مقارنة بين أسلوبي الشبكات العصبية الاصطناعية و المربعات الصغرى للنماذج الخطية و غير الخطية مع التطبيق

Other Title(s)

A comparison between least squares and artificial neural networks approaches for linear and non linear models with application

Joint Authors

عزة حازم زكي
صفوان ناظم راشد
الرشيداني، خيري بدل رشيد

Source

المجلة العراقية للعلوم الإحصائية

Issue

Vol. 12, Issue 21 (30 Jun. 2012), pp.246-265, 20 p.

Publisher

University of Mosul College of Computer Science and Mathematics

Publication Date

2012-06-30

Country of Publication

Iraq

No. of Pages

20

Main Subjects

Mathematics

Topics

Abstract AR

في هذا البحث تم استخدام أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية لتقدير معلمات نموذج الانحدار الخطي المتعدد، إذ تم وضع خوارزمية لهذا الغرض كما تم توضيح آلية عمل الشبكات العصبية في النماذج غير الخطية، و لغرض اختبار كفاءة هذا الأسلوب في التقدير تمت مقارنته مع احد الأساليب التقليدية المعروفة و هو أسلوب المربعات الصغرى، إذ أثبت أسلوب الشبكات العصبية الاصطناعية كفاءة عالية في التقدير و ذلك لامتلاكه أقل متوسط مربعات خطأ.

American Psychological Association (APA)

صفوان ناظم راشد والرشيداني، خيري بدل رشيد وعزة حازم زكي. 2012. مقارنة بين أسلوبي الشبكات العصبية الاصطناعية و المربعات الصغرى للنماذج الخطية و غير الخطية مع التطبيق. المجلة العراقية للعلوم الإحصائية،مج. 12، ع. 21، ص ص. 246-265.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-321977

Modern Language Association (MLA)

صفوان ناظم راشد....[و آخرون]. مقارنة بين أسلوبي الشبكات العصبية الاصطناعية و المربعات الصغرى للنماذج الخطية و غير الخطية مع التطبيق. المجلة العراقية للعلوم الإحصائية مج. 12، ع. 21 (2012)، ص ص. 246-265.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-321977

American Medical Association (AMA)

صفوان ناظم راشد والرشيداني، خيري بدل رشيد وعزة حازم زكي. مقارنة بين أسلوبي الشبكات العصبية الاصطناعية و المربعات الصغرى للنماذج الخطية و غير الخطية مع التطبيق. المجلة العراقية للعلوم الإحصائية. 2012. مج. 12، ع. 21، ص ص. 246-265.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-321977

Data Type

Journal Articles

Language

Arabic

Notes

يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 264-265

Record ID

BIM-321977