Identification of dynamical systems using recurrent neural networks with structure optimization utilizing genetic algorithms
العناوين الأخرى
تعريف نظم السيطرة للأنظمة الديناميكية باستخدام الشبكات العصبية المرتدة مع الحصول على الهيكلية المثلى للشبكة العصبية بالاعتماد على الخوارزميات الجينية
المؤلف
al-Dulaymi, Ahmad L. Abd al-Karim
المصدر
Engineering and Technology Journal
العدد
المجلد 24، العدد 2 (31 ديسمبر/كانون الأول 2005)، ص ص. 129-139، 11ص.
الناشر
تاريخ النشر
2005-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
في هذا البحث تم اعتماد التعليم الجيني لتعليم الشبكات العصبية المرتدة باستخدام نسق النمذجة التوالية المتوازية.
حيث تم تعديل كافة أوزان هذه الشبكات بنفس الوقت الذي تتم فيه تعريف الهيكلية المثلى لهذه الشبكات.
و تم استخدام تقنيات النشوء الحاسوبية المعتمدة على الخوارزميات الجينية ذات معاملات الترميز بالقيم الحقيقية كوسيلة لغرض الحصول على القيمة المثلى لعدد الارتباطات في الطبقة المخفية للشبكة العصبية المرتدة علاوة على تعليم الشبكة، لتقليل الخطأ الناتج بين خرج المنظومة و خرج النموذج.
و تم كذلك حساب القيمة المثلى لدالة معدل مربع الخطأ بين الخرج من العملية تحت التعريف و للنموذج خلال الأجيال من البحث الجيني المسند بطريقة اختيار مهجنة و حكم النخبة.
و بسبب ميكانيكية الاختيار المهجنة و استراتيجية اختيار النخبة و معاملات الترميز بالقيم الحقيقية فإن الخوارزمية الجينية المقترحة يمكنها ايجاد أفضل نموذج لعملية معينة مبكرا و منذ الأجيال الاولى للتعليم الجيني.
و تم اختبار أهمية التوجه لنظام التعريف المقترح بتمثيل منظومات خطية و لا خطية.
الملخص EN
This paper presents a genetic learning for training recurrent neural networks (RNNs) using series-parallel modeling scheme.
All weights of these networks are adjusted simultaneously with the optimization of RNNs structure.
The evolutionary technique is based on genetic algorithms (GAs) with real coding operators used as a mean for training the RNNs of variable structure (GAs are used for selecting an optimal number of hidden nodes for neuro-identifier, as well as training the network to minimize the error).
The mean square error (MSE) function between thxrpluntand the model output are optimized globally through generations of the genetic search with elitism and hybrid selection method.
Due to the mechanism of a hybrid selection method, elitism strategy and real-coding operators, the GA can find the best model for a given plant early from the first generations.
The significance of the proposed identification approach is illustrated with simulated different examples for linear and non-linear plants off-line.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Dulaymi, Ahmad L. Abd al-Karim. 2005. Identification of dynamical systems using recurrent neural networks with structure optimization utilizing genetic algorithms. Engineering and Technology Journal،Vol. 24, no. 2, pp.129-139.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-293805
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Dulaymi, Ahmad L. Abd al-Karim. Identification of dynamical systems using recurrent neural networks with structure optimization utilizing genetic algorithms. Engineering and Technology Journal Vol. 24, no. 2 (2005), pp.129-139.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-293805
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Dulaymi, Ahmad L. Abd al-Karim. Identification of dynamical systems using recurrent neural networks with structure optimization utilizing genetic algorithms. Engineering and Technology Journal. 2005. Vol. 24, no. 2, pp.129-139.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-293805
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendices : p. 138-139
رقم السجل
BIM-293805
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر