طرائق أمثلية عددية مع بعض التطبيقات في تحسين الشبكات العصبية الاصطناعية
Numerical Optimization Methods with some Applications in Improving Artificial Neural Networks
- الباحث
- أسامة محمد طاهر ويس
- المشرف
- خليل خضر عبو - إبراهيم أحمد صالح
- الجامعة
- جامعة الموصل
- الكلية / القسم
- كلية علوم الحاسوب والرياضيات / الرياضيات
- الشهادة
- دكتوراه
- السنة
- 2022
- لغة الرسالة
- انكليزي
- الكلمات المفتاحية
- Numerical Optimization ; Conjugate Gradient ; Artificial Neural Networks ; Algorithms
الملخص
تناولت الأطروحة اشتقاق ثلاث خوارزميات جديدة ومن ثم استخدام هذه الخوارزميات في تحسين الشبكات العصبية الاصطناعية . فالخوارزمية الأولى هو تحسين لخوارزمية (HS) استنادا الى خاصية الترافق ل(190-ا (Dai and وتم دراسة سلوك التقارب والانحدار للخوارزمية ومقارنة النتائج العددية مع خوارزميتي (FR,HS) الخوارزمية الثانية هي خوارزمية تدرج مترافق طيفي جديد وتم دراسة سلوك التقارب والانحدار للخوارزمية المقترحة ومقارنة النتائج العددية مع خوارزمية (FR) والخوارزمية الثالثة هي خوارزمية تدرج مترافق بمعلمة جديدة وتم دراسة سلوك التقارب والانحدار للخوارزمية المقترحة ومقارنة النتائج العددية مع خوارزمية (FR) اما الجانب التطبيقي فتم استخدام هذه الخوارزميات الجديدة في تعليم الشبكات العصبية الاصطناعية ذات التغذية الامامية في ثلاث انواع من المسائل التطبيقية المختلفة ( (Simplefit , Bodyfat, Chemical ومقارنة النتائج العددية Lad بينها. وتبين ان الخوارزمية المقترحة الاولى كانت الافضل وذلك للحصول على الحل الامثل باقل معدل من الخطوات واقل معدل في الزمن. قرار لجذ لجنة المناقشة نشهد أننا أعضاء لجنة المناقشة قد اطلعنا على الاطروحة الموسومة "طرائق أمثلية عددية مع بعض التطبيقات في تحسين الشبكات العصبية الاصطناعية '' وناقشنا الطالب "أسامة مهد طاهر ويس " في محتوياتها وفيما له علاقة بها بتاريخ ٠١77/٠١/5 ونعتقد أنها جديرة بالقبول لنيل شهادة دكتوراه فلسفة في الرياضيات/الحاسوبية. التوقيع: التوقيع: الاسم: د. بان أحمد حسن الاسم: د. هدى عصام احمد المرتبة العلمية: أستاذ المرتبة العلمية: أستاذ التاريخ: /) /؟؟١٠ التاريخ: /) /؟١؟١٠١ رئيس اللجنة عضو اللجنة التوقيع: التوقيع: . الاسم: د. شهباء ابراهيم خليل الاسم: د. زياد ند عبد الله المرتبة العلمية: أستاذ المرتبة العلمية: أستاذ مساعد التاريخ: /) /؟١؟١٠ التاريخ: /) /؟١؟١٠ عضو اللجنة عضو اللجنة التوقيع: الاسم: د. صلاح غازي شريف المرتبة العلمية: أستاذ مساعد ؟٠١”؟/ / :خيراتلا عضو اللجنة التوقيع: التوقيع: الاسم: د. خليل خضر عبو الاسم: د. ابراهيم أحمد صالح المرتبة العلمية: أستاذ المرتبة العلمية: أستاذ التاريخ: /) /؟١؟١٠ التاريخ: /) /؟١؟١٠ عضو اللجنة (المشرف) عضو اللجنة (المشرف) قرار مجلس الكلية اجتمع مجلس كلية علوم الحاسوب والرياضيات بجلسته ( ( المنعقدة بتاريخ / '٠١5”2/ وقرر منحه شهادة دكتوراه فلسفة في الرياضيات/الحاسوبية. التوقيع: , التوقيع: , . الاسم: أ.م.د صفوان عمر حسون الاسم: أ.د. ضحى بشير عبد الله مقرر مجلس كلية علوم الحاسوب والرياضيات عميد كلية علوم الحاسوب والرياضيات التاريخ: | ا" التاريخ: | اليل
Abstract
In this thesis, a number of conjugate gradient algorithms were made to solve nonlinear optimization problems. These algorithms were then used to improve the training artificial neural networks. The first algorithm was made based on the convergence property of Dai and Liao. The convergence and descent properties of the algorithm were studied, and the numerical results were compared with the algorithms (FR, HS). The second algorithm is a new spectral conjugate gradient algorithm was proposed, its convergence and descent properties were studied, and its numerical results were compared to those of the (FR) algorithm. The Third algorithm was based on a gradient algorithm with a new parameter. The convergence and descent properties of the proposed algorithm were studied, and the numerical results were compared with those of the (FR) algorithm. As for the practical side, these new algorithms were used to improving Artificial Neural Networks in three different types of applied problems (Simplefit, Bodyfat, Chemical) and compare the numerical results among them. In results the first proposed algorithm was the best in order to obtain the optimal solution with the lowest average of steps and the lowest average in time.
طلب نسخة من الملف
الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.