research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
دراسة رياضية تحليلية لخوارزميات الشبكات العصبية الاصطناعية في ملاءمة نموذج للتشخيص الطبي

Authors: عمر صابر قاسم --- إسراء رستم محمد
Journal: AL-Rafidain Journal of Computer Sciences and Mathematics مجلة الرافدين لعلوم الحاسوب والرياضيات ISSN: 18154816 Year: 2013 Volume: 10 Issue: 1 Pages: 183-194
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

In this research discuss the concept of appropriate form, by examining mathematical behavior for three models represent neural networks are (GRNN, BPNN, PNN), were applied two types of medical data are (osteoporosis and weaknesses auditory) and different in the way of classification and spaces Input and output, and show through the application of these data and suitability models with neural networks in terms of the Domain and Range the network (PNN) is the best in the diagnosis of audio data through average MSE, and network (GRNN) is better diagnose bone crisp data (which are more complex) and the network (BPNN) is the most generalization, especially when test data are large compared with the training data.

تم في هذا البحث مناقشة مفهوم ملاءمة النموذج، وذلك بدراسة السلوك الرياضي لثلاثة نماذج تمثل شبكات عصبية هي (GRNN, BPNN, PNN)، كما تم تطبيق نوعين من البيانات الطبية هما (وهن العظام والضعف السمعي) ومختلفين في طريقة التصنيف وفضاءات الإدخال (Input) والإخراج (Output), وتبين من خلال تطبيق هذه البيانات وملاءمتها مع نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية من حيث المنطلق (Domain) والمدى (Range) إن شبكة (PNN) هي الأفضل في تشخيص أنماط البيانات السمعية من خلال معدل (MSE)، وان شبكة (GRNN) هي الأفضل في تشخيص أنماط بيانات وهن العظام (التي تكون أكثر تعقيدا) وان شبكة (BPNN) هي الأكثر عمومية (Generalization) خصوصاً عندما تكون أنماط بيانات الاختبار كبيرة مقارنة مع أنماط بيانات التدريب.

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

Arabic (1)


Year
From To Submit

2013 (1)