فایل ورد کامل طراحی مطلوب سیستم های طبقه بندی فازی با استفاده از بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) با سازگاری پارامترهای پویا از طریق منطق فازی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل طراحی مطلوب سیستم های طبقه بندی فازی با استفاده از بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) با سازگاری پارامترهای پویا از طریق منطق فازی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۴ صفحه

۹. نتیجه‌گیری

ما نتیجه می‌گیریم که تنظیمِ پویای پارامترهای یک شیوه‌ی بهینه‌سازی (در این‌جا بهینه‌سازیِ ازدحام ذرات PSO) می‌تواند کیفیتِ نتایجِ آن را بهبود بخشیده و پراکندگیِ جواب‌های مساله را افزایش دهد. سه سیستمِ فازی برای تنظیمِ پارامترهای بهینه‌سازیِ ازدحام ذرات طراحی شدند. در دو سیستم، شواهدِ آماری مبنی بر بهبود در کیفیتِ نتایجِ روشِ بهینه‌سازیِ ازدحام ذرات، هنگامی که روی مساله‌ی کمینه‌سازیِ توابعِ ریاضیاتیِ محک اعمال شد، به‌دست آمد. آزمایش‌هایی با روشِ پیشنهادی، در کمینه‌سازیِ توابعِ ریاضیاتی و طراحیِ طبقه‌بندهای فازی انجام شد، و مقایسه‌ای بینِ روشِ PSO ساده و روش‌های پیشنهادی (یعنی تنظیمِ پارامترها به روشِ فازی) صورت پذیرفت. با مقایسه‌ی روش‌های پیشنهادی و روشِ ساده‌ی PSO در طراحیِ طبقه‌بندهای فازی، مشخص شد که روشِ اول شواهدِ آماری برای ردِ فرضِ صفر را به‌دست می‌دهد، و این یعنی این که در این کار، توسعه‌ی روشی برای تنظیمِ پارامترهای c1 و c2 از PSO با استفاده از منطقِ فازی، امکان‌پذیر شده است، و بدین ترتیب نتایج نسبت به روشِ ساده‌ی PSO بهبود داده شده است.

عنوان انگلیسی:Optimal design of fuzzy classification systems using PSO with dynamic parameter adaptation through fuzzy logic~~en~~

۹ Conclusions

We conclude that dynamically adjusting parameters of an optimization method (in this case the particle swarm optimization PSO), can improve the quality of results and increase the diversity of solutions to a problem. Three fuzzy systems were designed for adjusting the parameters for particle swarm optimization. It was obtained in two systems statistical evidence of an improvement in the quality of the results of the method of particle swarm optimization when applied in the minimization of benchmark mathematical functions. Experiments were performed with the proposed methods in the minimization of mathematical functions and the design of fuzzy classifiers, and a comparison was made between the method of simple particle swarm optimization and the proposed methods, i.e. with fuzzy parameters adjustment. By comparing the proposed methods and the simple method of PSO, in the design of fuzzy classifiers it was found that only the first method obtained statistical evidence to reject the null hypothesis, which says that in developing this work it was possible to develop a method for adjusting the parameters c1 and c2 of the PSO using fuzzy logic. And in this way improve the results compared with the simple method of PSO.

$$en!!