نتائج البحث : يوجد 13

قائمة 1 - 10 من 13 << صفحة
من 2
>>
فرز

مقالة
A Space of Fuzzy Orderings

المؤلف: L.N.M.Tawfiq
ﺎﻠﻤﺠﻟﺓ: Ibn Al-Haitham Journal For Pure And Applied Science مجلة ابن الهيثم للعلوم الصرفة والتطبيقية ISSN: 16094042 السنة: 2009 المجلد: 22 الاصدار: 4 الصفحات: 233-238
الجامعة: Baghdad University جامعة بغداد - جامعة بغداد

Loading...
Loading...
الخلاصة

In this paper the chain length of a space of fuzzy orderings is defined, and various properties of this invariant are proved. The structure theorem for spaces of finite chain length is proved.

الكلمات المفتاحية


مقالة
On Training Of Artificial Neural Networks

المؤلف: L.N.M.Tawfiq
ﺎﻠﻤﺠﻟﺓ: Al-Fatih journal مجلة الفتح ISSN: 87521996 السنة: 2005 المجلد: 1 الاصدار: 23 الصفحات: 130-139
الجامعة: Diyala University جامعة ديالى - جامعة ديالى

Loading...
Loading...
الخلاصة

In this paper we describe several different training algorithms for feed forward neural networks. In all of these algorithms we use the gradient of the performance function, energy function, to determine how to adjust the weights such that the performance function is minimized, where the back propagation algorithm has been used to increase the speed of training. The above algorithms have a variety of different computation and thus different type of form of search direction and storage requirements, however non of the above algorithms has a global properties which suited to all problems. يتضمن البحث مناقشة أنواع مختلفة من خوارزميات تدريب الشبكات العصبيـة ذات التغذيـة التقدميـةوفي كل تلك الخوارزميات استخدمنا مشتقـة دالـة الطاقـة لتحديد كيفيـة ضبط الأوزان بحيث تصبح دالـة الطاقـة أصغر ما يمكن و لقد استخدمنـا خوارزميـة الانتشار المرتـد لزيادة سرعـة التدريب. تختلف الخوارزميات أعلاه في حساباتها و لذلك نحصل على صيغ متنوعـة في اتجاه التفتيش و الخزن الذي تقتضيه فقد أثبتت النتائج العملية بأن أيا من الخوارزميات أعلاه لا تمتلك خواص رئيسية مثل الاستقرارية و التقـارب و التي تجعلها مناسبـة لكل المسائـل .

الكلمات المفتاحية

On Training Of Artificial Neural Networks


مقالة
DESIGN OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR SOLVING INVERSE PROBLEMS

المؤلف: L.N.M .Tawfiq
ﺎﻠﻤﺠﻟﺓ: Journal of Al-Nahrain University - Science مجلة كلية العلوم - جامعة النهرين ISSN: 18145922 السنة: 2007 المجلد: 10 الاصدار: 2 الصفحات: 187-194
الجامعة: Al-Nahrain University جامعة النهرين - جامعة النهرين

Loading...
Loading...
الخلاصة

This paper proposes neural network based forward models in iterative inversion algorithms for solving inverse problems .Iterative algorithms are commonly used to solve inverse problem.Typical iterative inversion approaches use a numerical forward model to predict the signal for a given input data. The desired output can then be found by iteratively minimizing energy function. The use of numerical models is computationally expensive, and therefore, alternative forward models need to be explored. This study proposes two different neural network based iterative inverse problem solutions. In addition, specialized neural networks forward models are proposed and used in place of numerical forward models. The first approach uses basis function networks (radial basis function (RBFNN)) to approximate the mapping from the input space to the output space. The back propagation training algorithm are then used to estimate the network parameter. The second approach proposes the use of two networks in a feedback configuration. تضمن البحث اقتراح شبكة عصبية على أساس النموذج التقدمي لخوارزمية التكرار العكسي حيث استخدمنا خوارزمية التكرار لحل المسائل العكسية بدلا من النماذج العددية و التي تكون حساباتها مكلفة وقد اقترحنا شبكتان عصبيتان مختلفتان على أساس التكرار لحل المسائل العكسية إضافة الى شبكات عصبية خاصة ذات النموذج التقدمي استخدمت بدلا من النماذج العدد ية التقدمية . النوع الأول يستخدم شبكات دوال الأساس (RBFNNلتقريب الدوال من فضاء المدخلات الي فضاء المخرجات و استخدمنا خوارزمية التدريب المرتد لحساب معاملات الشبكة . النوع الثاني اقترحنا شبكتان في تشكل التغذية التراجعي .

الكلمات المفتاحية


مقالة
N – Topological Space and Its Applications in Artificial Neural Networks
الفضاءات التبولوجية ــ N وتطبيقاتها في الشبكات العصبية الصناعية

المؤلفون: R.N.Majeed --- L.N.M.Tawfiq
ﺎﻠﻤﺠﻟﺓ: Ibn Al-Haitham Journal For Pure And Applied Science مجلة ابن الهيثم للعلوم الصرفة والتطبيقية ISSN: 16094042 السنة: 2011 المجلد: 24 الاصدار: 1 الصفحات: 234-244
الجامعة: Baghdad University جامعة بغداد - جامعة بغداد

Loading...
Loading...
الخلاصة

In this paper we give definitions, properties and examples of the notion of type N-topological space. Throughout this paper N is a finite positive number, N 2. The task of this paper is to study and investigate some properties of such spaces with the existence of a relation between this space and artificial Neural Networks (NN'S), that is we applied the definition of this space in computer field and specially in parallel processing.

الكلمات المفتاحية


مقالة
ON RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORKS AND ITS APPLICATIONS
حول الشبكات العصبية ذات دوال الأساس الشعاعية وتطبيقاتها

المؤلف: Q.H. Eqhaar L.N.M.Tawfiq
ﺎﻠﻤﺠﻟﺓ: Journal of Al-Qadisiyah for Computer Science and Mathematics مجلة القادسية لعلوم الحاسبات والرياضيات ISSN: 20740204 25213504 السنة: 2009 المجلد: 1 الاصدار: 1 الصفحات: 1-10
الجامعة: Al-Qadisiyah University جامعة القادسية - جامعة القادسية

Loading...
Loading...
الخلاصة

In this paper ,we examine the similarities and differences between RBFNNs and compare the performance of learning, then we applied to the interpolation problem by using data of blood pressure disease which taken from health office in diwaniya city . يتضمن البحث اختبار ودراسة التشابه والفروقات بين أنواع من الشبكات العصبية ذات دوال الأساس الشعاعية من حيث الأداء والتعلم الخاصة بمسائل الاندراج .كما إن هذا البحث يساعد القارئ على اختيار دوال الأساس المناسبة والكفوءة لمعالجة مسألة معينة. ولقد قمنا بتطبيق نتائج البحث على المصابين بمرض ضغط الدم من خلال البيانات التي حصلنا عليها من دائرة صحة مدينة الديوانية .

الكلمات المفتاحية


مقالة
NUMERICAL SOLUTIONS OF SOME KINDS OF FRACTIONAL DIFFERENTIAL EQUATIONS

المؤلفون: L. N. M. Tawfiq --- I. I. Gorial
ﺎﻠﻤﺠﻟﺓ: Journal of Al-Nahrain University - Science مجلة كلية العلوم - جامعة النهرين ISSN: 18145922 السنة: 2009 المجلد: 12 الاصدار: 4 الصفحات: 163-167
الجامعة: Al-Nahrain University جامعة النهرين - جامعة النهرين

Loading...
Loading...
الخلاصة

In this paper we present and discuss an algorithm for the numerical solution of some kinds of fractional differential equations, i.e. of order n+v, n ≤ 3, 2nd order 2v and nv, n ≥ 3. The algorithm for the numerical solution of these equations is based on a Newton approach. The stability and convergence of the fractional order numerical method are described. Finally, some numerical examples are provided to show that the numerical method for solving the fractional differential equation is an effective solution method. يتضمن البحث تمثيل و مناقشة خوارزمية للحل العددي لبعض انواع المعادلات التفاضلية الكسرية،من الرتبة والرتبة الثانية .خوارزمية الحل العددي قائمة على اساس تقارب نيوتن وكذلك ناقشنا الاستقرارية والتقارب للطرق العددية ذو الرتب الكسرية.وأخيراً، قدمنا عدد من الامثلة العددية والتي تثبت ان الطرق العددية لحل المعادلات التفاضلية الكسرية هي طرق ذات حل مؤثر فعال مقبول.

الكلمات المفتاحية


مقالة
Using Semi-Analytic Method to Decreasing Dangers of Lead
استخدام الطريقة شبة التحليلية لتقليل أخطار الرصاص

المؤلفون: M. N. M.Tawfiq --- L. N. M. Tawfiq
ﺎﻠﻤﺠﻟﺓ: Ibn Al-Haitham Journal For Pure And Applied Science مجلة ابن الهيثم للعلوم الصرفة والتطبيقية ISSN: 16094042 السنة: 2011 المجلد: 24 الاصدار: 3 الصفحات: 244-253
الجامعة: Baghdad University جامعة بغداد - جامعة بغداد

Loading...
Loading...
الخلاصة

The aim of this paper is to present a method for solving of system of first order initial value problems of ordinary differential equation by a semi-analytic technique with constructing polynomial solutions for decreasing dangers of lead. The original problem is concerned using two-point osculatory interpolation with the fit equals numbers of derivatives at the end points of an interval [0 , 1].

الكلمات المفتاحية


مقالة
The Effect of Number of Training Samples for Artificial Neural Network

المؤلفون: M. N. M.Tawfiq --- L. N. M.Tawfiq
ﺎﻠﻤﺠﻟﺓ: Ibn Al-Haitham Journal For Pure And Applied Science مجلة ابن الهيثم للعلوم الصرفة والتطبيقية ISSN: 16094042 السنة: 2010 المجلد: 23 الاصدار: 3 الصفحات: 246-252
الجامعة: Baghdad University جامعة بغداد - جامعة بغداد

Loading...
Loading...
الخلاصة

In this paper we study the effect of the number of training samples for Artificial neural networks ( ANN ) which is necessary for training process of feed forward neural network .Also we design 5 Ann's and train 41 Ann's which illustrate how good the training samples that represent the actual function for Ann's.

الكلمات المفتاحية


مقالة
On Comparison Between Radial Basis Function and Wavelet Basis Functions Neural Networks
حـول المقارنة بين الشبكات العصبية ذي دوال الأساس الشعاعـية و دوال الأساس المتذبذبة

المؤلفون: T.A.M.Rashid --- L.N.M.Tawfiq
ﺎﻠﻤﺠﻟﺓ: Ibn Al-Haitham Journal For Pure And Applied Science مجلة ابن الهيثم للعلوم الصرفة والتطبيقية ISSN: 16094042 السنة: 2010 المجلد: 23 الاصدار: 1 الصفحات: 355-363
الجامعة: Baghdad University جامعة بغداد - جامعة بغداد

Loading...
Loading...
الخلاصة

In this paper we study and design two feed forward neural networks. The first approach uses radial basis function network and second approach uses wavelet basis function network to approximate the mapping from the input to the output space. The trained networks are then used in an conjugate gradient algorithm to estimate the output. These neural networks are then applied to solve differential equation. Results of applying these algorithms to several examples are presented.

الكلمات المفتاحية


مقالة
On Comparison between Radial Basis Function and Wavelet Basis Functions Neural Networks

المؤلفون: L.N.M.Tawfiq --- T.A.M.Rashid
ﺎﻠﻤﺠﻟﺓ: Ibn Al-Haitham Journal For Pure And Applied Science مجلة ابن الهيثم للعلوم الصرفة والتطبيقية ISSN: 16094042 السنة: 2010 المجلد: 23 الاصدار: 2 الصفحات: 184-193
الجامعة: Baghdad University جامعة بغداد - جامعة بغداد

Loading...
Loading...
الخلاصة

In this paper we study and design two feed forward neural networks. The first approach uses radial basis function network and second approach uses wavelet basis function network to approximate the mapping from the input to the output space. The trained networks are then used in an conjugate gradient algorithm to estimate the output. These neural networks are then applied to solve differential equation. Results of applying these algorithms to several examples are presented.

الكلمات المفتاحية

قائمة 1 - 10 من 13 << صفحة
من 2
>>
فرز
تضييق نطاق البحث

نوع المصادر

مقالة (13)


اللغة

English (5)

Arabic and English (1)


السنة
من الى Submit

2011 (2)

2010 (3)

2009 (3)

2007 (3)

2006 (1)

More...