ادعمنا
مقال أكاديمي محكم
يهدف البحث إلى اقتراح نموذج شبكة عصبونية متعددة الطبقات بالاعتماد على التحليل العاملي Factor Analysis وخوارزمية K-means، وذلك من خلال دمجهما في معمارية الشبكة العصبونية، يقوم التحليل العاملي بتخفيض عدد أبعاد البيانات الأولية ووضع الناتج في طبقة المدخلات، ثم يتم تجميع البيانات حسب خوارزمية K-means بالاعتماد على العوامل المستخرجة لنحصل على عنقودين يمثلان متغير القرار، من خلال إشراك كل المتغيرات ذات الصلة في الخوارزمية، ومن ثم يتم وضع ناتج الخوارزمية في طبقة المخرجات، بعد ذلك يتم تدريب نموذج الشبكة العصبونية المقترح. وبهدف المقارنة تم اختبار النموذج على قاعدة بيانات متعددة الأبعاد Multivariat للمكتبة الإلكترونية في كلية الاقتصاد – جامعة حلب. أظهر النموذج المقترح انخفاض في درجة التعقيد، من خلال انخفاض عدد الأوزان بالإضافة إلى دقة تصنيف مرتفعة، وزمن تدريب أقل من نموذج شبكة عصبونية متعددة الطبقات ANN غير معدل.
الكلمات المفتاحية: شبكات عصبونية، تحليل عاملي، خوارزمية K-means، درجة تعقيد
ابقى على اﻃﻼع واشترك بقوائمنا البريدية ليصلك آخر مقالات ومنح وأخبار الموسوعة اﻟﺴﻴﺎﺳﻴّﺔ
ﺑﺘﺴﺠﻴﻠﻚ في ﻫﺬﻩ اﻟﻘﺎﺋﻤﺔ البريدية، فإنَّك ﺗﻮاﻓﻖ ﻋﻠﻰ اﺳﺘﻼم اﻷﺧﺒﺎر واﻟﻌﺮوض والمعلوﻣﺎت ﻣﻦ الموسوعة اﻟﺴﻴﺎﺳﻴّﺔ - Political Encyclopedia.
اﻧﻘﺮ ﻫﻨﺎ ﻟﻌﺮض إﺷﻌﺎر الخصوصية الخاص ﺑﻨﺎ. ﻳﺘﻢ ﺗﻮفير رواﺑﻂ ﺳﻬﻠﺔ لإﻟﻐﺎء الاشترك في ﻛﻞ ﺑﺮﻳﺪ إلكتروني.
