حل مسایل پیچیده طبقه بندی با سازماندهی شبکه های عصبی

پایان نامه
چکیده

با توجه به رشد روزافزون روش های ترکیبی ، ساختارها و الگوریتم های متفاوتی ارائه شده اند که تفاوت آن ها به نوع خروجی، وابستگی بین طبقه بندها، استراتژی تلفیق و ساختار سیستم مرکب برمی گردد و با توجه به نیازمندی های مساله مشخص می شود.اختلاط خبره ها یکی از روش های بسیار پرکاربرد و جامع شورای طبقه بندها می باشد که قابلیت زیادی برای افزایش کارایی در بین روش های یادگیری ماشینی دارد. به علت پیچیدگی های موجود به جای شبکه های خطی از شبکه های عصبی چندلایه برای خبره ها و شبکه میانجی استفاده نموده و الگوریتم یادگیری را با افزودن پارامتر گشتاور اصلاح نموده ایم. اما پیچیدگی های مساله ورودی و پارامترهای اولیه استفاده شده باعث می شود سیستم به خوبی نتواند تقسیم فضای ورودی را انجام دهد. دو روش پیشنهادی با استفاده از دانش پیشین برای شکستن فضای ورودی ارایه شده است.

منابع مشابه

افزایش نرخ کارایی طبقه بندی با استفاده از تجمیع ویژگی های موثر روش های مختلف ترکیب شبکه های عصبی

Both theoretical and experimental studies have shown that combining accurate Neural Networks (NN) in the ensemble with negative error correlation greatly improves their generalization abilities. Negative Correlation Learning (NCL) and Mixture of Experts (ME), two popular combining methods, each employ different special error functions for the simultaneous training of NN experts to produce negat...

متن کامل

برآورد تغییرات سطح پوشش جنگل های رودسر با استفاده از روش های طبقه بندی شبکه عصبی مصنوعی و حداکثر احتمال

امروزه کسب آگاهی و دانش در رابطه با پوشش گیاهی نقش مهمی را در مدیریت خاک­ها ایفا می­کند. بااین وجود برآورد پوشش گیاهی به روش معمولی که شامل برآورد کلی از پوشش گیاهی است هم زمان­بر است و هم اطلاعات چندان دقیقی را به دست نمی­دهد. از این رو سنجش از دور فنآوری بسیار مفیدی است که به دلیل کاهش زمان و هزینه، بر سایر روش­ها ارجحیت داده می­شود. در این تحقیق سعی بر آن شد با استفاده از تکنیک­های سنجش از د...

متن کامل

طبقه بندی نظارت شده جوامع گیاهی شمشاد هیرکانی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

در این پژوهش، کاربرد روش شبکه عصبی مصنوعی یا MLP در فرآیند تخصیص رلوه- گروه‌ها/جوامع‌گیاهی با استفاده از پایگاه اطلاعاتی ترکیب‌گیاهی جنگل‌های شمشاد هیرکانی (Buxus hyrcana Pojark.) ارزیابی شد. برای این منظور، نخست گروه‌های بوم‌شناختی و جامعه‌شناختی شمشاد هیرکانی به ترتیب با استفاده از نتایج دو روش عددی TWINSPAN و تجربی براون-بلانکه تعیین شد. نتایج هر دو دارنگاره عددی و تجربی طبقه‌بندی مشتمل بر 7...

متن کامل

شبیه سازی و طبقه بندی وقایع کیفیت توان با استفاده از شبکه عصبی

امروزه استفاده ی روز افزون از تجهیزات الکترونیکی و بارهای غیر خطی در سیستم قدرت، مسئله کیفیت توان را به یک موضوع مهم تبدیل کرده است. در این مقاله برای شبیه سازی وقایع کیفیت توان به طور همزمان از دو روش مدل سازی ریاضی و داده های حاصل از شبیه سازی با نرم افزار Pscad استفاده شده است. با توجه به عملکرد بسیار خوب شبکه های عصبی در کارهای تشخیص الگو و طبقه بندی، شبکه عصبی چند لایه برای طبقه بندی وقایع...

متن کامل

طبقه بندی لندفرم ها با استفاده از شبکه های عصبی خودسازمانده(Self-organization map) (مطالعه موردی: حوضه آبخیز گاوخونی)

امروزه شناسایی لندفرم­ها و طبقه‌بندی زمین مبتنی بر روش کارشناسی می باشد که به صورت دستی و با استفاده از عکس های هوایی و نقشه های توپوگرافی انجام می شود که روشی وقت گیر و دارای دقت کمی می باشد. از این رو استفاده از روش های نیمه اتوماتیک و اتوماتیک به منظور  طبقه بندی لندفرم ها برای افزایش دقت و سرعت کار، ضروری به نظر می رسد. این پژوهش سعی دارد که به  طبقه بندی لندفرم ها بر اساس الگوریتم شبکه های...

متن کامل

طبقه بندی میزان تبخیر و تعرق پتانسیل با استفاده از شبکه های عصبی خودسازمانده (Self Organizing Map)

تبخیـر و تعـرق پتانـسیل نقش مهمی در مطالعات کشاورزی، طرحهای مدیریت منابع آب، طراحی شبکه‌هـای آبیـاری و زهکشی و سازه‌های آبی دارد. با توجه به اهیمت این پارامتر در این مطالعه اقدام به طبقه بندی تبخیر و تعرق پتانسیل در جنوب استان فارس با استفاده از شبکه‌های عصبی خودسازمانده (SOM) شد. در این مطالعه داده‌های 7 پارامتر حداقل، میانگین و حداکثر دما، ساعات آفتابی، سرعت باد، حداکثر ساعات آفتابی و رطوبت ن...

متن کامل

منابع من

با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ذخیره در منابع من قبلا به منابع من ذحیره شده

{@ msg_add @}


نوع سند: پایان نامه

وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه شهید باهنر کرمان - دانشکده ریاضی و کامپیوتر

کلمات کلیدی

میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com

copyright © 2015-2023