مقاله تحلیل و ارزیابی تاثیر الگوریتم آموزش الگوریتم RPROP در ترکیب با توابع خروجی TanH و Bias در شبکه عصبی مصنوعی FTDNN و Fgam بهینه سازی شده توسط Data Mining

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

  مقاله تحلیل و ارزیابی تاثیر الگوریتم آموزش الگوریتم RPROP در ترکیب با توابع خروجی TanH و Bias در شبکه عصبی مصنوعی FTDNN و Fgam بهینه سازی شده توسط Data Mining دارای ۱۷ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله تحلیل و ارزیابی تاثیر الگوریتم آموزش الگوریتم RPROP در ترکیب با توابع خروجی TanH و Bias در شبکه عصبی مصنوعی FTDNN و Fgam بهینه سازی شده توسط Data Mining  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 تحلیل و ارزیابی تاثیر الگوریتم آموزش الگوریتم RPROP در ترکیب با توابع خروجی TanH و Bias در شبکه عصبی مصنوعی FTDNN و Fgam بهینه سازی شده توسط Data Mining،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله تحلیل و ارزیابی تاثیر الگوریتم آموزش الگوریتم RPROP در ترکیب با توابع خروجی TanH و Bias در شبکه عصبی مصنوعی FTDNN و Fgam بهینه سازی شده توسط Data Mining :

تعداد صفحات:۱۷
چکیده:
کاربرد روزافزون شبکه های عصبی مصنوعی در علوم مهندسی عمران مهندسی آب نشانگر کارایی، نقش و اثر مهم مدل های مبتنی بر شبکه های عصبی مصنوعی است بدیهی است در کنار پژوهش انجام شده توسط ابزار شبکه عصبی مصنوعی، نیاز به پژوهش هایی در جهت تحلیل وارزیابی عملکرد شبکه های عصبی مصنوعی تخصصی در هر علم توسط متخصصان همان رشته است. در این پژوهش با استفاده ازمدلی جدید که قابلیت بررسی هوشمند انواع شبکه عصبی مصنوعی رادر کنار ایده ابتکاری دیتا ماینینگ دارد. نتایج بررسی وآنالیز حساسیت مدل های ایجاد وتحلیل شده نشان می دهد الگوریتم RPROP در کنار پارامترهای بدست آمه از data minimg اثر بسیار مطلوبی بر افزایش دقت مدل شبکه عصبی در تخمین رواناب داشته است.