CIVILICA We Respect the Science
ناشر تخصصی کنفرانسهای ایران
عنوان
مقاله

تنظیم پویای پارامترهای الگوریتم یادگیری فراشناختی در شبکه های عصبی فازی تمام مختلط با استفاده از سیستم فازی برای پیش بینی داده های بازار فارکس

اعتبار موردنیاز : ۱ | تعداد صفحات: ۱۲ | تعداد نمایش خلاصه: ۷۰ | نظرات: ۰
سال انتشار: ۱۳۹۶
کد COI مقاله: COMPUTER04_008
زبان مقاله: فارسی
حجم فایل: ۷۱۷.۴۵ کیلوبایت (فایل این مقاله در ۱۲ صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد)

راهنمای دانلود فایل کامل این مقاله

اگر در مجموعه سیویلیکا عضو نیستید، به راحتی می توانید از طریق فرم روبرو اصل این مقاله را خریداری نمایید.
با عضویت در سیویلیکا می توانید اصل مقالات را با حداقل ۳۳ درصد تخفیف (دو سوم قیمت خرید تک مقاله) دریافت نمایید. برای عضویت در سیویلیکا به صفحه ثبت نام مراجعه نمایید. در صورتی که دارای نام کاربری در مجموعه سیویلیکا هستید، ابتدا از قسمت بالای صفحه با نام کاربری خود وارد شده و سپس به این صفحه مراجعه نمایید.
لطفا قبل از اقدام به خرید اینترنتی این مقاله، ابتدا تعداد صفحات مقاله را در بالای این صفحه کنترل نمایید.
برای راهنمایی کاملتر راهنمای سایت را مطالعه کنید.

خرید و دانلود فایل مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای ۱۲ صفحه است در اختیار داشته باشید.

قیمت این مقاله : ۳,۰۰۰ تومان

آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:

مشخصات نویسندگان مقاله تنظیم پویای پارامترهای الگوریتم یادگیری فراشناختی در شبکه های عصبی فازی تمام مختلط با استفاده از سیستم فازی برای پیش بینی داده های بازار فارکس

  اعظم جناب - دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشگاه آزاد اسلامی واحد مشهد
  سیدمحمدجواد سیدمهدوی چابک - استاد یار دانشگاه آزاد اسلامی واحد مشهد

چکیده مقاله:

دراین مقاله، یک شبکه عصبی فازی مختلط) MCNFIS ( برای پیش بینی داده های بازاربزرگ جهانی فارکس پیشنهاد میشود. بنابراین بااستفاده ازداده های کنونی وباکمک MCNFIS ، مقداربعدی رابرای طلاونفت پیش بینی می کنیم. هدف MCNFIS یافتن ارتباط تابعی بین ورودی وخروجی است. الگوریتم یادگیری MCNFIS دارای قابلیت خودتنظیمی است که ازجنبه فراشناختی مغزبشرالهام گرفته شده است. MCNFIS در مورد اینکه چه داده ای، چه زمانی وچگونه آموزش ببیند، تصمیم می گیرد. الگوریتم یادگیری به وسیله پارامترهای فراشناختی کنترل می شود و ازسیستم فازی برای بروز رسانی حدود آستانه خودتنظیم، استفاده می کند) FB – MCNFIS (. تصمیم گیری به معنی اعمال یکی ازاستراتژیها، مبنی برحذف، آموزش و یا ذخیره داده می باشد. کارایی سیستم FB-MCNFIS در مسیله پیش بینی با استفاده از داده های طلاونفت فارکس موردارزیابی قرارگرفته است. نتایج با روش MCNFIS پایه، که ازرابطه وفقی برای بروز رسانی پارامترها استفاده می کند، مقایسه شده است که حاکی از بهبودکارایی FB-MCNFIS ، نسبت به MCNFIS پایه می باشد.

کلیدواژه‌ها:

پیش بینی فارکس،خودتنظیمی،سیستم استنتاج فازی،شبکه عصبی مختلط،فراشناختی

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

برای لینک دهی به این مقاله، می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:
https://www.civilica.com/Paper-COMPUTER04-COMPUTER04_008.html
کد COI مقاله: COMPUTER04_008

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
جناب, اعظم و سیدمحمدجواد سیدمهدوی چابک، ۱۳۹۶، تنظیم پویای پارامترهای الگوریتم یادگیری فراشناختی در شبکه های عصبی فازی تمام مختلط با استفاده از سیستم فازی برای پیش بینی داده های بازار فارکس، دوازدهمین سمپوزیوم پیشرفت های علوم و تکنولوژی کمیسیون دوم:سرزمین پایدار تازه های کامپیوتر و فناوری اطلاعات، مشهد، موسسه آموزش عالی خاوران، https://www.civilica.com/Paper-COMPUTER04-COMPUTER04_008.html

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (جناب, اعظم و سیدمحمدجواد سیدمهدوی چابک، ۱۳۹۶)
برای بار دوم به بعد: (جناب و سیدمهدوی چابک، ۱۳۹۶)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

علم سنجی و رتبه بندی مقاله

مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
نوع مرکز: دانشگاه آزاد
تعداد مقالات: ۸۲۴۶
در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

مدیریت اطلاعات پژوهشی

اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

مقالات پیشنهادی مرتبط

مقالات مرتبط جدید

شبکه تبلیغات علمی کشور

به اشتراک گذاری این صفحه

اطلاعات بیشتر درباره COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.