Fulltext

Extended Kalman Filter of Training Feed Forward Artificial Neural Network

مرشح كالمن الموسع لتدريب الشبكات العصبية الاصطناعية ذات التغذية الامامية

Saman H. Mahmood سامان حسين محمود --- Talib S.Jalil طالب شريف جليل

journal of kirkuk University For Administrative and Economic Sciences مجلة جامعة كركوك للعلوم الادارية والاقتصادية
ISSN: 22222995 Year: 2012 Volume: 2 Issue: 1 Pages: 183-201
Publisher: Kirkuk University جامعة كركوك

Abstract

Abstract In this paper discuss the use of artificial neural networks multilayer feed forward, which are training using and Extended Kalman Filter (EKF) algorithm one and training Back propagation algorithm standard way then compare them by using two types of data which are the original data represent time delay of the network (Aria phone) for telephone communications and simulation data. The results confirm that EKF approach is faster to the period time steps to train the neural networks compared to the second way.

المستخلص يناقش هذه البحث استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية متعدد الطبقات ذات التغذية الامامية Feed Forward والتي يتدرب باستخدام خوارزمية مرشح كالمن الموسع مرة، واخرى بخوارزمية الانتشار العكسي Back propagation -الطريقة الاعتيادية-ويقارن بينهما مستخدما نوعين من البيانات: هي البيانات الاصلية التي تمثل وقت تأخير لشبكة (Aria phone) للاتصالات الهاتفية والبيانات المولدة، وقد اكدت بان اسلوب مرشح كالمن اسرع لعدد خطوات الفترة الزمنية لتدريب الشبكة العصبية مقارنة بالطريقة الثانية.الكلمات الدالة: مرشح كالمن، مرشح كالمن الموسع، الشبكات العصبية

Keywords

Dynamic Bayesian؛ Extended Kalman Filter؛ Dual Estimation --- النظرية الدينامية الافتراضية؛ المزدوج تقدير