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

 پروسه ارزیابی یک الگوریتم ژنتیک برای بهبود شبکه پس از خطا BPN دارای ۴۶ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد پروسه ارزیابی یک الگوریتم ژنتیک برای بهبود شبکه پس از خطا BPN  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

این پروژه توسط مرکز پروسه ارزیابی یک الگوریتم ژنتیک برای بهبود شبکه پس از خطا BPN2 ارائه میگردد

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 پروسه ارزیابی یک الگوریتم ژنتیک برای بهبود شبکه پس از خطا BPN،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن پروسه ارزیابی یک الگوریتم ژنتیک برای بهبود شبکه پس از خطا BPN :

پروسه ارزیابی یک الگوریتم ژنتیک برای بهبود شبکه پس از خطا BPN

در ۴۲ صفحه ورد قابل ویرایش با فرمت doc

چکیده:

بسیاری از بررسی ها یک رشته بیت را با استفاده از الگوریتم ژنتیک به منظور بیان ساختار شبکه نگاشت داده اند

تا کارایی شبکه های پس انتشار خطا را بهبود بخشند. زیرا محدودیت ها در تکنیک های جستجوی گرادیان

که برای مسائل بهینه سازی غیر خطی پیچیده استفاده می شدند،اغلب کارایی متناقض و غیر قابل پیش بینی را نتیجه داده اند.

این برروی چگونگی جمع آوری و ارزیابی مجدد ماتریس های وزن bpn تمرکز دارد،

در حالیکه عملگرهای الگوریتم ژنتیک در هر نسل به منظور بهینه سازی ماتریس های وزن پردازش می شوند.

در این روش over fitting، یک اشکال از bpn هاست که معمولا در طول مرحله بعد ازآموزش

شبکه عصبی با نزول خطای آموزش و افزایش خطای پیش بینی اتفاق می افتد ، قابل حذف شدن می باشد .

این هم چنین، پارامترها و توپولوژی شبکه عصبی را در جهت افزایش امکان پذیری

اجرای فضای جواب برای مسائل غیرخطی پیچیده توسعه می دهد.

مقدمه:

مدل های شبکه عصبی مصنوعی (ANN ) به طور گسترده در کاربردهای متفاوتی استفاده شده اند.

شبکه های پس انتشار خطا ، پرکاربردترین مورد استفاده در شبکه های عصبی مصنوعی،

برای حل تعداد زیادی از مسائل واقعی بکار گرفته شده است.

در سال های اخیر بسیاری از الگوریتم های یادگیری به طور گسترده ای به منظور آموزش شبکه های عصبی

برای حل مسائل پیچیده غیر خطی طراحی شده و توسعه یافته اند. یکی از نقص ها ی اساسی

در شبکه های عصبی جاری این است که فایل و فایل وابسته به طراحی شبکه عصبی می باشد.

طراحی یک شبکه عصبی شامل انتخاب یک مجموعه بهینه از پارامتر ها ی طراحی می باشد

نحقخ تا همگرایی سریع را در طول آموزش و دقت مورد نیاز را هنگام فراخوانی بدست آورد.

محققان به طور معمول شبکه های عصبی با BPN را بسیار آموزش داده اند.

دقت هر تقریب آموزش بستگی به انتخاب وزن های مناسب برای شبکه عصبی دارد.

متاسفانه bp یک الگوریتم جستجوی محلی است. بنابراین موجب واقع شدن در تله می نیمم محلی می شود .

اگر وزن های اولیه در یک شیب محلی واقع شود ،

الگوریتم احتمالا در یک بهینه محلی قرار خواهد گرفت .

محققان از روش های متفاوتی استفاده می کنند تا این ویژگی ها یbp را تنظیم کنند.