@Article{, title={Comparison Study on Using of BP and Genetic NN for Digital Logic Circuit Application دراسة مقارنة حول استخدام الانتشار العكسي والشبكة العصبية الجينية لتطبيق الدوائر الرقمية}, author={Anas Ali Hussien انس علي حسين and Raaed Khalid Ibrahem Al-Azzawi رائد خليل ابراهيم}, journal={Journal of Engineering and Sustainable Development (JEASD) مجلة الهندسة والتنمية المستدامة}, volume={16}, number={1}, pages={152-163}, year={2012}, abstract={Neural networks are facing many problems when they employ a back propagation algorithm. There problems are characterized by long training tome and trapping the network into local minima. For these reasons the trend, in the recent years, started toward the application of the genetic algorithm because of its ability to discover wide and complex search spaces. In the present work a number of comparisons between BP and GA have been carried out. The results regarding training speed and performance, show that GA is more suitable than BP for training neural networks (ANN).with respect to results obtained, a novel approach for designing a multiplayer artificial neural network system has been introduced and implemented. The new system uses GA for updating and modification of the architecture and weight coefficients of the neural network.

تواجه الشبكات العصبية العديد من المشاكل عند استخدامها خوارزمية الانتشار الراجع لغرض عملية التدريب. تتمثل هذه المشاكل بطول زمن التدريب والوقوع في مصيدة الحلول الموضعية والهذه الاسباب بدء التوجه في الفترة الاخيرة يتزايد نحو استخدام الخوارزمية الجينية بسبب مقدرتها الجيدة على استكشاف فضاءات البحث المعقدة الكبيرة في البحث الحال تم تنفيذ عدد من المقارنات بين نظامي خوارزمية الانتشار الراجع والخوارزمية الجينية GA واظهرت النتائج ان الخوارزمية الجينية اكثر ملائمة من خوارزمية الانتشار الراجع في عملية تدريب الشبكات العصبية واستنادا الى النتائج المستحصلة تم تصميم وتجربة نظام جديد لبناء الشبكات العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات.} }