فهرست مقالات Feedforward neural network

• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  1 - Numerical solution of fuzzy differential equations under generalized differentiability by fuzzy neural network
  M. Mosleh
  In this paper, we interpret a fuzzy differential equation by using the strongly generalized differentiability concept. Utilizing the Generalized characterization Theorem. Then a novel hybrid method based on learning algorithm of fuzzy neural network for the solution of چکیده کامل

  In this paper, we interpret a fuzzy differential equation by using the strongly generalized differentiability concept. Utilizing the Generalized characterization Theorem. Then a novel hybrid method based on learning algorithm of fuzzy neural network for the solution of differential equation with fuzzy initial value is presented. Here neural network is considered as a part of large eld called neural computing or soft computing. The model nds the approximated solution of fuzzy differential equation inside of its domain for the close enough neighborhood of the fuzzy initial point. We propose a learning algorithm from the cost function for adjusting of fuzzy weights. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  2 - بررسی و مقایسه عملکرد شبکه‌های عصبی پیشرو و بازگشتی در کنترل فعال نویز صوتی
  مهرشاد سلماسی همایون مهدوی نسب
  کنترل فعال نویز صوتی براساس تولید یک سیگنال نویز دیگر و تداخل آن با نویز اصلی انجام می‌شود. سیگنال تولید‌شده دارای دامنه‌ای برابر با نویز اصلی و 180 درجه اختلاف فاز نسبت به آن می‌باشد. در این مقاله، کنترل فعال نویز صوتی با استفاده از شبکه‌های عصبی پیشرو و بازگشتی انجام چکیده کامل

  کنترل فعال نویز صوتی براساس تولید یک سیگنال نویز دیگر و تداخل آن با نویز اصلی انجام می‌شود. سیگنال تولید‌شده دارای دامنه‌ای برابر با نویز اصلی و 180 درجه اختلاف فاز نسبت به آن می‌باشد. در این مقاله، کنترل فعال نویز صوتی با استفاده از شبکه‌های عصبی پیشرو و بازگشتی انجام شده و عملکرد شبکه‌ها در کاهش نویز مورد بررسی و مقایسه قرار می‌گیرد. شبکه‌های عصبی پیشرو و بازگشتی با نویزهای صوتی موجود در پایگاه دادة SPIB مورد آموزش و تست قرار می‌گیرند. برای مقایسه‌ی دقیق‌تر عملکرد شبکه‌ها، از نمونه‌های مشابه برای آموزش و تست و همچنین پیچیدگی مشابه در ساختار شبکه‌ها استفاده می‌شود. نتایج شبیه‌سازی‌ها توانایی مناسب شبکه‌های عصبی مورد بررسی را در کاهش نویز صوتی نشان می‌دهد. همچنین مشاهده می‌شود که شبکه‌ی عصبی بازگشتی (Elman) عملکرد بهتری را در کاهش نویز صوتی نسبت به شبکه‌ی پیشرو دارد. پرونده مقاله