يك روش تركيبي بر پايه الگوريتم دسته ماهي¬هاي مصنوعي(AFSA) و پس¬انتشار (BP) براي بهينه¬سازي يادگيري شبكه هاي عصبي پيش¬خور چند لايه

بهينه سازي يادگيري شبكه هاي عصبي مصنوعي (ANN)، يك موضوع بهينه سازي غيرخطي بسيار پيچيده مي باشد. شبكه¬هاي عصبي پيش¬خور، نمونه¬اي از شبكه¬هاي عصبي مصنوعي مي¬باشند كه كاربرد بسيار زيادي دارند و از آنها استفاده¬هاي بسياري شده است. در اين مقاله يك الگوريتم تركيبي بر پايه AFSA و BP براي بهبود يادگيري شبكه¬هاي عصبي پيش¬خور پيشنهاد مي¬گردد. اين الگوريتم بر روي يك شبكه عصبي پيش¬خور سه¬لايه اجرا گرديده است. نتايج آزمايشات نشان دهنده صحت و كارآمدي روش پيشنهاد شده مي¬باشد.