34 دلیل اعتماد به#اسباب کشی منزل در اصفهان

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

عنوان	دلیل اعتماد به شرکت های باربری
نویسنده	سید احسان رفیعی
دپارتمان	اوج شید
تعداد کلمات	1001 کلمه
زمان مطالعه	10 دقیقه

 

فهرست مطالب :

با استفاده از قضاوت متخصص ایجاد شده است. با استفاده

پس از به دست آوردن داده های آموزش و آزمایش، یک

نوع آموزش اعمال شده در شبکه یادگیری تحت نظارت است

الگوریتم پس انتشاراولین مرحله ساختار حلقه الگوریتممقداردهی اولیه وزن

 

فهرست تصاویر :

شکل 1:اسباب کشی منزل در اصفهان

شکل 2:اسباب کشی منزل دراصفهان

 

با استفاده از قضاوت متخصص ایجاد شده است. با استفاده

اسباب کشی منزل در اصفهان از روش‌های معرفی‌شده در بخش‌های 3.1 و 3.2، داده‌های آموزش و آزمایش از ویژگی‌های فازی به مقادیر عددی تبدیل می‌شوند. از آنجایی که شبکه عصبی تنها می‌تواند ورودی‌ها را تشخیص دهد و خروجی‌هایی را تولید کند که مشابه آن‌هایی است که در طول فرآیند آموزش دیده‌اند، داده‌های آموزشی باید جامع باشند و تمام موقعیت‌های ممکن و بالقوه پورت را پوشش دهند. اندازه داده های تست باید کوچکتر از داده های آموزشی باشد و به طور مساوی در کل محدوده داده های آموزشی انتخاب شود. اصفهان تی وی رایانه

 

توابع انتقال غیر خطی متداول، توابع سیگموئیدی و tanh هستند که به ترتیب دارای مقادیر اشباع 0 تا 1 و – 1 تا 1 هستند. اسباب کشی منزل در اصفهان اگر مقادیر ورودی ها و خروجی ها در مجموعه داده های آموزشی محدود به محدوده اشباع نباشند، نورون ها مجبور به رسیدن به نقاط اشباع خود می شوند و نمی توانند به تغییرات ورودی پاسخ دهند. بنابراین، قبل از اعمال داده های آموزشی، داده ها باید بین دو مقدار آستانه نرمال سازی شوند (Ebelhart & Dobbins, 1990). بنابراین، در این تحقیق، فرمول در معادله (7) برای بدست آوردن مقادیر نرمال شده معرفی شده است.

مقار عادی شده ¼ مقدار واقعی مقدار حداقل ð7Þ

حداکثر مقدار حداقل مقدار

در جایی که realvalue مقدار واضح یک مجموعه خاص از داده ها در یک پارامتر خاص است که باید نرمال شود، اسباب کشی منزل در اصفهان حداکثر مقدار حداکثر مقداری است که پارامتر خاص دارد و مقدار min حداقل مقداری است که پارامتر خاص دارد.

. ساخت یک مدل ANN چند لایه پیشخور

 

پس از به دست آوردن داده های آموزش و آزمایش، یک

مدل ANN چند لایه پیشخور با قابلیت پیش بینی سطوح ریسک ساخته می شود. از آنجایی که استفاده از یک لایه پنهان تکی برای تقریب هر تابع پیوسته به همان اندازه که درخواست می شود کافی است (Funahashi, 1989; Hornik, Stinchcombe, & White, 1989), یک مدل ANN پیشخور دو لایه متشکل از یک لایه پنهان و یک لایه خروجی است. اتخاذ خواهد شد. هیچ قاعده ای وجود ندارد . اسباب کشی منزل در اصفهان

توضیح اینکه چگونه می توان تعداد بهینه نورون ها در لایه پنهان را تعیین کرد. بنابراین، با توجه به تجربه به دست آمده توسط متخصصان شبکه، تعداد مناسب نورون در لایه پنهان بر اساس تعداد آزمایش انتخاب خواهد شد. شبکه‌های پیشخور اغلب دارای لایه‌های پنهان با نورون‌های سیگموئید هستند . اصفهان تی وی رایانه که به دنبال آن نورون‌های خطی در لایه خروجی قرار دارند. بنابراین، توابع انتقال اتخاذ شده برای مدل ANN در این مطالعه، سیگموئید tanh برای نورون های لایه پنهان و خطی خالص برای نورون خروجی خواهد بود. در شکل1:اسباب کشی منزل در اصفهان نمایید .

شکل 1:اسباب کشی منزل در اصفهان

3.5. آموزش ANN

داده های آموزشی تهیه شده بر اساس قضاوت متخصص به شبکه عصبی توسعه یافته معرفی خواهد شد. را

 اسباب کشی منزل در اصفهان

 

نوع آموزش اعمال شده در شبکه یادگیری تحت نظارت است

که در آن پاسخ واقعی از لایه های خروجی با خروجی مورد نظر پیشینی که به عنوان خروجی های هدف شناخته می شود مقایسه می شود (Kartalopoulos, 1996). داده‌های آموزشی مربوط به پارامترهایی که تأثیر زیادی بر ایمنی ناوبری دریایی در مناطق بندری دارند، ورودی‌های مدل هستند، در حالی که سطوح ریسک کلی به عنوان خروجی‌های هدف در نظر گرفته می‌شوند. اگر پاسخ واقعی با خروجی هدف متفاوت باشد، شبکه عصبی یک سیگنال خطا تولید می کند. سیگنال خطا متعاقباً برای محاسبه تنظیمی که به وزن اتصال بین نورون‌ها در اسباب کشی منزل در اصفهان لایه‌های خروجی، پنهان و ورودی انجام می‌شود، استفاده می‌شود. با تکرار این فرآیند، سیگنال خطا بین پاسخ واقعی و خروجی های هدف به تدریج به حداقل می رسد تا به معیار قابل قبولی که توسط پزشک قضاوت می شود، یا حتی احتمالاً صفر شود.

لازم به ذکر است که هر معیاری که در هر درخواست درخواست می شود متفاوت است و مشمول دست پزشکان می باشد. الگوریتم های متعددی وجود دارد که می تواند برای به حداقل رساندن سیگنال خطا اعمال شود و الگوریتم انتخاب شده برای شبکه در این مطالعه، روش انتشار پس زمینه است. روش محاسبه سیگنال اسباب کشی منزل دراصفهان خطا با استفاده از این روش در زیر بخش های زیر توضیح داده شده است. در شکل2: اسباب کشی منزل دراصفهان مشاهده نمایید .

شکل 2:اسباب کشی منزل دراصفهان

الگوریتم پس انتشاراولین مرحله ساختار حلقه الگوریتممقداردهی اولیه وزن

ها به مقادیر تصادفی کوچکی است که بین 0 تا 1 هستند. ثانیاً، هر الگوی حاوی ورودی و خروجی در مجموعه آموزشی آموزش داده می شود. با تکرار فرآیند توضیح داده شده در بالا، خطا در نهایت به معیار مورد نیاز خواهد رسید. ساختار حلقه الگوریتم پس انتشار در زیر نشان داده شده است:

وزن ها را اولیه کنیدتکراربرای . اسباب کشی منزل در اصفهان هر الگوی آموزشیبا آن الگو تمرین کنیدپایان برای حلقهتا زمانی که خطا به طور قابل قبولی کم شود

یک تکرار از حلقه “for” به عنوان یک دوره نامیده می شود که منجر به ارائه واحدی از هر الگو در مجموعه آموزشی می شود. گام اصلی در این ساختار “آموزش بر روی آن الگو” است. روش آموزش ارزیابی خروجی از هر لایه و تنظیم وزن اتصال مرتبط به منظور دستیابی به هدف سیگنال خطا به مراحل زیر گسترش می یابد. اصفهان تی وی رایانه