به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

gradient descent algorithm

در نشریات گروه علوم پایه
تکرار جستجوی کلیدواژه gradient descent algorithm در مقالات مجلات علمی
  • Ini Umoeka *, Veronica Akwukwuma
    The reliability of software product is seen as critical quality factor that cannot be overemphasized. Since real world application is loaded with high amount of uncertainty, such as applicable to software reliability, there should be a technique of dealing with such uncertainty. This paper presents a reliability model to effectively handle uncertainty in software data to enhance reliability prediction of software at the early (requirements and design) stages of Software Development Life Cycle (SDLC). In this paper, a hybrid methodology of Takagi Sugeno Kang (TSK)-based Interval Type-2 Fuzzy Logic System (IT2FLS) with Artificial Neural Network (ANN) learning is employed for the prediction of software reliability. The parameters of the model are optimized using Gradient Descent (GD) back-propagation method. Relevant reliability software requirement and design metrics and software size metrics are utilized as inputs. The proposed approach uses twenty-eight real software project data. The performance of the model is evaluated using five performance metrics and found to provide output values that are very close to the actual output showing better predictive accuracy.
    Keywords: Software Reliability, software metrics, Software fault prediction, ANN, Fuzzy logic, Interval Type-2 Fuzzy Logic System, Gradient descent algorithm
  • Imo Eyo *, Olufemi Adeoye, Udoinyang Inyang, Ini Umoeka

    A novel hybrid intelligent approach for tuning the parameters of Interval Type-2 Intuitionistic Fuzzy Logic System (IT2IFLS) is introduced for the modeling and prediction of coronavirus disease 2019 (COVID-19) time series. COVID-19 is known to be a virus caused by Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARSCoV-2) with a huge negative impact on human, work and world economy. Globally, more than 100 million people have been infected with over two million deaths and it is not certain when the pandemic will end. Predicting the trend of the COVID-19 therefore becomes an important and challenging task. Many approaches ranging from statistical approaches to machine learning methods have been formulated and applied for the prediction of the disease. In this work, the sliding mode control learning algorithm is used to adjust the parameters of the antecedent parts of  IT2IFLS system while the gradient descent backpropagation is adopted to tune the consequent parameters in a hybrid manner. The results of the hybrid intelligent learning model are compared with results of single learning models using sliding mode control and gradient descent algorithms and found to provide good performance in terms of Root Mean Squared Error (RMSE) and Mean Absolute Error (MAE) especially in noisy environments. The type-2 hybrid model also outperforms its type-1 counterparts in the different problem instances.

    Keywords: Interval type-2 intuitionistic fuzzy set, Gradient descent algorithm, sliding mode control algorithm, intuitionistic fuzzy index
  • حمیدرضا فتوحی، موسی گل علیزاده *

    یکی از هدف های تحلیل آماری شکل، علاوه بر دستیابی به برآوردی از میانگین، برآورد واریانس شکل است، که از طریق تحلیل مولفه های اصلی قابل حصول است. به دلیل محدودیت استفاده از روش تحلیل مولفه اصلی برای مجموعه داده هایی از فضای اقلیدسی، این روش برای داده های آمار شکل که ماهیتا غیراقلیدسی هستند، قابل کاربرد نیست. در این حالت می توان از تحلیل ژئودزیک اصلی یا تقریب خطی آن به عنوان تعمیمی از تحلیل مولفه اصلی به فضای غیراقلیدسی استفاده نمود. از آنجا که اساس این روش مبتنی بر الگوریتم گرادیان نزول است، در این مقاله با آشکار ساختن چند ضعف عمده آن، الگوریتم جدیدی معرفی می شود که هم منجر به برآورد استوار میانگین شکل و هم حفظ ساختار هندسی شکل خواهد شد. سپس با ارائه جنبه های نظری روش تحلیل ژئودزیک اصلی، عملکرد آن در یک مطالعه شبیه سازی و یک مثال واقعی، مورد ارزیابی قرار خواهد گرفت

    کلید واژگان: تحلیل مولفه اصلی، تحلیل ژئودزیک اصلی، الگوریتم گرادیان نزول، فضای غیراقلیدسی شکل
    Hamidreza Fotouhi, Mousa Golalizadeh

    One of the typical aims of statistical shape analysis، in addition to deriving an estimate of mean shape، is to get an estimate of shape variability. This aim is achived through employing the principal component analysis. Because the principal component analysis is limited to data on Euclidean space، this method cannot be applied for the shape data which are inherently non-Euclidean data. In this situation، the principal geodesic analysis or its linear approximation can be used as a generalization of the principal component analysis in non-Euclidean space. Because the main root of this method is the gradient descent algorithm، revealing some of its main defects، a new algorithm is proposed in this paper which leads to a robust estimate of mean shape and also preserves the geometrical structure of shape. Then، providing some theoretical aspects of principal geodesic analysis، its application is evaluated in a simulation study and in a real data.

    Keywords: Principal Component Analysis, Principal Geodesic Analysis, Gradient Descent Algorithm, Non, Euclidean Shape Space
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال