الرئيسية
الإيداع
الاستشهاد
أسئلة متكررة
حول المستودع
اتصل بنا
EN
تسجيل الدخول
ابحث في
جميع الحقول
العنوان
اسم المؤلف
الموضوع
كلمات البحث
بحث
عرض:
25
50
75
100
النتائج
المحددات:
مسح الكل
نتائج البحث:
5
من أصل
5
نظرية البيانات الطيفية وتطبيقاتها
SPECTRAL GRAPH THEORY WITH APPLICATIONS
اسم المؤلف:
نورس عبد الرزاق علوان
اسم المشرف:
نادية محمد غانم
الموضوع العام:
علوم الرياضيات
السنة:
2015
الموضوع الدقيق:
الرياضيات التطبيقية
الدرجة:
ماجستير
الجامعة:
الجامعة التكنولوجية
اللغة:
الانكليزية
مكان الجامعة:
بغداد
الصفحات الاولى:
👁 مشاهدة
خصائص المسافة الضبابية على المجموعة الضبابية
PROPERTIES OF FUZZY DISTANCE ON FUZZY SET
اسم المؤلف:
عائشة جبار حسن
اسم المشرف:
جهاد رمضان خضر
الموضوع العام:
علوم الرياضيات
السنة:
2015
الموضوع الدقيق:
الرياضيات التطبيقية
الدرجة:
ماجستير
الجامعة:
الجامعة التكنولوجية
اللغة:
الانكليزية
مكان الجامعة:
بغداد
الصفحات الاولى:
👁 مشاهدة
انظمة مشاركة السرية بالاعتماد على مجموعة الحافات المهيمنة
Secret Sharing Scheme Based on Edge Dominating Set
اسم المؤلف:
محمد مثنى عبد الهادي
اسم المشرف:
نادية محمد غانم
الموضوع العام:
علوم الرياضيات
السنة:
2015
الموضوع الدقيق:
الرياضيات التطبيقية
الدرجة:
ماجستير
الجامعة:
الجامعة التكنولوجية
اللغة:
الانكليزية
مكان الجامعة:
بغداد
الصفحات الاولى:
👁 مشاهدة
CQTRU : نظام NRU جديد بالاعتماد على حلقات الكواتيرنيون الابدالية
CQTRU Cryptosystem Based on Commutative Rings of Quaternion
اسم المؤلف:
علي عبد السلام مجيد
اسم المشرف:
نادية محمد غانم
احمد طارق صادق
الموضوع العام:
علوم الرياضيات
السنة:
2015
الموضوع الدقيق:
الرياضيات التطبيقية
الدرجة:
ماجستير
الجامعة:
الجامعة التكنولوجية
اللغة:
الانكليزية
مكان الجامعة:
بغداد
الصفحات الاولى:
👁 مشاهدة
تصميم شبكات عـصبية ملائمة لحل مسائل القيم الذاتية وتطبيقاتها
Design Suitable Neural Networks to Solve Eigen Value Problems and It?s Application
اسم المؤلف:
عثمان مهدي صالح
اسم المشرف:
عثمان مهدي صالح
الموضوع العام:
علوم الرياضيات
السنة:
2015
الموضوع الدقيق:
الرياضيات التطبيقية
الدرجة:
ماجستير
الجامعة:
جامعة بغداد
اللغة:
الانكليزية
مكان الجامعة:
بغداد
الصفحات الاولى:
المستخلص:
الهدف من هذه الرسالة هو تصميم شبكات عصبية ملائمة ذات تغذية تقدمية كطريقة لحل مسائل القيم الذاتية للمعادلات التفاضلية الاعتيادية الشاذة وغير الشاذة ذات الشروط الحدودية. الشبكة المقترحة تتعلق بحساب القيم الذاتية والدالة الذاتية المرافقة لها والتي تمثل الحل الغير صفري لنموذج المسالة.ايضا ناقشنا عدد من خوارزميات الاداء ذات المستوى العالي المستخدمة في خوارزميات تدريب الانتشار المرتد للشبكات العصبية ذات التغذية التقدمية وعرض نتائج المقارنة الحاصلة من تطبيق MATLAB مثل ﻟﻴفنبرﻙ - ماركواردت , شبيه نيوتن, تنظيم بيزن, ومن ثم تسريع اداء الشبكات المقترحة من خلال تعديل خوارزميات التدريب هذه, حيث ان بعضها يمتلك نسبة تقارب سريعة جدا لشبكات ذات احجام معقولة.الهدف الاخر لهذه الرسالة هو تحسين خوارزمية التدريب ﻟﻴفنبرﻙ - ماركوارت من خلال الاختيار المناسب للمعامل μk والذي يضمن التقارب لخوارزمية التدريب هذه.ايضا عالجنا عدة مشاكل واجهتنا اثناء تقنية التدريب مثل : التوقف المبكر, خزن الذاكرة , التنظيم وحساب مصفوفة هيسين ومعكوسها.اخيرا تم توضيح الشبكات المقترحة من خلال حل مسائل متنوعة ومقارنتها مع حلول بطرق مختلفة اخرى لاثبات سرعة , دقة وفاعلية استخدام تقنية الشبكات في حل هذا النوع من المعادلات. | The aim of this thesis is to design suitable feed forward neural networks to present a method to solve eigenvalue problems for non - singular ordinary differential equations with boundary conditions. The suggested networks concerned with the computation of eigenvalues and associated eigenfunction which represent the nontrivial solution of the problem model. Also, we will discuss several high performance algorithms used in back propagation training of the feed forward neural networks and present comparative results obtained in MATLAB implementation such as : Levenberg - Marquardt, quasi - Newton and Bayesian regularization, update procedure, then speeding suggested networks by modification these training algorithms, many of them have a very fast convergence rate for reasonable size networks.Other aims of this thesis is to modify Levenberg - Marquardt training algorithm by suitable choice of the parameter μk which guarantee super linearly convergence for this training algorithm. Also, we treat many problems that confront during the training technique such as : early stopping, memory storage, regularization and calculating of Hessian matrix and its inverse.Finally, illustrate the suggested networks by solving a variety of model problems and present comparisons with solutions obtained using other different methods to show speed, accuracy and effectiveness of using the networks technique for solving this type of equations
👁 مشاهدة
×
