Mendeley
TY  _  JOUR
ID  -  20200418000000
TI  -  الگوریتم رقابت استعماری آشوبی متعامد اصلاح شده و بکارگیری آن در بهبود بازشناسی الگو در شبکۀ عصبی پرسپترون¬های چند لایه
JO  -  فصلنامه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران
JA  -  ES
LA  -  fa
SN  -  2717-0411
AU  -  معلم پیمان
AU  -  صادقی حریری مهرداد
AU  -  هاشمی مهدی
AD  -  هیات علمی گروه مهندسی برق
AD  -  دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات تهران
AD  -  موسسه آموزش عالی پیام گلپایگان، دانشکده مهندسی برق
Y1  -  2020
PY  -  2020
VL  -  35
IS  -  10
SP  -  1
EP  -  14
KW  -  الگوریتم رقابت استعماری آشوبی متعامد
KW  -   شبکه عصبی پرسپترون چند لایه
KW  -   طبقه¬بندی داده
DO  -  
N2  -  علی رغم موفقیت الگوریتم رقابت استعماری (ICA) در حل مسائل بهینه سازی، این الگوریتم کماکان از به دام افتادن مکرر در کمینه محلی و سرعت پایین همگرایی رنج می برد. در این مقاله، نسخۀ جدیدی از این الگوریتم، به نام رقابت استعماری آشوبی متعامد اصلاح شده (COICA)، پیشنهاد می شود. در سیاست جذب نسخه پیشنهادی، هرمستعمره از طریق تعریف بردار متعامد نوینی، فضای حرکت به سمت استعمارگر را جستجو می کند. همچنین احتمال انتخاب امپراطوری های قدرتمند، از طریق تابع توزیع بولتزمان تعریف شده و عمل انتخاب از طریق روش چرخ رولت انجام گرفته است. از الگوریتم پیشنهادی برای آموزش شبکه عصبی پرسپترون چند لایه  (MLP) جهت طبقه بندی مجموعه داده های استاندارد، از جمله یونسفر و سونار استفاده شده است. برای ارزیابی عملکرد این الگوریتم و بررسی میزان تعمیم پذیری شبکه عصبی آموزش ديده با نسخه پيشنهادی، از روش اعتبارسنجی متقابل K-Fold استفاده شده است. نتایج بدست آمده از شبیه سازی ها، کاهش خطای آموزش شبکه و همچنین بهبود تعمیم پذیری الگوریتم پیشنهادی را تایید می کند.
UR  - rimag.ir/fa/Article/6561
L1  - rimag.ir/fa/Article/Download/6561
ER  -  
