Designing Multi-layered Neural Networks Using Genetic Algorithm
نویسندگان
چکیده
منابع مشابه
Designing Application-Specific Neural Networks Using the Genetic Algorithm
We present a general and systematic method for neural network design based on the genetic algorithm. The technique works in conjunction with network learning rules, addressing aspects of the network's gross architecture, connectivity, and learning rule parameters. Networks can be optimiled for various applicationspecific criteria, such as learning speed, generalilation, robustness and connectiv...
متن کاملDesigning Application-speciic Neural Networks Using the Structured Genetic Algorithm
We present a diierent type of genetic algorithm called the Structured Genetic Algorithm (sGA) for the design of application-speciic neural networks. The novelty of this new genetic approach is that it can determine the network structures and their weights solely by an evolutionary process. This is made possible for sGA primarily due to its redundant genetic material and a gene activation mechan...
متن کاملfault location in power distribution networks using matching algorithm
چکیده رساله/پایان نامه : تاکنون روشهای متعددی در ارتباط با مکان یابی خطا در شبکه انتقال ارائه شده است. استفاده مستقیم از این روشها در شبکه توزیع به دلایلی همچون وجود انشعابهای متعدد، غیر یکنواختی فیدرها (خطوط کابلی، خطوط هوایی، سطح مقطع متفاوت انشعاب ها و تنه اصلی فیدر)، نامتعادلی (عدم جابجا شدگی خطوط، بارهای تکفاز و سه فاز)، ثابت نبودن بار و اندازه گیری مقادیر ولتاژ و جریان فقط در ابتدای...
rodbar dam slope stability analysis using neural networks
در این تحقیق شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی مقادیر ضریب اطمینان و فاکتور ایمنی بحرانی سدهای خاکی ناهمگن ضمن در نظر گرفتن تاثیر نیروی اینرسی زلزله ارائه شده است. ورودی های مدل شامل ارتفاع سد و زاویه شیب بالا دست، ضریب زلزله، ارتفاع آب، پارامترهای مقاومتی هسته و پوسته و خروجی های آن شامل ضریب اطمینان می شود. مهمترین پارامتر مورد نظر در تحلیل پایداری شیب، بدست آوردن فاکتور ایمنی است. در این تحقیق ...
Optimizing Multiple Response Problem Using Artificial Neural Networks and Genetic Algorithm
This paper proposes a new intelligent approach for solving multi-response statistical optimization problems. In most real world optimization problems, we are encountered adjusting process variables to achieve optimal levels of output variables (response variables). Usual optimization methods often begin with estimating the relation function between the response variable and the control variab...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers
سال: 1998
ISSN: 0453-4654
DOI: 10.9746/sicetr1965.34.1080