استخدام الشبكة العصبية ذات التغذية الأمامية لحل مشاكل القيمة الذاتية -أريد

نوع النشر: مؤتمر علمي
المؤلفون بالعربي: أ.د. لمى ناجي محمد توفيق ، م.م. عثمان مهدي صالح
المؤلفون بالإنجليزي: Luma Naji Mohammed Tawfiq1 and Othman Mahdi Salih2
الملخص الانجليزي: The aim of this paper is to presents a parallel processor technique for solving eigenvalue problem for ordinary differential equations using artificial neural networks. The proposed network is trained by back propagation with different training algorithms quasi- Newton, Levenberg-Marquardt, and Bayesian Regulation. The next objective of this paper was to compare the performance of aforementioned algorithms with regard to predicting ability.
تاريخ النشر: 31/03/2014
الناشر: Hindawi Publishing Corporation
رقم المجلد: 2014
رقم العدد
رابط DOI: http://dx.doi.org/10.1155/2014/906376
الصفحات: 1-8
الكلمات المفتاحية: Artificial Neural Network، Gradient، Levenberg-Marquardt، quasi-Newton ، Bayesian Regulation