 77.86 | Aljarah et al. [17] | |
PSO + BP | 基于粒子群优化(PSO)的BP神经网络 | 79.77 | Aljarah et al. [17] | |
GA + BP | 基于遗传算法(GA)的BP神经网络 | 84.71 | Karegowda et al. [16] | |
ILSO-BP | 基于改进狮群优化(ILSO)的BP神经网络 | 87.50 | 本文提出的模型 |