مقاله بهینه سازی شبکه عصبی MLP به منظور تشخیص بیماریهای تیروئید توسط داده های بالینی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

  مقاله بهینه سازی شبکه عصبی MLP به منظور تشخیص بیماریهای تیروئید توسط داده های بالینی دارای ۸ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله بهینه سازی شبکه عصبی MLP به منظور تشخیص بیماریهای تیروئید توسط داده های بالینی  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله بهینه سازی شبکه عصبی MLP به منظور تشخیص بیماریهای تیروئید توسط داده های بالینی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله بهینه سازی شبکه عصبی MLP به منظور تشخیص بیماریهای تیروئید توسط داده های بالینی :

تعداد صفحات:۸
چکیده:
دراین مقاله به مقایسه وارزیابی انواع شبکه عصبی MLP برای تشخیص بیماریهای تیروئید بااستفاده ازکاملترین داده های بالینی پرداخته شده است شناخته شده ترین وپرکاربردترین شبکه عصبی مصنوعی شبکه پرسپترون چندلایه MLP می باشد که برای حل خیلی ازمسائل متنوع تشخیص و کلاس بندی استفاده میشود معماری شبکه MLP توابع فعالیت نرونها الگوریتم های یادگیری ونوع یادگیری شامل یادگیری با ناظر و یادگیری بدون ناظر و پارامترهای شبکه موضوعاتی بودن که دراین تحقیق موردتوجه قرارگرفتند وچندین بارموردتست قرارگرفتند و بهترین طراحی و بهترین نتایج نهایتا بدست آمد توابع فعالیت موردتوجه ما شامل تابع سیگمویید تابع تانژانت هیپربولیک تابع لگاریتمی تابع سینوسی و تابع نمایی است که نهایتا معمای شبکه شامل ۸نرون درلایه مخفی با تابع فعالیت تانژانت هیپربولیک و الگوریتم یادگیری Levenberg-Marquardt بالاترین دقت را برای داده های بالینی که شامل ۲۴ علامت بالینی مربوط به ۲۱۰ بیمارتیروییدی جدید بود بدست اوردیم