شبکه عصبی MLP دانلود رایگان فیلم کد آموزشی متلب

زنبور عسل مصنوعی

نمايد رشته برای جامعه زنبور عس مصنوعی و متغير – شک ۲۲٫ طرح ايجاد يک منبع غذائی نامزد در جامعه زنبور عس مصنوعی – شک ۲۳٫ راهبرد ايجاد يک منبع غذائی نامزد در جامعه زنبور عس مصنوعی متغير – شک ۲۱٫ داده مصنوعی متشک از پنج توزيع گاوسی – شک ۳۲٫ طول رشته ها/راه ح ها در جمعيت های اوليه و نهائی – شک ۳۳٫ نمائی از تعداد خوشه بهينه در مدت قب از ۱۱۱ تکرار – شک ۳۲٫ تقسيم بندی فازی با استفاده از – شک ۳ VABC-FCM9. مقايسه بهترين ارزش عينی نتايج خوشه بندی – شک ۳۶٫ احتمال خوشه غلط در مقاب آستانه احتمال جهد – شک ۳۷٫ مجموعه داده های مصنوعی بکار برده شده – شک ۳۲٫ نتايج خوشه بندی – شک ۳ synthetic با استفاده از شاخص XB5. نتايج خوشه بندی – شک ۳ synthetic با استفاده از شاخص PBM11 .

نتايج خوشه بندی – شک ۳ AD-6-2 با استفاده از شاخص XB11 . نتايج خوشه بندی – شک ۳ AD-6-2 با استفاده از شاخص PBM12 . نتايج خوشه بندی – شک ۳ AD-4-3 با استفاده از شاخص XB13 . نتايج خوشه بندی – شک ۳ AD-4-3 با استفاده از شاخص PBM12 . نتايج خوشه بندی – شک ۳ data-3-2 با استفاده از شاخص XB19 . نتايج خوشه بندی – شک ۳ data-3-2 با استفاده از شاخص PBM121916313132333239322223232229292627 ی عنوانشکل ۱۶ . احتمال يافتن تعداد خوشه واقعی هنگام استفاده از شاخص – شک ۳ XB17 . احتمال يافتن تعداد خوشه واقعی هنگام استفاده از شاخص – شک ۳ PBMصفحه ۲۲۲۵۱فصلاول مقدمه ۲۲-۲ –مقدمه خوشه بندی می تواند مهمترين مسئله يادگيری بدون نظارت در نظر گرفته شود. بنابراين، همانند هر مسئله ديگری از اين نوع، اين روش با پيدا کردن تقسيم بندی طبيعی از يک مجموعه داده سرو کار دارد،

به گونه ای که نقاط داده در درون خوشه يکسان، بسيار شبيه تر از آنهايی هستند که در درون خوشه های متفاوت قرار دارند. الگوريتم های خوشه بندی موجود به دو مقوله خوشه بندی سلسه مراتبی و خوشه بندی تقسيمی] ۲۱ [ تقسيم می شوند. خوشه بندی فازی بر مبنای روش c -ميانگين) FCM 6[ يک روش خوشه [ ) بندی معروف است که از اصول مجموعه های فازی به منظور گسترش يک آرايه برای نقاط داده بدون برچسب استفاده می کند. با اين حال، FCM سه محدوديت عمده زير را دارد:.۱ اغلب در راه ح های کمتر از حد مطلوب مبتنی بر پيکربندی اوليه گير می کند..۲ به مشخصات پيشين تعداد خوشه ها نيازمند است..۳ تنها می تواند خوشه های بيد از حد کروی شک را تشخيص دهد. در اين پايان نامه، ما برروی بررسی دو موضوع اول متمرکز می شويم.

در نتيجه يک روش خوشه بندی-فازی جديد پيشنهاد می کنيم. به منظور غلبه بر محدوديت اول، الگوريتم های تکاملی و روش های هوش ازدحامی می توانند بکار گرفته شوند. الگوريتم تکوينی) GA 11 و ۲۳ [ جستجو و روش های بهينه سازی هدايت شده توسط اصول تکام و [ ،) توارث كاتی را به صورت تصادفی نشان می دهد. الگوريتم تکوينی و ساير الگوريتم های تکاملی از قبي تکام تفاضلی ) DE ( قبلا برای خوشه بندی داده استفاده شده است. ] ۱ , ۷ , ۵ , ۱۲ , ۲۶ , ۲۷ , ۲۵ , ۳۱ , ۳۹ [ . در طول دهه گذشته، الگوسازی رفتار اجتماعی حشراتی مانند پرندگان، مورچه ها و زنبورها به منظورجستجو و بهينه سازی تبدي به حوزه نو ظهور هوش ازدحامی گرديد و با موفقيت به خوشه اِعمال شد. زنبوران عس در ميان حشرات اجتماعی قرار دارند که به طور دقيق مورد مطالعه قرار گرفته اند.

رفتار آنها برای جستجوی غذا، يادگيری، به خاطر سپردن و ويژگی به اشتراک گذاری اطلاعات، اخيراً يکی از جالب ترين حوزه های تحقيق در هوش ازدحامی بوده است] ۲۹ [. اخيرا”کارابوگا و باستارک” يک الگوريتم جامعه زنبور عس مصنوعی بر اساس رفتار جستجوی غذا زنبوران برای مسائ بهينه سازی عددی را توصيف کرده اند. آنها عملکرد الگوريتم جامعه زنبور ۳ عس مصنوعی را با عملکرد ساير الگوريتم های ابتکاری نوين معروف، از قبي ، الگوريتم تکوينی، تکام تفاضلی و بهينه سازی ازدحام كرات برای مسائ بهينه سازی بدون قيد، مقايسه کرده اند ] ۲۱ [ . آنها ملاحظه کردند که در بيشتر موارد عملکرد جامعه زنبور عس مصنوعی بهتر از عملکرد الگوريتم تکوينی، تکام تفاضلی و بهينه سازی ازدحام كره می باشد. عملکرد جامعه زنبور عس مصنوعی مبتنی بر روش های خوشه بندی با الگوريتم های ابتکاری شناخته شده در خوشه بندی، از قبي الگوريتم تکوينی، الگوريتم تبريد شبيه سازی شده،