شرح مختصر : مسئله هماهنگ سازی شبکه های عصبی آشوبگونه با اغتشاش تصادفی مورد بررسی قرار گرفته است. مسئله کنترل و هماهنگ سازی این سیستم ها به شدت مورد توجه قرار گرقت و روش های مختلفی مثل کنترل حلقه بسته خطی و غیرخطی ، کنترل تطبیقی و نظایر آن جهت رسیدن به این هدف ، ارائه گردید . در مدلسازی سیستم ها ، توانایی تقریب به وسیله نورون ها ، شکل شبکه و قانون آموزش ، محدود می گردد. چگونگی بهبود خاصیت ارگادیک ANN یک مسئله مهم جهت تحقیق و یررسی می باشد. سیستم های آشوبگونه دارای مشخصاتی تصادفی هستند و الگوریتم آشوبی باعث ایجاد خاصیت قوی ارگادیک در شبکه می گردد.این مقاله مقدمه ای بر شبکه های عصبی مصنوعی است. گونه های مختلف شبکه های عصبی توضیح و شرح داده شده است و کاربرد های شبکه های عصبی، نظیر ANN ها در پزشکی بیان شده و همچنین سابقه ای تاریخی از آن به تفصیل آورده شده است. همچنین رابطه بین چیزهای ساختگی و واقعی مورد بررسی قرار گرفته و در مورد آن توضیح داده شده است و به شرح مدل های ریاضی در رابطه با این موضوع و آنالیز رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی مکانیسم لرزش عضله و هماهنگ سازی نمایی شبکه عصبی آشوبگونه با اغتشاش تصادفی و شناسایی شبکه های آشوبگونه آغشته به نویز بر مبنای شبکه های عصبی feedforward رگولاریزاسیون و همچنین شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در تجارت می پردازیم.فهرست :چکیده فارسیمقدمهفصل اولشبکه عصبیمقدمهشبکه عصبیسابقه تاریخیچرا از شبکه های عصبی استفاده می کنیممزیتهای دیگر شبکه های عصبیشبکه های عصبی در مقابل کامپیوتر های معمولیانسان و سلول های عصبی مصنوعی در جستجوی شباهت هااز سلول های عصبی انسانی تا سلول های عصبی مصنوعیانواع یادگیری برای شبکه های عصبیزمینهای در مورد perceptronدنبالههای Perceptronقضیه بنیادی دنبالههاهوش جمعی(Particle Swarm Optimitation(PSOفصل دومیک شبکه عصبی جدید و کاربرد آنمعرفینورون با خاصیت آشوبگونهشکل شبکهقانون آموزش شبکهمدلسازی ژنراتور سنکرون دریایینتایج مدلسازینتیجه فصلفصل سومآنالیز رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی مکانیسم لرزش عضلهمقدمهآنالیز رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی مکانیسم لرزش عضلهمعرفیمنحنی طول – کششساختار برگشتیتغییرات طیفنتایج فصلفصل چهارمهماهنگ سازی نمایی شبکه های عصبی آشوبگونه با اغتشاش تصادفیمقدمههماهنگ سازی نمایی شبکه های عصبی آشوبگونه با اغتشاش تصادفیمعرفینمادها و مقدماتنتیجه فصلفهرست منابع (ابتدا منابع فارسی و سپس منابع غیر فارسی)منابع فارسیمنابع لاتینچکیده انگلیسیفهرست جداولشکل نورون آشوب گونهشکل cnnشکل سیستم شناسایی ژنراتور سنکرون دریایی به وسیله شبکه عصبیشکل توان گشتاور ورودی و فرکانس خروجی ژنراتورشکل جریان تحریک ورودی و ولتاژ خروجی پایانهشکل منحنی mse هنگام trainin شبکهشکل فرکانس خروجی ژنراتور ، شبکه و خطای بین آنهاشکل تابع کشش – طول فعالشکل شبکه برگشتیشکل نمودار دو شاخه شدنشکل حساسیت به شرط اولیهشکل ایجاد طیف پیوسته از طریق افزایش فرکانس های گسستهشکل نرخ هماهنگ سازی نمایی سیستم با خطای دینامیکشکل دینامیک های سنکرون نشده در فضای حالت
دانلود مقاله شبکه های عصبی
شرح مختصر : مسئله هماهنگ سازی شبکه های عصبی آشوبگونه با اغتشاش تصادفی مورد بررسی قرار گرفته است. مسئله کنترل و هماهنگ سازی این سیستم ها به شدت مورد توجه قرار گرقت و روش های مختلفی مثل کنترل حلقه بسته خطی و غیرخطی ، کنترل تطبیقی و نظایر آن جهت رسیدن به این هدف ، ارائه گردید . در مدلسازی سیستم ها ، توانایی تقریب به وسیله نورون ها ، شکل شبکه و قانون آموزش ، محدود می گردد. چگونگی بهبود خاصیت ارگادیک ANN یک مسئله مهم جهت تحقیق و یررسی می باشد. سیستم های آشوبگونه دارای مشخصاتی تصادفی هستند و الگوریتم آشوبی باعث ایجاد خاصیت قوی ارگادیک در شبکه می گردد.این مقاله مقدمه ای بر شبکه های عصبی مصنوعی است. گونه های مختلف شبکه های عصبی توضیح و شرح داده شده است و کاربرد های شبکه های عصبی، نظیر ANN ها در پزشکی بیان شده و همچنین سابقه ای تاریخی از آن به تفصیل آورده شده است. همچنین رابطه بین چیزهای ساختگی و واقعی مورد بررسی قرار گرفته و در مورد آن توضیح داده شده است و به شرح مدل های ریاضی در رابطه با این موضوع و آنالیز رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی مکانیسم لرزش عضله و هماهنگ سازی نمایی شبکه عصبی آشوبگونه با اغتشاش تصادفی و شناسایی شبکه های آشوبگونه آغشته به نویز بر مبنای شبکه های عصبی feedforward رگولاریزاسیون و همچنین شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در تجارت می پردازیم.فهرست :چکیده فارسیمقدمهفصل اولشبکه عصبیمقدمهشبکه عصبیسابقه تاریخیچرا از شبکه های عصبی استفاده می کنیممزیتهای دیگر شبکه های عصبیشبکه های عصبی در مقابل کامپیوتر های معمولیانسان و سلول های عصبی مصنوعی در جستجوی شباهت هااز سلول های عصبی انسانی تا سلول های عصبی مصنوعیانواع یادگیری برای شبکه های عصبیزمینهای در مورد perceptronدنبالههای Perceptronقضیه بنیادی دنبالههاهوش جمعی(Particle Swarm Optimitation(PSOفصل دومیک شبکه عصبی جدید و کاربرد آنمعرفینورون با خاصیت آشوبگونهشکل شبکهقانون آموزش شبکهمدلسازی ژنراتور سنکرون دریایینتایج مدلسازینتیجه فصلفصل سومآنالیز رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی مکانیسم لرزش عضلهمقدمهآنالیز رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی مکانیسم لرزش عضلهمعرفیمنحنی طول – کششساختار برگشتیتغییرات طیفنتایج فصلفصل چهارمهماهنگ سازی نمایی شبکه های عصبی آشوبگونه با اغتشاش تصادفیمقدمههماهنگ سازی نمایی شبکه های عصبی آشوبگونه با اغتشاش تصادفیمعرفینمادها و مقدماتنتیجه فصلفهرست منابع (ابتدا منابع فارسی و سپس منابع غیر فارسی)منابع فارسیمنابع لاتینچکیده انگلیسیفهرست جداولشکل نورون آشوب گونهشکل cnnشکل سیستم شناسایی ژنراتور سنکرون دریایی به وسیله شبکه عصبیشکل توان گشتاور ورودی و فرکانس خروجی ژنراتورشکل جریان تحریک ورودی و ولتاژ خروجی پایانهشکل منحنی mse هنگام trainin شبکهشکل فرکانس خروجی ژنراتور ، شبکه و خطای بین آنهاشکل تابع کشش – طول فعالشکل شبکه برگشتیشکل نمودار دو شاخه شدنشکل حساسیت به شرط اولیهشکل ایجاد طیف پیوسته از طریق افزایش فرکانس های گسستهشکل نرخ هماهنگ سازی نمایی سیستم با خطای دینامیکشکل دینامیک های سنکرون نشده در فضای حالت