{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期-部分”:[[2024,3,13]],“日期-时间”:“2024-03-13T13:49:27Z”,“时间戳”:1710337767814},“发布者位置”:“查姆”,“引用-计数”:24,“出版商”:“斯普林格国际出版”,“isbn-type”:[{“值”:“9783319466712”,“类型”:”打印“},{“值”:“9783319466729”,“type”:“electronic”}],“license”:[{“start”:{“date-parts”:[[2016,1,1]],“date-time”:“2016-01-01T00:00:00Z”,“timestamp”:1451606400000},“content-version”:“unspecified”,“delay-in-days”:0,“URL”:“http://www.springer.com\/tdm”},{“start”:{“date-parts”:[2016,1]]0Z”,“时间戳”:1451606400000},“内容-版本”:“unspecified”,“delay-in-days”:0,“URL”:“http://www.springer.com//tdm”}],“content-domain”:{“domain”:[],“crossmark-restriction”:false},“short-container-title”:[],”published-print“:{”date-parts“:[[2016]]},”DOI“:”10.1007\/978-3319-46672-9_5“,”type“:”book-chapter“,”created“:”{“date-part”:[[2016,9,29]],“日期时间”:“2016-09-29T12:25:48Z”,“时间戳”:1475151948000},“page”:“37-46”,“source”:”Crossref“,”is-referenced-by-count“:26,”title“:[“前馈神经网络模块化训练的进化多任务学习”],“prefix”:“10.1007”,“author”:[{“给定”:“Rohitash”,“family”:“Chandra”,“sequence”:“first”,“affiliation”:[]},{“give”:“Abhishek”,“家族”:“Gupta”,”sequence“additional”,“affiliation”:[]},{“given”:“Yew-Soon”,“family”:“Ong”,“sequence”:“additional”,“affaliation”(从属关系):[]{“fixed”:“Chi-Keong”,“家族”:“Goh”,“序列”:“附加”,“从属关系”:[]},“成员”:“297”,“published-online”:{“date-parts”:[[2016,9,30]]},“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:“54”,“doi”:“10.1109\/72.265960”,“volume”:“5”,“author”:“P Angeline”,“year”:“1994”,“unstructured”:“Angeline,P.,Saunders,G.,Pollack,J.:构建递归神经网络的进化算法。IEEE Trans.neural Netw.5(1),54\u201365(1994)”,“journal-title”:“IEEE Trans.neural Network.”},{“issue”:“4”,“key”:”5_CR2“,”doi-asserted-by“publisher”,“首页”:“373”,“DOI”:“10.1162\/evco.1997.5.4.373”、“卷”:“5”,“作者”:“DE Moriarty”,“年份”:“1997”,“非结构化”:“Moriarti,D.E.,Miikkulainen,R.:通过高效和自适应的协同进化形成神经网络。Evol.Comput.5(4),373\u2013399(1997)”,“日志标题”:“Evol.Cumput.”},{“问题”:“2”,“关键”:“5_CR3”,DOI-asserted-by“:“publisher”,“first page”:“99”,“DOI”:“10.1162\/106365602320169811”,“volume”::“10”,“author”:“KO Stanley”,“year”:“2002”,“unstructured”:“Stanley,K.O.,Miikkulainen,R.:通过增强拓扑进化神经网络。Evol.Comput.10(2),99\u2013127(2002)”,“journal-title”:“Evol.Cumput.”},{“issue”:“1”,《key》:“5_CR4”,“DOI-as”被插入“:“publisher”,“first-page”:“11”,“DOI”:“10.1016\/S0167-9236(00)00086-5”,“volume”:“30”,“author”:“RS Sexton”,“year”:“2000”,“unstructured”:“Sexton,R.S.,Dorsey,R.E.:使用神经网络的可靠分类:遗传算法和反向传播比较。Decis.Support Syst.30(1),11\u201322(2000)”,“journal-title”:“Decis.Support Sys.”},{“issue”:“5”,“key”:“5_CR5”,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:”915“,”doi“:”10.1109\/TSMCB.2005.847740“,”volume“:“35”,”author“:”E Cant-Paz“,”year“:”2005“,”unstructured“:“Cant-Paz,E.,Kamath,C.:进化算法和神经网络组合在分类问题上的实证比较。IEEE Trans.Syst.Man Cybern.B Cybern。35(5),915\u2013933(2005)”,“期刊标题”:“IEEE Trans.Syst.Man Cybern.B Cyber”},{“问题”:“3”,“关键”:“5_CR6”,“doi-asserted-by”:“出版商”,“首页”:“575”,“DOI”:“10.1109\/TNN.2003.810618”,“volume”:“14”,“author”:“N Garcia-Pedrajas”,“year”:“2003”,“unstructured”:“Garcia-Pendrajas,N.,Hervas-Martinez,C.,Munoz-Perez,J.:COVNET:进化人工神经网络的合作共同进化模型。IEEE Trans.neural Netw.14(3),575\u2013596(2003)”,“日志标题”:“IEEE Trans.neural Network”},{“key”:“5_CR7”,“first-page”:“937”,《volume》:“9”,“author”:“F Gomez”,“year”:“2008”,“unstructured”:“Gomez,F.,Schmidhuber,J.,Miikkulainen,R.:通过合作共同进化的突触加速神经进化。J.Mach.Learn.Res.9,937\u2013965出版商“,“首页”:“3123”,“DOI”:“10.1109\/TNNLS.2015.2404823”,,“卷”:“26”,“作者”:“R Chandra”,“年份”:“2015年”,“非结构化”:“Chandra,R.:用于时间序列预测的Elman递归神经网络合作协同进化中的竞争与合作。IEEE Trans.neural Netw.Learn.Syst.26,3123\u20133136(2015)”,“期刊标题”:“IEEE Trans.Neural Netw.Learn.Syst.”},{“issue”:“4”,“key”:“5_CR9”,“doi asserted by”:“publisher”,“首页”:“152”,“doi”:“10.1016\/j.galgor.2009.04.0002”,“volume”:“64”,“author”:“V Heidrich Meisner”,“year”:“2009”,“nonstructured”:“Heidrich Meisner,V.,Igel,C.:情景强化学习的神经进化策略。j.Algorithms 64(4),152\u2013168(2009)。强化学习”,“journal-title”:“J.Algorithms”},{“issue”:“6\u20137”,“key”:“5_CR10”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first-pages”:“985”,“doi”:“10.1016\/S0893-6080(05)80155-8”,”volume“:“7”,”author“BL Happel”,“year”:“1994”,“unstructured”:“Happel,B.L.,Murre,J.M.:模块化神经网络架构的设计和进化。神经网络7(6\u20137),985\u20131004(1994)。《神经动力学和行为模型》,《journal-title》:《神经网络》},{“key”:“5_CR11”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Clune,J.,Mouret,J.-B.,Lipson,H.:模块化的进化起源。Proc.R.Soc.of London B:Biol.Sci.280 ted-by“:”publisher“,”first page“:”1“,”DOI“:”10.1371 \/journal.pcbi.1004128“,”volume“:“11”,”author“:”KO Ellefsen“,”year“:”2015“,”unstructured“:”Ellefson,K.O.,Mouret,J.-B.,Clune,J.:神经模块化有助于组织在学习新技能的同时不忘记旧技能。公共科学图书馆计算。生物学11(4),1\u201324(2015)“,“期刊标题”:“公共科学图书馆计算”。Biol.“},{”issue“:“13”,”key“:“5_CR13”,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:”239“,”doi“:”10.1016\/j.neucom.2010.03.021“,”volume“::”74“,”author“:”j Misra“,”year“:”2010“,”unstructured“:”Misra,j.,Saha,I.:硬件中的人工神经网络:二十年进展的调查。神经计算74(13),239\u2013255(2010)。人工大脑“,“”journal-title“:”Neurocomputing“},{”issue“:”1“,”key“:”5_CR14“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first-pages“:”41“,”doi“:”10.1023\/A:“1007379606734”,“volume”:“28”,“author”:“R Caruana”,“year”:“1997”,“unstructured”:“Caruana,R.:多任务学习。机器学习。28(1),41\u201375(1997)”,“journal-title”:“机器学习。“},{”问题“:”3“,”密钥“:”5_CR15“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:”343“,”doi“:”10.1109\/TEVC.2015.2458037“,”volume“:“20”,”author“:”A Gupta“,”year“:”2016“,”unstructured“:”Gupta,A.,Ong,Y.S.,Feng,L.:多因素进化:走向进化多任务。IEEE传输。进化。计算。20(3),343\u2013357(2016)“,“期刊标题”:“IEEE Trans。进化。计算。“},{”key“:”5_CR16“,”doi asserted by“:”publisher“,”非结构化“:”Gupta,A.,Ong,Y.-S.,Feng,L.,Tan,K.C.:进化多任务中的多目标多因素优化。IEEE Trans,Cybernetics(2016,已接受)“,”doi“:”10.1109\/TCYB.2016.25554622“},{”key“:”5_CR17“,”doi asserted by“:”publisher“,”非结构化“:”Ong,Y.-S.,Gupta,A.:进化多任务处理:认知多任务处理的计算机科学观点。认知计算。,1\u201318(2016)“,”DOI“:”10.1007\/s12559-016-9395-7“},{”issue“:”5“,”key“:”5_CR18“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:模因计算的多方面研究。IEEE Trans.Evol.Compute。15(5),591\u2013607(2011)“,”期刊标题“:”IEEE Trans。进化。计算。“},{”issue“:”14“,”key“:”5_CR19“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“477”,”doi“:”10.1016\/S0925-2312(01)00612-9“,“volume”:“48”,“author”:“D Liu”,“year”:“2002”,“unstructured”:“Liu,D.,Hohil,M.E.,Smith,S.H.:N位奇偶神经网络:基于线性规划的新解决方案。神经计算48(14),477\u2013488(2002)”,“日志标题“:”Neurocomputing“},{”issue“:”79“,”key“:”5_CR20“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first-page“:”1511“,”doi“:”10.1016\/j.neucom.2006.02.022“,”volume“:“70”,”author“:”M Mangal“,”year“:”2007“,”unstructured“:”Mangal,M.,Singh,M.P.:用混合进化前馈神经网络分析多维平价比特选择问题的模式分类。神经计算70(79),1511\u20131524(2007)。计算智能与学习进展,2006年第14届欧洲人工神经网络研讨会”,“新闻标题”:“神经计算”},{“问题”:“22”,“关键”:“5_CR21”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“首页”:“11125”,“doi”:“10.1016\/j.amc.2012.04.069”,“卷”:“218”,“作者”:“S Mirjalili”,“年份”:“2012”,“非结构化”:“Mirjalili,S.,Hashim,S.Z.M.,Sardoudi,H.M.:使用混合粒子群优化和引力搜索算法训练前馈神经网络。申请。数学。计算。218(22),11125\u201311137(2012)“,“新闻标题”:“申请。数学。计算。“},{”issue“:”9“,”key“:”5_CR22“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“2924”,“doi”:“10.1016\/j.asoc.2012.04.010”,“volume”:“12”,“author”:“R Chandra”,“year”:“2012”,“unstructured”:“Chandra,R.,Frean,M.R.,Zhang,M.:合作共同进化前馈神经网络中基于交叉的局部搜索。应用软件计算。12(9),2924\u20132932(2012)“,“新闻标题”:“申请。软计算。“},{”issue“:”2“,”key“:”5_CR23“,”first-page“:”115“,”volume“:“9”,”author“:”K Deb“,”year“:”1995“,”unstructured“:”Deb,K.,Agrawal,R.B.:连续搜索空间的模拟二进制交叉。Complex Syst.9(2),115\u2013148(1995)“,”journal-title“:”Complex System.“}publisher“,”首页“:”1“,”doi“:”10.1504\/IJAISC.2014.059280“,“volume”:“4”,“author”:“K Deb”,“year”:“2014”,“unstructured”:“Deb,K.,Deb,D.:分析实参数遗传算法的变异方案。国际J.人工制品。智力。软计算。4(1),1\u201328(2014)“,“期刊标题”:“国际期刊Artif。智力。软计算。“}],”container-title“:[”Neural Information Processing“,”Teach Notes in Computer Science“],”original-title”:[],”link“:[{”URL“:”http://\/link.springer.com/content\/pdf\/10.1007\/978-3-319-46672-9_5“,”content-type“:”unspecified“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”similarity-checking“}]“,”deposed“:{”date-parts“:[2020,9,26]],”date-time“:”2020-09-26T09:23:10Z“,”timestamp“:1601112190000},”score“:1,”resource“:{主要”:{“URL”:“http://\/link.springer.com/10.1007\/978-3-319-46672-9_5”}},“subtitle”:[],“shorttitle”:[],“issued”:{“date-parts”:[2016年]},《国际标准图书编号》:[“9783319466712”,“97834196729”],“references-”count“:24,”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10.1007\/978-3-319-46672-9_5“,”关系“:{},”ISSN“:[“0302-9743”,“1611-3349”],”ISSN-type“:[{”value“:”0302-974“,”type“:”print“},{”value“:”1611-3399“,”类型“:”electronic“}],“subject”:[],“published”:{“date-parts”:[2016]}}}