استخدام خوارزمية البرمجة التطورية لتصميم نموذج عصبوني صلد لفئة من نظم التحكم


الملخص بالعربية

يهدف هذا البحث للحصول على نموذج عصبوني لفئة من النظم الخطية و اللاخطية و ذلك باستخدام خوارزمية البرمجة التطورية Evolutionary programming(EP لاختيار التركيب البنيوي الأمثل للشبكة العصبونية. استخدمنا برنامج ماتلاب Matlab لتصميم الشبكات العصبونية باستخدام EP, لما يملك من مرونة و سهولة في تمثيل المصفوفات (الأنساق الخلوية Cell Arrays و الأنساق متعددة الأبعادMulti Dimension Arrays ). و قد أثبتت النتائج العملية كفاءة الخوارزمية المستخدمة في الوصول إلى شبكة عصبونية مثلى. تم اختبار أداء و صلادة النموذج الناتج و ذلك بحذف إحدى عصبونات الطبقة المخفية للشبكة التي نتجت عن تطبيق EP و دراسة تأثير هذا الحذف على خرج النموذج الناتج, و قد أكدت الدراسة على فعالية الخوارزمية و ذلك بالنسبة لفئة النظم المستخدمة.

المراجع المستخدمة

CANGELOSI, A;ELMAN, J.L. Gene regulation and biological development in neural networks :an exploratory model. Technical Report, CRL-UCSD, University of California San Diego, 1995
HAYKIN, S. Neural Networks :A Comprehensive Foundation. 2nd, Ed, London, prentice-Hall, 1999
FUJITA, O. statistical estimation of the number of hidden units for feed forward neural networks. neural networks11(5), 1988, 851-859
MONTANA, D; DAVIS, L. Training feed forward neural networks using genetic algorithms. In: Proceedings of the 11th International Joint Conference on AI, Detroit, MI, 1989,762–767
KITANO, H. Designing neural networks using genetic algorithms with graph generation system.Complex Systems4(4), 1990, 461–476

تحميل البحث