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
Publish place: دوازدهمین سمپوزیوم پیشرفت های علوم و تکنولوژی کمیسیون دوم:سرزمین پایدار تازه های کامپیوتر و فناوری اطلاعات
Publish Year: 1396
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: Persian
View: 627
This Paper With 12 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
COMPUTER04_008
تاریخ نمایه سازی: 21 اردیبهشت 1397
Abstract:
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.
Keywords:
Authors
اعظم جناب
دانشجوی کارشناسی ارشد، دانشگاه آزاد اسلامی واحد مشهد
سیدمحمدجواد سیدمهدوی چابک
استاد یار دانشگاه آزاد اسلامی واحد مشهد