مقایسه عملکرد الگوریتم
مقایسه عملکرد الگوریتم
دانلود فیلم آموزش فارسی رایگان سفارش انجام پروژه پایان نامه کارشناسی ارشد دکتری دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی جزوه کتاب مقاله کد مهندسی صنایع برق مکانیک عمران کامپیوتر هوش مصنوعی شیمی معدن مدیریت حسابداری مالی صنعتی کشاورزی
-
برای دانلود رایگان فیلم های آموزشی فارسی این موضوع اینجا کلیک کنید
-
برای انجام پروژه دانشجویی این موضوع اینجا کلیک کنید
-
برای دانلود رایگان کدهای MATLAB این موضوع اینجا کلیک کنید
-
برای این موضوع اینجا کلیک کنید
-
برای دانلود رایگان جزوه کتاب مقاله پایان نامه این موضوع اینجا کلیک کنید
-
برای تدریس خصوصی این موضوع اینجا کلیک کنید
صورت مسئله :
تعداد ورودی های شبکه : ۱۷ (نمونه اولیه دیتاست جهت آشنایی با ورودی ها پیوست می گردد. ورودی ها از فایل اکسل خوانده می شود)
تعداد کلاس ها : ۵
روش کار به این صورت است که ابتدا برای هر یک از کلاس ها، یک شبکه عصبی جزیی با استفاده از روشی که در ادامه گفته شده است آموزش داده می شود ، یعنی ۵ شبکه عصبی به ترتیب گفته شده در زیر آموزش می بینند و سپس این ۵ شبکه برای داده های تست به کار گرفته می شوند بدین صورت که هر داده آموزشی به هر ۵ شبکه داده شده و شبکه ای که بیشترین مقدار خروجی را برای آن داده ارضا کند به عنوان برچسب داده در نظر گرفته خواهد شد.
|
ساختار هر یک از ۵ شبکه :
مشکلی که در استفاده از شبکههای عصبی در این مسئله وجود دارد این است که تعداد دنبالههایی که شامل رویداد هستند در مقایسه با تعداد کل دنبالهها از درصد بسیار کمی برخوردارند و درواقع دادههای آموزشی نامتوازن هستند. برای رفع این مشکل از تکنیک نمونهسازی مجدد [۱] درروش مقاله برای موازنه کردن دادههای آموزش استفاده میکنیم. سپس، بهجای استفاده از یک شبکه عصبی، گروهی از شبکههای عصبی جزئی[۲] توسط هر یک از نمونهها آموزش داده میشوند و درمجموع بهعنوان پیشبینی کننده عمل میکنند..
یک شبکهی عصبی جزئی در دو مرحله ایجاد میشود:
- آموزش تعدادی از شبکههای عصبی جزئی: در این مرحله جهات بسیاری باید در نظر گرفته شوند ازجمله ساختار شبکههای جزئی (تعداد لایهها و نرونهای لایهی پنهان، تابع انتقال در هر لایه) الگوریتم آموزش و …
- ترکیب پیشبینی اجزاء: توابع بسیاری جهت ترکیب پیشبینیهای شبکههای عصبی جزئی پیشنهادشدهاند. میانگینگیری ساده، میانگینگیری وزندارو …
این روش بهصورت مؤثر برای تمام دادههای آموزشی موجود استفاده میشود و شمای وزن دهی ارائهشده، خروجیهای تمام شبکههای جزئی گروه را ترکیب میکند. شمای کلی این روش در شکل زیر نشان دادهشده است. همانطور که در شکل مشخص است، انجام نمونهسازی مجدد ، آموزش شبکههای عصبی جزئی و ترکیب پیشبینیها قابلمشاهده است.
شکل ۳‑۹- چارچوب پیشنهادی جهت ساختار شبکههای عصبی
تکنیک نمونهسازی مجدد
بهصورت فرمولی نمونهسازی مجدد میتواند بهصورت زیر تعریف شود:
چنانچه n تعداد “دنبالههای شامل رویداد موردنظر” و m تعداد “دنبالههای بدون رویداد موردنظر” در مجموعهی دادگان آموزشی و r یک مقدار ثابت که نسبت این دو را مشخص میکند باشند، N بهعنوان تعداد زیرمجموعهها که بهصورت اتفاقی از تقسیمبندی مجموعهی “دنبالههای بدون رویداد موردنظر” ایجاد میشوند بهصورت زیر محاسبه میشود:
(۳‑۹) |
هنگامیکه n دقیقاً قابلتقسیم توسط N نیست، هر نمونهی باقیمانده استفادهنشدهی ” دنبالههای بدون رویداد موردنظر ” را در مجموعه داده میتوان نادیده گرفت.
سپس “دنبالههای شامل رویداد موردنظر” را به هر زیرمجموعه از “دنبالههای بدون رویداد موردنظر” اضافه میکنیم. بهعبارتدیگر هر یک از زیرمجموعههای بهدستآمده شامل مورد است.
شبکههای عصبی جزئی
با توجه به ساختار Horniks و بر اساس نتایج روی مجموعه داده آموزش، ساختار شبکهی سه لایه روبهجلو[۳] برای شبکههای عصبی جزئی به تصویب رسید. تابع گذر پابه شعاعی[۴] برای ۲ مرحلهی اول استفادهشده است و تابع گذر سیگموئید[۵] برای لایهی خروجی بهکاررفته است. شبکههای جزئی در این روش توسط یک الگوریتم پس انتشار خطا[۶] برای رسیدن به بیشترین مقدار از فراخوانی[۷] و دقت[۸] آموزش میبینند.
بهعلاوه، مشاهدهشده که کارایی دستهبندی به مقداردهی اولیهی بایاسها و وزنها وابسته است. بنابراین یک روش دومرحلهای برای تضمین بالاترین دقت برای هریک از شبکههای عصبی جزء با در نظر گرفتن دادهی آموزشی مربوط توسعه داده شد.
ابتدا تجزیه و تحلیل تجربی برای کشف ترکیبی مناسب از نرونهای عصبی در هر یک از لایهها انجام گرفت و درنهایت تعداد نرونهای ورودی، پنهان و خروجی ۱۵- ۶ و ۱ در مورد این مطالعه به دست آمد.
بعدازآن یک شمای آموزش تکراری با مقداردهی اولیهی اتفاقی مقادیر وزنها و بایاسها بهطوریکه هر زمان از شبکه توسط نقطهی دیگری در فضای ویژگی مقداردهی اولیه شود، طراحیشده است. این پردازش تا رسیدن به بالاترین مقدار از دقت کلی ادامه مییابد.
ترکیب پیشبینی اجزاء
بهمنظور مؤثر گشتن ترکیب پیشبینیهای شبکههای جزئی، یک طرح وزندار جدید در مقاله [۱۹] ارائهشده است. ایدهی اصلی به شرح زیر است:
تعداد N زیرمجموعه دادهی ساختهشده در مرحلهی قبل برای آموزش N شبکهی عصبی جزء بهصورت مجزا و مستقل استفاده میشوند که به نوع خود گروه شبکههای عصبی را تشکیل میدهند.
همانطور که قبلاً ذکر شد، هر یک از شبکههای جزء بر تمام زیرمجموعه دادگان آموزش دادهشده است. اما ممکن است یک شبکه در یک زیرمجموعه داده عملکرد خوبی از خود نشان دهد اما به علت آموزش بیش از حد یک عملکرد پایینتر در یک زیرمجموعهی دیگر از خود نشان دهد. بنابراین برای رسیدن به حداکثر دقت و صحت عملکرد هر یک از شبکههای جزء بر تمام زیرمجموعههای آموزشی تستشده و هر جا که آن شبکه عملکرد بهتری داشته است وزن بالاتری به آن اختصاص مییابد. این ایده در الگوریتم زیر تحققیافته و نتایج تجربی اثبات اثربخشی رویکرد است:
و را مقادیر دقت و فراخوانی بهدستآمده از اعمال امین (j=1,2,…,N) شبکه روی امین (i=1,2,…,N) زیرمجموعه، در نظر بگیرید. معادله زیر وزن را برای هر یک از شبکههای جزء بهگونهای محاسبه میکند که بهطور مداوم هر شبکه با مقادیر دقت و فراخوانی بهتر یک وزن بالاتر دریافت میکنند.
(۳‑۱۰) |
و به ترتیب بهعنوان انحراف از دقت و فراخوانی ۱۰۰% تعریف میشوند. را مقدار برای j امین شبکه (در معادله ۳-۱۰ گفتهشده) در نظر بگیرید و وزن مرتبط با مقدار دقت شبکهی j ام. (مشاهده شود در معادلهی ۳-۱۱)
(۳‑۱۱) |
همانطور که از معادلهی (۳‑۱۱) پیداست، اگر انحراف از دقت ۱۰۰% در مقایسه با بقیه کمتر باشد (بهعبارتدیگر دقت همواره ۱۰۰% باشد)، آن شبکه به وزن بالاتر میرسد. بهطور مشابه، و با استفاده از فرمول (۳‑۱۲) و (۳‑۱۳) محاسبه میشوند.
بهعلاوه فرمول (۳‑۱۴) یک وزن نهایی را برای j امین شبکهی جزء محاسبه میکند. شایانذکر است که وزنها نرمال هستند بهگونهای که جمع تمام وزنها برای یک گروه خاص برابر ۱ میشود.
توجه داشته باشید که در چارچوب پیشنهادی، همهی دنبالههای شامل رویداد در فرآیند آموزش برای ساخت هر یک از شبکههای جزء استفادهشده است. بنابراین مقدار فراخوانی در همهی موارد به ۱۰۰% میرسد و این نشان میدهد که یک اثر مساوی روی شبکههای جزء داشته است. بهعبارتدیگر، وزنها تنها وابسته به مقدار دقت برای بهبود مقدار دقت کلی از ترکیب خروجی قرار دادهشده است.
(۳‑۱۲) | |
(۳‑۱۳) | |
(۳‑۱۴) |
همانطور که قبلاً ذکر شد، هر یک از شبکههای جزء در گروه دارای تابع انتقال سیگموئید در لایهی خروجی هستند. بنابراین، خروجی تولیدشده توسط شبکه میتواند مقداری بین ۰ و ۱ باشد.
اگر را تابع خروجی j امین شبکهی جزء در نظر بگیرید، نتیجهی نهایی گروه میتواند توسط فرمول زیر محاسبه شود. توجه داشته باشید ازآنجاکه تابع سیگموئید حول مقدار (۰,۰٫۵) متقارن است، بهطور مستقیم میتوان طبقهبندی را با تنظیم حد آستانهی تصمیم با مقدار (۰٫۵) انجام داد.
(۳‑۱۵) |
توجه کنید
لطفا در صورت تغییر بخش ساختار هر یک از ۵ شبکه به منظور بهینه شدن ساختار شبکه عصبی ، داکیومنت را نیز اصلاح کرده و برایم ارسال نمایید. بنابراین داکیومنت این بخش دقیقا مطابق با ساختار مورد استفاده شما باشد.
ﺗﺤﻘﯿﻘﺎت ﮐﺎرﺑﺮدي. ﻋﻠﻮم ﺟﻐﺮاﻓﯿﺎﯾﯽ ﺳﺎل ﺳﯿﺰدﻫﻢ،. ﺷﻤﺎره. ۳۰٫ ، ﭘﺎﯾﯿﺰ. ۹۲٫ ﻣﻘﺎﯾﺴﻪ ﻋﻤﻠﮑﺮد اﻟﮕﻮرﯾﺘﻢ ﻫﺎي ﻣﺨﺘﻠﻒ ﺷﺒﮑﻪ ﻋﺼﺒﯽ ﻣﺼﻨﻮﻋﯽ. در ﻣﺪل ﺳﺎزي ﺑﺎرﻧﺪﮔﯽ ﻓﺼﻠﯽ ﻣﻄﺎﻟﻌﻪ ﻣﻮردي؛ اﯾﺴﺘﮕﺎه. ﻫﺎي. ﻣﻨﺘﺨﺐ اﺳﺘﺎن ﺧﻮزﺳﺘﺎن.مقاله مقایسه عملکرد الگوریتم ژنتیک و الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچه برای مسیر بهینه در محیط های پویایمختلف با استفاده از روش شبیه سازی در متلب مورد …Jun 30, 2016 – مقایسه و بهبود عملکرد الگوریتم های حفاظتی دیجیتال در حضور اختلالات کیفیت توان + کاربرد بررسی در با نرم افزار مطلب matlab متلب حل مساله …Jul 25, 2016 – بررسی و مقایسه عملکرد الگوریتم های خوشه بندی کرنل پایه برای تصاویر فراطیفی + کاربرد بررسی در با نرم افزار مطلب matlab متلب حل مساله مدل …May 11, 2016 – مقایسه عملکرد الگوریتم های تخمین جهت ورود برای آرایه های یکنواخت خطی درمخابرات آکوستیکی زیرآب کاربرد در با نرم افزار مطلب matlab متلب حل …Aug 21, 2010 – شکل: مقایسه دو الگوریتم بهینه سازی؛ در این شکل الگوریتم یک (A1) نسبت به کنیم و با استناد به چندین اندازه گیری زمانی (تایمر) نویسندگان مقاله ادعا می کنند که روش .مجموعه فیلم های آموزشی الگوریتم رقابت استعماری در متلب …Jul 6, 2016 – مقایسه عملکرد الگوریتم کلونی زنبور عسل مصنوعی با مدل مارکویتز در انتخاب پرتفوی بهینه + کاربرد بررسی در با نرم افزار مطلب matlab متلب …Jul 31, 2016 – خانه / انجام پروژه متلب پایان نامه کارشناسی ارشد دکتری آموزش رایگان / مقایسه عملکرد الگوریتم های HSA،ICA و PSO به منظور حذف انتخابی هارمونیک …ﻣﻘﺎﯾﺴﻪ ﻋﻤﻠﮑﺮد ﭼﻬﺎر اﻟﮕﻮرﯾﺘﻢ ﻓﺮااﺑﺘﮑﺎری ﻧﻮﯾﻦ ﺑﺮای ﺣﻞ ﻣﺴﺎﯾﻞ ﺑﻬﯿﻨﻪ ﺳﺎزی رﯾﺎﺿﯽ. رﺿﺎ ﺗﻮﮐﻠﯽ ﻣﻘﺪم و ﮔﻠﺮﯾﺰ اﺑﺘﺪا ﻣﺪل رﯾﺎﺿﯽ آﻧﻬﺎ ﺗﻮﺳﻂ ﻧﺮم اﻓﺰار Matlab ﮐﺪﻧﻮﯾﺴﯽ ﺷﺪه و ﺳﭙﺲ ﺑﺮای ٩ ﺗﺎﯾﻊ. رﯾﺎﺿﯽ اﺟﺮا ﻣﯽ ﺷﻮد.May 11, 2016 – مقایسه ای میان عملکرد الگوریتم های ابتکاری جدید درآموزش طبقه بندی کننده های فازی کاربرد در با نرم افزار مطلب matlab متلب حل مساله مدل دانلود …
مقایسه سرعت همگرایی الگوریتم ژنتیک در تعیین ضرایب زبری شبکه آبرسانی با دو فرمول هیزن ویلیامز و دارسی ویسباخ
مقایسه سرعت همگرایی الگوریتم های سیمپل و سیمپلسی
مقایسه سطوح عملکرد در طرح بهینه قابهای خمشی فولادی با استفاده از الگوریتماجتماع ذرات اصلاح شده
مقایسه سه الگوریتم کشف منبع در محاسبات رایانش مشبک براساس جداول مسیریابی مجدد
مقایسه سه روش منطق فازی، الگوریتم ژنتیک و الگوریتم مورچگان نخبه در بهینه سازی بهره برداری از مخازن سدها
مقایسه شبکه هوشمند و الگوریتم جمع وزن دار به منظور تلفیق اطلاعات در حلقه هدایت جسم پرنده
مقایسه شناسایی چهره با استفاده از الگوریتم های RBF,HMM
مقایسه عملکرد الگوریتم ژنتیک و الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچه برای مسیریابی ربات درمحیطهای پویا باپیچیدگی های مختلف
مقایسه عملکرد الگوریتم ژنتیک، شبیهسازی تبرید و جستجوی الگو درتعیین ضرایب کنترلی الگوریتم منحنی فعال
مقایسه عملکرد الگوریتم های بازسازی تصویر MLEM و OSEM با استفاده از فانتوم شبیه سازی رایانه ای
مقایسه عملکرد الگوریتم های تخمین جهت ورود برای آرایه های یکنواخت خطی درمخابرات آکوستیکی زیرآب
مقایسه عملکرد الگوریتم های شبکه عصبی و درخت های تصمیم در داده کاوی برای پیشبینی تأثیر عوامل خطرزای بیماری قلبی عروق کرونر در مردان
مقایسه عملکرد الگوریتم های مبتنی بر پایگاه دانش و الگوریتم های ناظرجهت رفع ابهام متون
مقایسه عملکرد الگوریتمMOPSO با الگوریتم NSGA-II در بهره برداری از مخزن
مقایسه عملکرد الگوریتمهای PSO و SA در بهینه سازی پارامترهای تنظیمی فرآیند ماشینکاری اسپارک فولاد ابزار AISI2312
مقایسه عملکرد الگوریتمهای شبکه عصبی مصنوعی و درختان تصمیمگیری در پیشبینی تغییرات شوری آب رودخانهها – مطالعه موردی : رودخانه کارون
مقایسه عملکرد الگوریتمهای فراابتکاری در حل مسیریابی وسایل نقلیه با استفاده از آزمونهای آماری
مقایسه عملکرد الگوریتمهای نمو سطح اماری پارامتریک و غیرپارامتریک در بخش بندی تصاویر تانسور انتشار
مقایسه عملکرد دو الگوریتم سیستم جستجوی ذرات باردار (CSS) و الگوریتم ژنتیک (GA) در حل مسائل مقید با متغیرهای پیوسته
مقایسه عملکرد دو الگوریتم سیستم جستجوی ذرات باردار (CSS) و الگوریتم ژنتیک (GA) در حل مسائل مقید با متغیرهای گسسته
مقایسه عملکرد سه الگوریتم آموزش مومنتم، گرادیان مزدوج و لونبرگ در ساختار ANN برای پیش بینی رواناب روزانه
مقایسه عملکرد مدل هیبرید شبکه عصبی و الگوریتم ژنتیک با مدل ترکیبی عصبی فازی دربرآورد طول نسبی پرش هیدرولیکی
مقایسه عملکرد مدلهای پیش بینی مقاومت فشاری بتن به روش تحلیل رگرسیون، شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم بیان ژن
مقایسه عملکردی کنترلر PIDوPID مرتبه کسری بهینه شده با الگوریتم ژنتیک حقیقی جهت افزایش پایداری سیستم قدرت
[۲] Neural Network Ensembles
[۳] Feed Forward
[۴] Radial Basis
[۵] Sigmoid
[۶] Back Propagation
[۷] Recall
[۸] Precision
مقایسه عملکرد الگوریتم مقایسه عملکرد الگوریتم مقایسه عملکرد الگوریتم الگوریتم ژنتیک Genetic Algorithm GA الگوریتم رقابت استعماری Imperialist Competitive Algorithm ICA الگوریتم مورچگان بهینه سازی کلونی Ant Colony Optimization ACO الگوریتم PSO بهینه مقایسه عملکرد الگوریتم سازی ازدحام ذرات پرندگان Particle Swarm Optimization الگوریتم های بهینه سازی متاهیورستیک تکاملی فرا ابتکاری محاسبات نرم الگوریتم جستجوی گرانشی GSA Gravitational Search Algorithm الگوریتم کلونی زنبورهای مصنوعیArtificial Bee Colony مقایسه عملکرد الگوریتم الگوریتم بهینه سازی مبتنی بر جغرافی زیستی Biogeography-Based Optimization BBO الگوریتم کلونی مورچگان پیوسته . الگوریتم تکامل تفاضلی Differential Evolution DE الگوریتم جستجوی ممنوع Tabu Search TS الگوریتم فرا ابتکاری فراابتکاری فرابتکاری هوشمند محاسبات نرم پردازش تکاملی الگوریتم شبکه ایمنی مصنوعیArtificial Immune Network AIN الگوریتم خفاش Bat Algorithm الگوریتم ماهی الگوریتم جستجوی پراکنده Scatter Search SS الگوریتم شاخه و کران Branch and Bound . الگوریتم بهینه سازی باکتری Optimization BFO الگوریتم جهش قورباغه مقایسه عملکرد الگوریتم آموزشی دوره آموزشی متلب آموزش جامع کامل متلب آموزش پیاده سازی برنامه نویسی متلب آموزش رایگان شبیه سازی کدنویسی متلب آموزش آنلاین تصویری متلب مقایسه عملکرد الگوریتم آموزش نرم افزار متلب برنامه سازی حل مسائل حل مسأله متلب فلیم پیاده سازی کاربرد مباحث تئوری تاریخچه چیست؟ متلب درس آموزشی مباحث تئوری و عملی متلب دانلود رایگان جزوه برنامه نویسی دانلود رایگان آموزش گام به گام دانلود مقایسه عملکرد الگوریتم رایگان مقاله فارسی انگلیسی لاتین با ترجمه در مورد دانلود رایگان پایان نامه پایانامه تز سمینار پروپزال داک کارشناسی کارشناسی ارشد دکتری لیانس فوق لیسانس فارسی انگلیسی لاتین دانشگاه صنعتی شریف تهران اصفهان مازندران امیرکبیر مقایسه عملکرد الگوریتم علم وصنعت تربیت مدرس علامه طباطبایی شهید بهشتی علوم انسانی مدیریت حسابداری حقوق مهندسی صنایع برق عمران مکانیک شیمی معدن کامپیوتر نرم افزار سخت افزار هوش مصنوعی بهینه سازی الگوریتم ذرات PSO الگوریتم مورچگان ACO الگوریتم فخته رقابت استعماری کرم شب تاب گمز لینگو سیپلکس gams lingo Cplex لینک کردن انتخاب ویژگی یا Feature Selection طبقه بندی خوشه بندی کلاسبندی کلاسترینگ clustering رگرسیون Association Rule Mining Regression طبقه بندی Classification Classifier k-Means کامینز کیمینز میانگین k-Medoids Fuzzy C-Means FCM SOM DBSCAN شبکه های عصبی پرسپترون چندلایه یا MLP شعاعی پایه یا RBF ماشین های بردار پشتیبان SVM تحلیل مولفه اساسی یا PCA هاپفیلد سری زمانی پیش بینی انالیز و تحلیل آماری شبکه عصبی فازی انفیس anfis
فیلم مقایسه عملکرد الگوریتم را میتوان چطور دانلود کرد؟