در دنیای مدرن، مدل‌سازی پدیده‌های علمی و پیچیده با بهره‌گیری از روش‌های پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، به‌عنوان یکی از مهم‌ترین و کارآمدترین رویکردها برای تحلیل دقیق و پیش‌بینی نتایج شناخته شده است. در این فرایند، نرم‌افزار متلب به‌عنوان یک ابزار قدرتمند و معتبر، در زمینه تحلیل داده‌ها، مدل‌سازی پیشرفته و اجرای شبیه‌سازی‌های محاسباتی جایگاه برجسته‌ای دارد.

دوره آموزشی حاضر، باهدف آموزش روش ترکیبی شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم بهینه‌سازی سینوس - کسینوس SCA، برای مدل‌سازی تک‌هدفه در محیط متلب طراحی شده است. این دوره، با تأکید بر کاربردهای عملی و نظری، به‌صورت ویژه برای پژوهشگران، دانشجویان تحصیلات تکمیلی و متخصصانی طراحی شده که به دنبال بهبود دقت و کارایی پیش‌بینی در مسائل علمی پیچیده هستند.

با ارائه مباحثی کاربردی و نوین، این دوره فرصتی مناسب را برای یادگیری روش‌های پیشرفته مدل‌سازی و بهینه‌سازی فراهم می‌کند و به ارتقای توانایی‌های شما در حل مسائل پیچیده علمی کمک می‌کند.

 ساختار دوره

 این دوره آموزشی شامل سه فصل اصلی است که به‌صورت گام‌به‌گام مباحث مرتبط با شبکه عصبی مصنوعی MLP، الگوریتم‌های فراابتکاری، مدل‌سازی تک‌هدفه، پیش‌پردازش داده‌ها، و ترکیب این دو فن را پوشش می‌دهد. در ادامه خلاصه‌ای از هر فصل ارائه شده است: 

 فصل اول: آشنایی با شبکه عصبی و الگوریتم‌های فراابتکاری

 شبکه عصبی: یادگیری ساختار و عملکرد شبکه‌های عصبی، از جمله لایه‌های مخفی و توابع فعال‌سازی.

 الگوریتم‌های فراابتکاری: آشنایی با الگوریتم‌هایی مانند الگوریتم سینوس - کسینوس SCA برای بهینه‌سازی مسائل پیچیده.

 ترکیب این دو: بهبود عملکرد شبکه عصبی با بهینه‌سازی وزن‌ها و بایاس‌ها توسط الگوریتم‌های فراابتکاری.

 فصل دوم: مدل‌سازی تک‌هدفه و پیش‌پردازش داده‌ها

 مدل‌سازی تک‌هدفه: پیش‌بینی یک هدف خاص با استفاده از شبکه عصبی

 پیش‌پردازش داده‌ها: نرمال‌سازی و انتخاب ویژگی‌ها برای بهبود دقت مدل

 ارزیابی مدل: استفاده از معیارهایی مانند RMSE و R-squared برای سنجش عملکرد مدل

  فصل سوم: پیاده‌سازی عملی در متلب

 ایجاد شبکه عصبی: آموزش نحوه ساخت و آموزش شبکه عصبی MLP در متلب

 ترکیب با الگوریتم: بهینه‌سازی وزن‌ها و بایاس‌ها با الگوریتم سینوس - کسینوس SCA

 تحلیل نتایج بررسی عملکرد مدل هیبریدی و مقایسه آن با روش‌های سنتی

 مطالعه مقاله: تحلیل یک مقاله علمی برای درک کاربردهای عملی این فن‌ها

 اهداف دوره

 هدف اصلی این دوره، ترکیب دو رویکرد پیشرفته در یادگیری ماشین و بهینه‌سازی به‌منظور پیش‌بینی دقیق‌تر پدیده‌های علمی و مدل‌سازی پیچیده است. در این فرایند، شبکه عصبی مصنوعی MLP به‌عنوان یک مدل قدرتمند برای یادگیری از داده‌ها و شبیه‌سازی روابط غیرخطی بین ویژگی‌ها و نتایج استفاده می‌شود. از طرف دیگر، الگوریتم سینوس - کسینوس SCA برای بهینه‌سازی مدل و تنظیم دقیق وزن‌ها و بایاس‌ها در شبکه عصبی به کار می‌رود. این ترکیب می‌تواند به شما کمک کند تا از داده‌های کم یا پیچیده بهترین استفاده را ببرید و پیش‌بینی‌هایی دقیق‌تر و بهینه‌تر داشته باشید.

 چرا این دوره مهم است؟

 مدل‌سازی تک‌هدفه و استفاده از الگوریتم‌های فراابتکاری برای بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی به‌ویژه در مسائل علمی و مهندسی که داده‌ها پیچیده و غیرخطی هستند، اهمیت زیادی دارد. به‌ویژه وقتی که مدل‌های خطی و سنتی قادر به شبیه‌سازی روابط پیچیده و غیرخطی در داده‌ها نیستند، استفاده از این فن‌ها می‌تواند به‌دقت پیش‌بینی کمک زیادی کند. در این دوره، شما با مفاهیم و فن‌های مختلف یادگیری ماشین و بهینه‌سازی در محیط متلب آشنا خواهید شد که می‌توانید آنها را در پروژه‌های علمی و تحقیقاتی خود به کار بگیرید.

 مخاطبین دوره

 این دوره با ارائه مفاهیم نظریه و پیاده‌سازی عملی در محیط متلب، به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تادانش خود را در زمینه شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های فراابتکاری گسترش دهند و از ترکیب این دو فن برای حل مسائل پیچیده بهره‌برداری کنند. دوره آموزشی که تابه‌حال معرفی شد، به ترکیب دو فن قدرتمند در یادگیری ماشین یعنی شبکه عصبی مصنوعی MLP و الگوریتم سینوس - کسینوس SCA می‌پردازد. این دوره به طور ویژه برای افرادی طراحی شده است که به دنبال استفاده از مدل‌سازی تک‌هدفه و بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی در مسائل علمی پیچیده هستند. در ادامه به توضیح بیشتر و برخی نکات تکمیلی در مورد این دوره خواهیم پرداخت تا اطمینان حاصل کنید که تمام جزئیات و مفاهیم این آموزش به‌خوبی درک شود.

 مفاهیم و فن‌های پیشرفته در دوره

الگوریتم سینوس - کسینوس SCA یک الگوریتم بهینه‌سازی فراابتکاری است که برای حل مسائل بهینه‌سازی پیوسته طراحی شده است. این روش توسط میرجلیلی در سال ۲۰۱۶ معرفی شد و الهام‌بخش آن، حرکات ریاضی توابع مثلثاتی سینوس و کسینوس است. الگوریتم SCA از توابع مثلثاتی سینوس و کسینوس برای شبیه‌سازی حرکت جمعیتی از عامل‌های جستجو استفاده می‌کند. هر عامل جستجویی در فضای جستجو حرکت می‌کند و موقعیت خود را بر اساس بهترین جواب یافت شده تاکنون به‌روزرسانی می‌کند. این الگوریتم قابلیت تعادل بین کاوش Exploration و استخراج Exploitation را دارد که به آن کمک می‌کند تا در فضای جستجو گسترده‌ای به دنبال جواب‌ها باشد.

 ۱. ترکیب شبکه عصبی و الگوریتم سینوس - کسینوس SCA

بهینه‌سازی وزن‌ها و بایاس‌ها: یکی از چالش‌های اصلی در آموزش شبکه‌های عصبی، یافتن بهترین وزن‌ها و بایاس‌ها است. در این دوره، از الگوریتم سینوس - کسینوس SCA برای بهینه‌سازی این وزن‌ها و بایاس‌ها استفاده می‌شود. این ترکیب می‌تواند به مدل کمک کند که از بهینه‌سازی‌های محلی Local Optima جلوگیری کرده و به جواب‌های بهینه نزدیک‌تر شود. کدهای متلب برای ترکیب: در این دوره، کدهایی برای ترکیب الگوریتم سینوس - کسینوس SCA با شبکه عصبی MLP در متلب ارائه خواهد شد. این کدها به شما این امکان را می‌دهند که به‌راحتی الگوریتم‌های فراابتکاری را در کنار مدل‌های یادگیری ماشین به کار ببرید.

 ۲. مدل‌سازی تک‌هدفه Single-Objective Modeling

تعریف مدل‌سازی تک‌هدفه: مدل‌سازی تک‌هدفه به فرایند پیش‌بینی یک خروجی خاص (هدف) بر اساس ورودی‌های مختلف اشاره دارد. در بسیاری از مسائل علمی، هدف از مدل‌سازی، پیش‌بینی دقیق یک عامل خاص است که تحت‌تأثیر دیگر ویژگی‌ها قرار دارد. این مدل‌سازی به‌ویژه برای مسائل علمی که نیاز به‌دقت بالایی دارند بسیار مفید است. انتخاب ویژگی‌ها: یکی از مهم‌ترین جنبه‌های مدل‌سازی تک‌هدفه، انتخاب ویژگی‌های مناسب است. در این دوره، شما با راهبُردهای انتخاب ویژگی آشنا خواهید شد که به بهبود دقت مدل کمک می‌کنند.

 ۳. پیش‌پردازش داده‌ها و ارزیابی مدل

پیش‌پردازش داده‌ها: شامل مراحل مختلفی مانند به‌دست‌آوردن آماری توصیفی داده‌ها، نرمال‌سازی و تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و تست است. این مراحل به شما کمک می‌کنند تا از داده‌های موجود به بهترین نحو استفاده کنید. ارزیابی مدل: استفاده از معیارهای ارزیابی مختلف مانند RMSE، MAE و R-squared به شما کمک می‌کند تا دقت و عملکرد مدل‌های پیش‌بینی خود را ارزیابی کرده و نقاط ضعف مدل را شناسایی کنید.

 پیش‌نیازهای دوره

آشنایی با محیط متلب: این دوره به طور خاص برای کسانی که با محیط متلب آشنا هستند طراحی شده است. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای متلب مانند ماتریس‌ها، توابع و حل معادلات عددی می‌تواند به شما کمک کند تا سریع‌تر مطالب را درک کنید.

 برای افراد بدون پیش‌زمینه در متلب، توصیه می‌شود دوره‌های مقدماتی متلب را قبل از این دوره بگذرانند.

 سخن پایانی

 دوره آموزشی یادگیری ماشینی با ترکیب شبکه عصبی مصنوعی MLP و الگوریتم سینوس - کسینوس SCA به شما این امکان را می‌دهد که از ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی و بهینه‌سازی در مدل‌سازی علمی استفاده کنید. با استفاده از شبکه عصبی برای یادگیری و الگوریتم‌های فراابتکاری برای بهینه‌سازی، شما قادر خواهید بود که مدل‌های پیچیده و غیرخطی را بادقت بالاتر پیش‌بینی کنید. این دوره به‌ویژه برای کسانی که به دنبال پیشرفت در پژوهش‌های علمی هستند، بسیار کارگشا است.

 این دوره به طور جامع به آموزش ترکیب شبکه عصبی MLP و الگوریتم سینوس - کسینوس SCA در محیط متلب پرداخته و شما را با مراحل مختلف مدل‌سازی، پیش‌پردازش داده‌ها، بهینه‌سازی مدل‌ها و ارزیابی عملکرد آشنا می‌کند. این دوره برای پژوهشگران و دانشجویان علاقه‌مند به مدل‌سازی علمی و یادگیری ماشین طراحی شده است و با استفاده از آن می‌توانید پروژه‌های علمی خود را بادقت بیشتر و کارایی بهتر به پایان برسانید.

 فصل اول: آشنایی با شبکه عصبی و الگوریتم‌های فراابتکاری

 بخش اول: مروری بر مفاهیم شبکه‌های عصبی مصنوعی

 اجزا و ساختار شبکه عصبی مصنوعی MLP

نحوه کار و آموزش شبکه عصبی

 مثال عددی در مورد نحوه محاسبات شبکه عصبی

 بخش دوم: مروری بر مفاهیم الگوریتم‌های فراابتکاری

آشنایی با الگوریتم‌های فراابتکاری 

ویژگی‌ها و مراحل کار الگوریتم‌های فراابتکاری 

بهینه‌سازی وزن‌های شبکه عصبی با الگوریتم‌های فراابتکاری

 مزایا و معایب استفاده از الگوریتم‌های فراابتکاری 

کاربرد الگوریتم‌های فراابتکاری

 بخش سوم: نحوه ترکیب شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم‌های فراابتکاری

کاربرد الگوریتم‌های فراابتکاری در مبحث بهینه‌سازی شبکه عصبی

 انواع روش‌های کاربرد الگوریتم‌های فراابتکاری در بهینه‌سازی شبکه عصبی 

بهینه‌کردن وزن‌های شبکه عصبی با الگوریتم فراابتکاری

 مراحل کار ترکیب الگوریتم‌های فراابتکاری در بهینه‌سازی شبکه عصبی 

مزایا و چالش‌های استفاده از الگوریتم‌های فراابتکاری در مبحث ترکیب با شبکه عصبی

 فصل دوم: مدل‌سازی تک‌هدفه، پیش‌پردازش داده‌ها و ارزیابی مدل

 بخش اول: مدل‌سازی تک‌هدفه و آماده‌سازی داده‌ها

مدل‌سازی تک‌هدفه 

کاربردهای ترکیب شبکه عصبی و الگوریتم‌های فراابتکاری در رگرسیون

 مراحل و روش‌های اصلی مدل‌سازی تک‌هدفه 

پیش‌پردازش داده‌ها ارزیابی مدل‌ها

 بخش دوم: پیش‌پردازش داده‌ها، انتخاب ویژگی با توابع همبستگی متقابل و خودهمبستگی

پیش‌پردازش داده‌ها و آمار توصیفی

 انتخاب ویژگی با توابع همبستگی متقابل و خودهمبستگی

 فصل سوم: ترکیب شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم‌های فراابتکاری

 بخش اول: ایجاد شبکه عصبی مصنوعی پایه در متلب

تعریف ورودی داده‌ها در محیط متلب

 تعریف تابع نرمال‌سازی در محیط متلب

 تعریف ساختاری ایجاد شبکه عصبی در محیط متلب 

تعریف تابع آموزش شبکه عصبی در محیط متلب 

تعریف شاخص‌های آماری در محیط متلب 

تعریف نمودارهای خروجی در محیط متلب

 بخش دوم: بسط شبکه عصبی مصنوعی برای اتصال به الگوریتم فراابتکاری

ایجاد mfileهای جدید در محیط متلب جهت اتصال به الگوریتم فراابتکاری

 بخش سوم: ترکیب نهایی الگوریتم فراابتکاری و شبکه عصبی مصنوعی

 مروری بر مفاهیم مربوط الگوریتم به‌کاررفته

 اتصال نهایی الگوریتم فراابتکاری به شبکه عصبی مصنوعی

 بخش چهارم: مراحل کارکردن با کد متلب

ورود داده‌ها

 تنظیم عامل‌های شبکه عصبی و الگوریتم

 خروجی گرفتن از برنامه پس اجرا (داده‌های آموزش و تست - شاخص‌های آماری)

 بخش پنجم: بررسی یک مقاله علمی و پژوهشی مرتبط

 بررسی مقاله علمی و پژوهشی مرتبط