Combine Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization Approach for Neural Network Classification
| العنوان بلغة أخرى: |
أسلوب دمج بين الخوارزمية الجينية وخوارزمية السرب للتصنيف بطريقة الخلايا العصبية |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | Abu Hamra, Enas Ahmed (Author) |
| مؤلفين آخرين: | Hewahi, Nabil M. (Advisor) |
| التاريخ الميلادي: |
2016
|
| موقع: | غزة |
| الصفحات: | 1 - 63 |
| رقم MD: | 736535 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | الجامعة الإسلامية (غزة) |
| الكلية: | كلية تكنولوجيا المعلومات |
| الدولة: | فلسطين |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
47
| المستخلص: |
تلعب الخلية العصبية دورا هاما في الكثير من المجالات لقدرتها على حل المشكلات المعقدة التي فشلت الطرق الرياضية على حلها. ومع ذلك، فإنها تعاني من بعض أوجه القصور التي تؤدي إلى توقف العمل في بعض الحالات أو تقليص دقة النتائج. وبالتالي، اقترح هذا البحث نهجا جديدا يجمع بين خوارزميات التحسين الأكثر شهرة، وهي خوارزمية السرب (PSO) والخوارزمية الجينية (GA)، لزيادة دقة تصنيف الخلية العصبية. يستخدم النهج المقترح مزايا كل من خوارزمية السرب والخوارزمية الجينية للتغلب على مشكلة الحدود الدنيا المحلية للخلية العصبية، والذي يمنعها من تحسين دقة التصنيف. فهي تبدأ بإيجاد أفضل خلية عصبية باستخدام خوارزمية الانتشار الخلفي من خلال عدة محاولات لاستخدامها كأحد عناصر الخوارزمية الجينية. في حال لم يتم التوصل إلى حل فسيتم الانتقال إلى خوارزمية السرب من خلال استخدام نصف عينة الخوارزمية الجينية والتي تحتوي أفضل القيم. سيتم الاستمرار في تنفيذ الخوارزمية الجينية تليها خوارزمية السرب مع استخدام نصف العينة والتي تحتوي أفضل القيم إلى أن يتم الوصول لأفضل حل. خلافا للطرق الأخرى، فإن النهج المقترح لا يعتمد على نوع محدد من البيانات، وتم تقييمها من خلال تنفيذها باستخدام تسعة من قواعد البيانات المختلفة في المجال والخصائص. وتم تقسيم الفحص إلى ثلاث مراحل وهي تطبيق قواعد البيانات على الشبكة العصبية بدون استخدام أي طرق تحسينية، تطبيق قواعد البيانات على الشبكة العصبية باستخدام النهج المقترح وتطبيق قواعد البيانات على بعض الطرق المختلفة والتي تم ذكرها في أبحاث سابقة وهي الخوارزمية الجينية، الخلية العصبية يليها الخوارزمية الجينية، خوارزمية السرب، الخلية العصبية يليها خوارزمية السرب، الخوارزمية الجينية يليها خوارزمية السرب. وأظهرت النتائج تفوق وقدرة النهج المقترح على تحسين دقة التصنيف لجميع مصادر البيانات التي تم استخدامها مقارنة بأداء الطرق الأخرى سواء كانت دقة التصنيف منخفضة أو مرتفعة بالطرق الأخرى. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Arabic Handwritten Text Recognition Using Genetic Algorithm and Artificial Neural Network
بواسطة: الصمادي، حمزه سليم منشور: (2019) -
Spam Classification Using Genetic Algorithm
بواسطة: Atta, Rand Ahmad منشور: (2018) -
β-Hill Climbing Algorithm with Probabilistic Neural Network for Solving Classification Problem
بواسطة: الدرادكة، آرام رامي عبدالمجيد منشور: (2017) -
Grey Wolf Optimizer Algorithm with Probabilistic Neural Network for Solving Classification Time Series Problem
بواسطة: النسور، هبة هاشم عبدالكريم منشور: (2016) -
Generating Higher Order Mutants Using Genetic Algorithm
بواسطة: Abu Al Jadayel, Anas منشور: (2016)
