1 شرکت برتر#اسباب کشی منزل در اصفهان

اسباب کشی منزل در اصفهان | اسباب کشی منزل دراصفهان | باربری زنده رود | sfahanbar

عنوان	برترین شرکت حمل نقل در ایران
نویسنده	سید احسان رفیعی
دپارتمان	اوج شید
تعداد کلمات	980 کلمه
زمان مطالعه	9 دقیقه

 

فهرست مطالب :

1ارائه الگو در لایه ورود ارزیابی خروجی از هر نورون پنهان.

روش نزولی گرادیان که برای این اصطلاح اعمال می شود مستلزم آن است

با تکرار مرحله 3 تا مرحله 6 تا زمانی که معیار

4.1. ایجاد تابع عضویت برای اصطلاحات زبانی هر پارامتر

کمک های عملکردی و شرایط نگهداری عملکردامکانات خیلی ضعیف

 

فهرست تصاویر :

شکل 1:اسباب کشی منزل در اصفهان

شکل 2:اسباب کشی منزل دراصفهان

 

1ارائه الگو در لایه ورود ارزیابی خروجی از هر نورون پنهان.

3 ارزیابی خروجی از هر نورون خروجی. اسباب کشی منزل در اصفهان

4 معرفی مقدار هدف به لایه خروجی و محاسبه سهمی که هر نورون خروجی نسبت به خطا می کند.

5 آموزش هر نورون خروجی با استفاده از روش گرادیان نزول. باربری زنده رود

S.T. اونگ و همکاران / مجله تحقیقات ایمنی 37 (2006) 245-260 25

شکل 6. تابع عضویت برای اصطلاحات زبانی که پارامتر عملکرد VTC ایمنی ناوبری Sealane در بندر را توصیف می کند.

6 محاسبه سهمی که هر نورون پنهان نسبت به خطا می کند آموزش هر نورون پنهان با توجه به روش گرادیان نزول.

مراحل 1 تا 3 به عنوان “گذر به جلو” در نظر گرفته می شوند . اسباب کشی منزل در اصفهان زیرا سیگنال در سراسر شبکه به جلو جریان دارد. از سوی دیگر، رویه های مراحل 4 تا 7 به عنوان “گذر به عقب” شناخته می شوند.

3.5.2. معرفی اصطلاح حرکت

 

روش نزولی گرادیان که برای این اصطلاح اعمال می شود مستلزم آن است

که مراحل محاسبه انجام شده بی نهایت کوچک باشد. بنابراین، هنگام تعیین نرخ یادگیری، ثبات روند آموزش باید در نظر گرفته شود. نرخ یادگیری زیاد ممکن است عملکرد فرآیند آموزش را برای رسیدن به همگرایی در یک موقعیت پایدار تسهیل کند. با این حال، اگر بیش از حد بالا تنظیم شود، آموزش ناپایدار می شود و باعث نوسان و واگرایی می شود. اسباب کشی منزل در اصفهان

نرخ یادگیری بین 0.05 تا 0.25 اغلب برای اطمینان از همگرایی شبکه ترجیح داده می شود (روسکی و مصباحی، 1996). اگرچه نرخ یادگیری اندک ثبات آموزش را تضمین می کند، زمان صرف شده برای همگرایی ممکن است طولانی باشد. بنابراین، برای غلبه بر این امر و تسهیل آموزش، یک اصطلاح حرکتی معرفی می شود. در شکل1:اسباب کشی منزل در اصفهان مشاهده نمایید .

شکل 1:اسباب کشی منزل در اصفهان

خاطرنشان می شود که عبارات ریاضی روش آموزش و معرفی اصطلاح حرکت در این مقاله حذف شده است، که، با این حال، می توان به راحتی در ادبیات شبکه عصبی یافت. اسباب کشی منزل در اصفهان آموزش ANN با استفاده از کدها و توابع ارائه شده توسط Matlab Neural Network Toolbox انجام خواهد شد. 3.6. تست و ارزیابی ANN

مدل آموزش دیده ANN با استفاده از داده های تست آماده شده برای ارزیابی عملکرد آن آزمایش خواهد شد. پس از آن، خروجی واقعی با خروجی هدف مقایسه خواهد شد. اگر پیش‌بینی ریسک ایجاد شده به دقت قابل قبول برسد، مدل برای مأموریت در مرحله بعدی آماده است. اگر نه، مدل باید باشد

 

با تکرار مرحله 3 تا مرحله 6 تا زمانی که معیار

مورد انتظار را برآورده کند، بررسی و اصلاح شد. اسباب کشی منزل در اصفهان در این مطالعه معیار دقت 90 درصد به طور خودسرانه تعیین شد.

 

3.7. پیش بینی ریسک

مدل ANN آموزش دیده برای پیش بینی سطح خطر ناوبری دریایی در مناطق بندری مورد استفاده قرار خواهد گرفت. سپس داده های جدید به مدل وارد می شود. سپس مدل نتایج را تولید خواهد کرد. در نتیجه یک رتبه بندی ریسک ارائه می شود که می تواند به عنوان مرجعی برای متخصصان مدیریت ریسک استفاده شود.

4. مورد آزمایشی

4.1. ایجاد تابع عضویت برای اصطلاحات زبانی هر پارامتر

اصطلاحات زبانی به کار رفته برای توصیف ویژگی هر پارامتر به ترتیب عبارتند از: “عالی”، “خوب”، اسباب کشی منزل در اصفهان “متوسط”، “ضعیف” و “بسیار ضعیف”. مقادیر هر عبارت زبانی با استفاده از معادله به دست می آید. (1)، بر اساس این فرض که صلاحیت هر متخصص برابر است. ارزشی که به طور کامل یک اصطلاح زبانی را نشان می دهد (مثلاً متوسط) با درخواست نظر فردی هر متخصص در مورد اینکه ارزش دسته بندی دقیقاً می تواند اصطلاح زبانی را توصیف کند به دست می آید. نظر سازش با استفاده از معادله به دست می آید. باربری زنده رود (1) به شرح زیر (به شرطی که چهار کارشناس وجود داشته باشد و نظرات فردی آنها یعنی ai(x) به ترتیب 5، 6، 4، 5 باشد): در شکل2:اسباب کشی منزل دراصفهان مشاهده نمایید .

شکل 2:اسباب کشی منزل دراصفهان

aiðxÞ ð5þ6þ4þ5 اسباب کشی منزل در اصفهان

A x Þ ¼ i¼ 1 ¼ ¼ 5:

ð n 4با رسیدن مقدار عضویت به 0، دو مقدار مرزی را نیز می توان با استفاده از معادله بدست آورد. (1). شکل 6 توابع عضویت برای شرایط زبانی پارامتر عملکرد VTC، “عالی”، “خوب”، “متوسط”، “ضعیف” و “بسیار ضعیف” را بر اساس قضاوت های متخصص نشان می دهد.

252 S.T. اونگ و همکاران / مجله تحقیقات ایمنی 37 (2006) 245-260میز 1

داده های آموزشی فازی

VTC Navigation Pilotage Sealane Weather

کمک های عملکردی و شرایط نگهداری عملکردامکانات خیلی ضعیف

خیلی ضعیف خیلی ضعیف خیلی ضعیف خیلی ضعیف

0.75، 0.75، 0.75، 0.75، 0.75، اسباب کشی منزل دراصفهان

ضعیف 0.25 ضعیف 0.25 ضعیف 0.25 ضعیف 0.25 ضعیف 0.25

4.2. آماده سازی داده های آموزشی با استفاده از الگوریتم ترکیب فازی توسعه یافته است

این مرحله برای آماده سازی داده های آموزشی و داده های آزمایشی مورد نیاز است. چنین داده هایی که بر اساس قضاوت کارشناسی به دست می آیند، باید تمام موقعیت های ممکنی که ممکن است باربری زنده رود بندر با آن مواجه شود را در نظر بگیرد. بنابراین، این ماموریت می تواند با جمع آوری نظرات از اداره بندر با توجه به عملیات تاریخی و بالقوه و شرایط پنج پارامتر مورد نظر انجام شود تا اطمینان اسباب کشی منزل دراصفهان