Comparison of four neural network learning methods based on genetic algorithm for non-linear dynamic systems identification
العناوين الأخرى
مقارنة تدريب أربعة شبكات عصبية مبنية على GA في مطابقة الأنظمة الديناميكية غير الخطية
المؤلف
المصدر
al-Rafidain Engineering Journal
العدد
المجلد 20، العدد 1 (29 فبراير/شباط 2012)، ص ص. 122-132، 11ص.
الناشر
تاريخ النشر
2012-02-29
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
من الصعب التحكم في الأنظمة الديناميكية الغير خطية بسبب عدم وضوح النموذج (model) و التأثيرات السلبية الخارجية التي تؤثر على هذه الأنظمة.
هذا البحث يناقش مسألة مطابقة (Identification) للأنظمة الغير خطية الديناميكية باستخدام الشبكات العصبية الديناميكية DNNs و المبنية على الخوارزمية الجينية (GA).
استخدمت أربعة شبكات عصبية هي شبكة LRN, شبكة FTDNN، شبكة Elman، و شبكة NARX.
نتائج المحاكات وضحت التعميم التي تمتلكها الشبكات العصبية الديناميكية المستخدمة.
بالإضافة إلى الدقة العالية في نمذجة أو تطابق النظام الديناميكي الغير خطي.
أيضا وضح هذا البحث مزايا و مساوئ الشبكات العصبية الديناميكية الأربعة باستخدام طريقة التدريب المبنية على الخوارزمية الجينية (GA).
الملخص EN
-Non-linear dynamical systems are difficult to control due to the model uncertainties and external disturbances that may occur in these systems.
This paper addresses the problem of identification using dynamic neural networks (DNNs) based on genetic algorithm (GA) for nonlinear dynamic systems.
Four different dynamic neural networks are used for identification of the same nonlinear dynamic system, using the genetic algorithm (GA) to train the Layer-Recurrent Network (LRN), Focused Time-Delay Neural Network (FTDNN), the Elman Network, and Nonlinear Autoregressive Network with Exogenous inputs (NARX).
The simulation results show the generalization ability of the four dynamic neural networks which provide the high precision of model of the nonlinear dynamic system.
Also this paper illustrates the advantages and disadvantages of the different dynamic neural networks trained by GA.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Khalil, Rafid Ahmad. 2012. Comparison of four neural network learning methods based on genetic algorithm for non-linear dynamic systems identification. al-Rafidain Engineering Journal،Vol. 20, no. 1, pp.122-132.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-309186
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Khalil, Rafid Ahmad. Comparison of four neural network learning methods based on genetic algorithm for non-linear dynamic systems identification. al-Rafidain Engineering Journal Vol. 20, no. 1 (Feb. 2012), pp.122-132.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-309186
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Khalil, Rafid Ahmad. Comparison of four neural network learning methods based on genetic algorithm for non-linear dynamic systems identification. al-Rafidain Engineering Journal. 2012. Vol. 20, no. 1, pp.122-132.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-309186
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 132
رقم السجل
BIM-309186
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