Efficient neighborhood function and learning rate of self-organizing map (SOM) for cell towers traffic clustering
العناوين الأخرى
وظيفة الجوار و معدل التعلم الفعال الخاص بخريطة التنظيم الذاتي (SOM) لتجميع حركة المرور في الأبراج الخلوية
المؤلفون المشاركون
al-Mijibli, Intisar Shadid
al-Jabburi, Abbas Isa
Hammud, Haydar Kazim
المصدر
al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics
العدد
المجلد 9، العدد 2 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 122-130، 9ص.
الناشر
جامعة القادسية كلية علوم الحاسوب و تكنولوجيا المعلومات
تاريخ النشر
2017-12-31
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The self-organizing map (SOM) neural network is based on unsupervised learning, and has found variety of applications.
It is necessary to adjust the SOM parameters before starting learning process to ensure the best results.
In this research, three types of data represent high and low traffic of specific cell tower with subscriber positions distribution in central of Iraq are investigated by self-organizing map (SOM).
SOM functions and parameters influence its final results.
Hence, several iteration of experiments are performed to test and analyze Bubble, Gaussian and Catgass neighborhood functions with three learning rates (linear, inverse of time and power series) and they were evaluated based on the quantization error.
The experiments results show that Bubble function with linear learning rate gives the best result for clustering cell tower traffic.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hammud, Haydar Kazim& al-Mijibli, Intisar Shadid& al-Jabburi, Abbas Isa. 2017. Efficient neighborhood function and learning rate of self-organizing map (SOM) for cell towers traffic clustering. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics،Vol. 9, no. 2, pp.122-130.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-795373
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hammud, Haydar Kazim…[et al.]. Efficient neighborhood function and learning rate of self-organizing map (SOM) for cell towers traffic clustering. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics Vol. 9, no. 2 (2017), pp.122-130.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-795373
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hammud, Haydar Kazim& al-Mijibli, Intisar Shadid& al-Jabburi, Abbas Isa. Efficient neighborhood function and learning rate of self-organizing map (SOM) for cell towers traffic clustering. al-Qadisiyah Journal for Computer Science and Mathematics. 2017. Vol. 9, no. 2, pp.122-130.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-795373
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 129
رقم السجل
BIM-795373
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