ارائه رویکرد نوین تخمین پارامتر برای بهینهسازی تناسب مدل لگاریتم خطی در مسائل چندمتغیره طبقهبندی شده با درنظر گرفتن همبستگی بین متغیرها

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

 ارائه رویکرد نوین تخمین پارامتر برای بهینهسازی تناسب مدل لگاریتم خطی در مسائل چندمتغیره طبقهبندی شده با درنظر گرفتن همبستگی بین متغیرها دارای ۱۸ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد ارائه رویکرد نوین تخمین پارامتر برای بهینهسازی تناسب مدل لگاریتم خطی در مسائل چندمتغیره طبقهبندی شده با درنظر گرفتن همبستگی بین متغیرها  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 ارائه رویکرد نوین تخمین پارامتر برای بهینهسازی تناسب مدل لگاریتم خطی در مسائل چندمتغیره طبقهبندی شده با درنظر گرفتن همبستگی بین متغیرها،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن ارائه رویکرد نوین تخمین پارامتر برای بهینهسازی تناسب مدل لگاریتم خطی در مسائل چندمتغیره طبقهبندی شده با درنظر گرفتن همبستگی بین متغیرها :

تعداد صفحات :۱۸

چکیده مقاله:

امروزه تکنیکهای بسیاری برای تحلیل مسائل طراحی آزمایشات با توجه به تعداد و ماهیت متغیرهای تاثیرگذار بر مسئله توسعه داده شدهاند. هدف از این مقاله ارائه رویکردی جدید در تخمین پارامترهای مسائل چندمتغیره طبقهبندی شده با استفاده از دوالگوریتم فراابتکاری کاربردی شامل الگوریتمهای شبیهسازی تبرید ۲ و ژنتیک به منظور بهینهسازی تناسب مدل لگاریتم خطی میباشد. مدل لگاریتم خطی جزء روشهای وابستگی داخلی ۳ برای تحلیل مسائل چندمتغیره با درنظر گرفتن متغیرهای پاسخطبقهبندی همبسته بوده که در این مقاله از روش کاپولا ۴ برای تولید دو متغیر پاسخ همبسته باینری استفاده شده است. از سویدیگر با توسعه دو الگوریتم فراابتکاری مذکور در تخمین پارامترهای مدل لگاریتم خطی، رویکردی نوین در بهینهسازی تناسب مسائل چندمتغیره طبقهبندی شده با درنظر گرفتن همبستگی میان متغیرها ارائه شده است. مقایسه نتایج مثالهای شبیهسازی شده نشان میدهد که الگوریتمهای فراابتکاری از کارایی بسیار بالایی در ایجاد تناسب در مدل لگاریتم خطی برخوردار بوده، اما عملکرد الگوریتم شبیهسازی تبرید در بهینهسازی تناسب مدل از روشهای دیگر بهتر بوده است.