دورات هندسية

 

 

حصريا برمجة الشبكات العصبية خاص جدا

صفحة 1 من 8 12 3 4 5 ... الأخيرةالأخيرة
النتائج 1 إلى 10 من 73
  1. [1]
    robotic_iraq
    robotic_iraq غير متواجد حالياً

    عضو فعال

    تاريخ التسجيل: Oct 2006
    المشاركات: 55
    Thumbs Up
    Received: 0
    Given: 0

    حصريا برمجة الشبكات العصبية خاص جدا

    اليوم سوف اشرح استخدام الشبكات العصبية (Neural Network) او NN في التنبؤ او التوقع (Prediction) اوالتطابق او التماثل (Identification) وسيكون كتابة البرنامج بلغة برنامج الماتلاب (MATLAB) وهذا شغل خاص وبرمجتي لانه موضوع اطروحتي في الماجستير ولم تكن لي النية في نشر او اعطاء البرنامج لسبب وحيد هو انني عندما كنت ابحث في البداية لم يكن احد يعطي ذلك الكل يحكي عن العموميات والامور النظرية من غير تطبيق حقيقي وبرنامج ما موضح العملية ولكن فكرت في غيري ممن هم في حاجة فعلية لمثل هذه التطبيقات وخصوصا عندما طلبوا مني في رسائل خاصة لذلك فكسرت حاجز الانانية الذي بناه غيري في نفسي وبعد التوكل على الله اقول

    1. يجب توفر (data sets) التي تتضمن المدخلات والمخرجات (inputs and outputs) للنموذج المراد التدريب عليه للتطبيق وذلك من تقسيم (data sets) الى قسمين الاول (training sets) وتكون تقريبا 75% من (data sets) والثاني (test sets) وتكون لاختبار الشبكة بعد تدريبها وتكون 25 % من (data sets).
    2. يجب توفر برنامج الماتلاب من النسخة السادسة فما فوق


    والان نشرح برنامج التدريب Training Programs
    تشغيل برنامج الماتلاب > نفتح (m-file) جديد من خلال الذهاب الى
    File > new > M-file
    الذي سيكون برنامجنا محفوظ فيه وتكون الصورة كالتالي



    والان نكتب البرنامج
    clear,clc
    عملها تصفير كل ما موجود على (command window) من متغيرات وغيرها لضمان عدم حصول تضارب عن عملية التدريب

    ip1=[1,2,3,4,5,6,7];
    يمثل (input) الاول وفيه 7 قيم
    ip2=[10,20,30,40,50,60,70];
    يمثل (input) الثاني ويجب ان تكون 7قيم يعني قيم متساوية الطول وليس المقدار
    وهكذا يمكن وضع اي عدد من المدخلات وانا استخدمت قيم عشوائية للتوضيح فقط اي يمكن استخدام اي قيم صغيرة اوكبيرة او قيم عشرية موجبة وسالبة وممكن استخدام اي عدد من المدخلات وانا فرضت اثنين على سبيل المثال
    والان نضع كل المدخلات في مصفوفة الـ (inputs)
    Ips= [ip1; ip2];
    ونفس الشي مع المخرجات (outputs)
    op1=[100,200,300,400,500,600,700];
    op2=[10,30,35,50,65,40,80];
    op3=[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7];

    وهنا يجب الانتباه الى انه يجب ان تكون بنفس مقدار القيم وهنا سبع قيم لتقديم نموذج متكامل
    Ops= [op1; op2; op3];

    والان نكتب دالة (normalization of input and output data)
    [pn,minIps,maxIps,tn,minOps,maxOps]=premnmx(Ips,Ops);

    والان نكتب دالة (INITFF Inititialize feed-forward network)
    [w1,b1,w2,b2]=initff(pn,10,'logsig',tn,'purelin');

    والان نكتب دالة التدريب
    (TRAINBP Train feed-forward network with Levenberg-Marquardt backpropagation.)

    [w1,b1,w2,b2,te,tr]=trainlm(w1,b1,'logsig',w2,b2,'purelin',pn,tn,[1 1000 0.0000000001 nan nan nan 0.9]);
    طبعا لا اريد ان استرسل في شرح التفاصيل لمكونات دالة التدريب لانها طويلة ...

    والان بعد التنفيذ من خلال الضغط على (Debug) والذهاب الى (Save and run) سوف يخرج لنا رسم يوضع عملية التدريب يرسم هبوط الخطأ (Error) مع عدد المحاولات (Epoch) مثل هذا الرسم تقريبا


    والخطوة الاخيرة هي ان نحفظ نتائج التدريب بعد الحصول على نسبة خطأ جيدة اي قليلة كلما تكون قليلة يكون افضل
    من خلال
    save my data

    وبهذا نكون قد انهينا عملية التدريب وبالشرح القادم سوف نشرح استثمار التدريب في تطبيق قيم جديدة من خلال تطبيق (test sets)
    *****

  2. [2]
    م.أحمد عفيفي سلامة
    م.أحمد عفيفي سلامة غير متواجد حالياً
    عضو متميز
    الصورة الرمزية م.أحمد عفيفي سلامة


    تاريخ التسجيل: Oct 2005
    المشاركات: 1,295
    Thumbs Up
    Received: 23
    Given: 0

    Smile ماشاء الله لا قوة إلا بالله

    السلام عليكم ورحمة الله وبركاته
    ماشاء الله لا قوة إلا بالله, بارك الله فيك أخي الكريم على هذا الشرح, كما أشجعك لإستكماله بإذن الله
    وبالتوفيق إن شاء الله
    والسلام عليكم ورحمة الله وبركاته

    0 Not allowed!



  3. [3]
    وائل عبده
    وائل عبده غير متواجد حالياً
    عضو متميز


    تاريخ التسجيل: Oct 2006
    المشاركات: 502
    Thumbs Up
    Received: 1
    Given: 0
    جزاك الله خيرا اخي الكريم

    0 Not allowed!



  4. [4]
    أزفون
    أزفون غير متواجد حالياً
    عضو


    تاريخ التسجيل: Oct 2006
    المشاركات: 30
    Thumbs Up
    Received: 0
    Given: 0

    جزاك الله خيرا

    اننا نفتقد لمثل هذه المداخلات و الأخلاق

    ننتظر المزيد مع الشروح المستفيضة

    0 Not allowed!



  5. [5]
    محمود جميل
    محمود جميل غير متواجد حالياً
    عضو فعال


    تاريخ التسجيل: Oct 2006
    المشاركات: 57
    Thumbs Up
    Received: 0
    Given: 0
    مش فاهم أي شيء

    0 Not allowed!



  6. [6]
    الهمس
    الهمس غير متواجد حالياً
    عضو


    تاريخ التسجيل: Mar 2007
    المشاركات: 28
    Thumbs Up
    Received: 0
    Given: 0
    وفقك الله لكل خير

    0 Not allowed!



  7. [7]
    الهمس
    الهمس غير متواجد حالياً
    عضو


    تاريخ التسجيل: Mar 2007
    المشاركات: 28
    Thumbs Up
    Received: 0
    Given: 0
    الله يسعدك ساعدني انا محتاجه مساعدتك ارسلي بريدك الالكتروني رسالة خاصه انا ماأقدر ارسل رساله خاصه الانه مشاركاتي أقل من 30 وانا محتاجه مساعدتك لي جداااااااااااااااا

    0 Not allowed!



  8. [8]
    وائل عبده
    وائل عبده غير متواجد حالياً
    عضو متميز


    تاريخ التسجيل: Oct 2006
    المشاركات: 502
    Thumbs Up
    Received: 1
    Given: 0
    جزاك الله خيرا اخي الكريم
    ونتمني ايضا ان تتحث في fuzzy

    0 Not allowed!



  9. [9]
    nisrenh
    nisrenh غير متواجد حالياً
    جديد


    تاريخ التسجيل: Apr 2007
    المشاركات: 4
    Thumbs Up
    Received: 0
    Given: 0
    شكرا جدا على الشرح وعندى مشكلة انا بعمل ماجستير فى استخدام النيورال فى التنبؤ بسعر السهم فى البورصة وعندى ملف البيانات التاريخية لسعر السهم ازاى ادخل المدخلات والمخرجات والملف نصى والبيانات كبيرة جدا ممكن تكتب كود التحميل حيكون ازاى على الماتلاب

    0 Not allowed!



  10. [10]
    محمد المقدادي
    محمد المقدادي غير متواجد حالياً
    عضو


    تاريخ التسجيل: Jul 2006
    المشاركات: 29
    Thumbs Up
    Received: 0
    Given: 0
    وفقك الله لعمل الخير شكرا جزيلا على هدا العطاء

    0 Not allowed!



  
صفحة 1 من 8 12 3 4 5 ... الأخيرةالأخيرة
الكلمات الدلالية لهذا الموضوع

عرض سحابة الكلمة الدلالية

RSS RSS 2.0 XML MAP HTML