فا   |   En
Login
مشاهده‌ مشخصات مقاله

ارائه روشي کارا جهت طراحي نانوکپسولها بر پايه يادگيري عميق

Authors
  • مهدی کیمیائی
  • مهرداد جلالی
Conference بیست و هفتمین کنفرانس بین الملی انجمن کامپیوتر ایران
Abstract نانوکپسول يکي از مواد مهم در داروسازي است که براي تثبيت تركيبات حساس دارويي و محافظت از عناصر اصلي آنها در برابر واكنش‌های زودرس در بدن انسان بکار مي‌رود. دستيابي به بهترين ترکيب براي ساخت و تعيين اندازه نانو کپسول‌ها يکي از چالش‌های محققان مي‌باشد. الگوريتم‌هاي يادگيري عميق روشي براي خودکارسازي مدل تحليلي است که با کمک الگوريتم‌هاي تکرارپذير از داده‌ها ياد مي‌گيرند و پارامترهاي خود را تنظيم مي‌کنند. در اين پژوهش از شبکه پيش‌رو عميق (DFF)Deep Feedforward براي مدل سازي رفتار نانوکپسول آليسين استفاده شده است. بعداز انجام 15 آزمايش، اين نانو کپسول توليد و اندازه ذره آن اندازه‌گيري شده است. اين شبکه‌ي عصبی با 1 و 2 و 3 لايه پنهان و تعداد نورون‌هاي مختلف با داده‌هاي گردآوري شده، ساخته شده و خطاي MSE هر يک از آنها بدست آمده است. به دليل کمبود داده‌هاي آزمايشگاهي از تکنيک Leave-One-Out براي ساخت اين مدل‌ها استفاده شده است. برای مقایسه، از سیستم Fuzzy با تعداد 1 و 2 و 3 و 4 تابع تعلق گوسی استفاده و خطای MSE آنها با DFF مقایسه شده است. نتايج بدست آمده نشان می‌دهد که يک شبکه‌ي DFF با 3 لايه پنهان نتايج بهتري نسبت به ديگر سيستم‌هاي پياده‌سازي شده فراهم مي‌کند و خطاي MSE آن بطور چشم‌گيري کمتر از ديگر مدل‌ها مي‌باشد.
قیمت
  • برای اعضای سایت : 100,000 Rial
  • برای دانشجویان عضو انجمن : 20,000 Rial
  • برای اعضای عادی انجمن : 40,000 Rial

خرید مقاله