أن المادة التي قدمت في هذا البحث هي من اساسيات (معمارية الشبكة العصبية) التي تكون حلا لـ(المعادلات الخطية بأستخدام المصفوفة لطرق تقسيم الوقت المتقطع بواسطة الشبكة العصبية), وكما هو معروف فان الشبكة العصبية تتكون من العديد من العناصر المترابطة الداخلية(عقد أو عصبونات) ويمكن عرض جزءاً لهذه الشبكة العصبية اعتماداً على طور التدريب (المحدد لتدريب البيانات المستخدمة),وتقسيم المصفوفة يحل بعدة معالجت أولية متعددة.ومن الضروري معالجة هذه الطرق من خلال استخلاص الخصائص المهمة للبيانات المستخدمة لتدريب الشبكة عليها بدلاً من أستخدام البيانات على هيئة "سطر". وهذه المعالجة الأولية لها يمكن أن تحسن أداء الشبكة العصبية والتقارب المنجز بطريقتي(Richardson and Ganss Seidel)على التوالي بنفس معيار الانهاء المستخدم لكلا الطريقتين, وبمقارنة جميع النتائج ظهر أن طريقة (SOR)المكررة تعطي نتائج ذات تقارب أفضل وأسرع. وبمقارنة نتائج (SOR)مع (نتائج القادم – أفضل )لـ) (Gauss-Seidel ترى ان طريقة الـ(SOR)اسرع بعشر مرات.
إبراهيم عيسى, عيسى. (2007). حل المعادلات الخطية باستخدام تقييم المصفوفة لطرق تقييم الوقت المتقطع بواسطة الشبكات العصبية. مجلة كركوك للعلوم Kirkuk Journal of Science, 2(2), 79-87. doi: 10.32894/kujss.2007.43439
MLA
عيسى إبراهيم عيسى. "حل المعادلات الخطية باستخدام تقييم المصفوفة لطرق تقييم الوقت المتقطع بواسطة الشبكات العصبية". مجلة كركوك للعلوم Kirkuk Journal of Science, 2, 2, 2007, 79-87. doi: 10.32894/kujss.2007.43439
HARVARD
إبراهيم عيسى, عيسى. (2007). 'حل المعادلات الخطية باستخدام تقييم المصفوفة لطرق تقييم الوقت المتقطع بواسطة الشبكات العصبية', مجلة كركوك للعلوم Kirkuk Journal of Science, 2(2), pp. 79-87. doi: 10.32894/kujss.2007.43439
VANCOUVER
إبراهيم عيسى, عيسى. حل المعادلات الخطية باستخدام تقييم المصفوفة لطرق تقييم الوقت المتقطع بواسطة الشبكات العصبية. مجلة كركوك للعلوم Kirkuk Journal of Science, 2007; 2(2): 79-87. doi: 10.32894/kujss.2007.43439
)
