UDOSKONALENIE α-PARAMETERYZOWANEJ METODY PRZEKSZTAŁCENIA RÓŻNICZKOWEGO Z OPTYMALIZATOREM DANDELION DO ROZWIĄZYWANIA RÓWNAŃ RÓŻNICZKOWYCH ZWYCZAJNYCH
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
Numer Tom 14 Nr 4 (2024)
-
IDENTYFIKACJA SZTYWNEJ PRZESZKODY O DOWOLNYM KSZTAŁCIE OŚWIETLONEJ PŁASKĄ FALĄ AKUSTYCZNĄ PRZY UŻYCIU DANYCH Z BLISKIEGO POLA
Tomasz Rymarczyk, Jan Sikora5-9
-
OBRAZOWANIE OPARTE NA CZĘSTOTLIWOŚCI RADIOWEJ DO LOKALIZACJI WEWNĄTRZ POMIESZCZEŃ Z WYKORZYSTANIEM TECHNIK BEZPAMIĘCIOWYCH I TECHNOLOGII BEZPRZEWODOWEJ
Tammineni Shanmukha Prasanthi, Swarajya Madhuri Rayavarapu, Gottapu Sasibhushana Rao, Raj Kumar Goswami, Gottapu Santosh Kumar10-15
-
INTELIGENTNA TECHNOLOGIA DOPASOWYWANIA DLA ELASTYCZNYCH ANTEN
Olena Semenova, Andriy Semenov, Stefan Meulesteen, Natalia Kryvinska, Hanna Pastushenko16-22
-
RÓŻNICOWE MAPOWANIE MACIERZY MULLERA SKŁADNIKA POLIKRYSTALICZNEGO TKANEK BIOLOGICZNYCH NARZĄDÓW LUDZKICH
Andrei Padure, Oksana Bakun, Ivan Mikirin, Oleksandr Dubolazov, Iryna Soltys, Oleksandr Olar, Yuriy Ushenko, Oleksandr Ushenko, Irina Palii, Saule Kumargazhanova23-27
-
SELEKTOR POLARYZACJI NA FALOWODACH CZĘŚCIOWO WYPEŁNIONYCH DIELEKTRYKIEM
Vitaly Pochernyaev, Nataliia Syvkova, Mariia Mahomedova28-31
-
FUNKCJONALNIE ZINTEGROWANY PRZYRZĄD DO POMIARU TEMPERATURY
Les Hotra, Oksana Boyko, Igor Helzhynskyy, Hryhorii Barylo, Marharyta Rozhdestvenska, Halyna Lastivka32-37
-
BADANIA PROCESU KONTROLI OZONU Z WYKORZYSTANIEM CZUJNIKÓW ELEKTRONICZNYCH
Sunggat Marxuly, Askar Abdykadyrov, Katipa Chezhimbayeva, Nurzhigit Smailov38-45
-
OPTYMALIZACJA FARM WIATROWYCH: PORÓWNAWCZE ZWIĘKSZENIE WYDAJNOŚCI W WARUNKACH NISKIEJ PRĘDKOŚCI WIATRU
Mustafa Hussein Ibrahim, Muhammed A. Ibrahim, Salam Ibrahim Khather46-51
-
STEROWANIE MPPT SYSTEMU PV: ANALIZA PORÓWNAWCZA ALGORYTMÓW P&O, INCCOND, SMC I FLC
Khoukha Bouguerra, Samia Latreche, Hamza Khemlche, Mabrouk Khemliche52-62
-
15-POZIOMOWY ASYMETRYCZNY FALOWNIK WIELOPOZIOMOWY OPARTY NA TECHNOLOGII DSTATCOM POPRAWIAJĄCY JAKOŚĆ ZASILANIA
Panneerselvam Sundaramoorthi, Govindasamy Saravana Venkatesh63-70
-
SYMULACJA KOMPUTEROWA ZWARCIA TRANSFORMATORA NADPRZEWODNIKOWEGO
Leszek Jaroszyński71-74
-
STEROWANIE ZORIENTOWANE POLOWO DLA SILNIKÓW INDUKCYJNYCH OPARTE NA SZTUCZNEJ INTELIGENCJI
Elmehdi Benmalek, Marouane Rayyam, Ayoub Gege, Omar Ennasiri, Adil Ezzaidi75-81
-
BADANIE ZMIAN POZIOMU BEZPIECZEŃSTWA SIECI W OPARCIU O PODEJŚCIE KOGNITYWNE
Olha Saliieva, Yurii Yaremchuk82-85
-
WYKORZYSTANIE UCZENIA MASZYNOWEGO W SYSTEMACH WYKRYWANIA WŁAMANIA DO SIECI
Ahmad Sanmorino, Herri Setiawan, John Roni Coyanda86-89
-
WYKORZYSTANIE WEKTORÓW WSPIERAJĄCYCH DO ZBUDOWANIA OPARTEGO NA REGUŁACH SYSTEMU WYKRYWANIA ZŁOŚLIWYCH PROCESÓW W RUCHU SIECIOWYM ORGANIZACJI
Halyna Haidur, Sergii Gakhov, Dmytro Hamza90-96
-
WYODRĘBNIANIE PAR EMOCJA-PRZYCZYNA: METODOLOGIA OPARTA NA BiLSTM
Raga Madhuri Chandra, Giri Venkata Sai Tej Neelaiahgari, Satya Sumanth Vanapalli97-103
-
UDOSKONALENIE α-PARAMETERYZOWANEJ METODY PRZEKSZTAŁCENIA RÓŻNICZKOWEGO Z OPTYMALIZATOREM DANDELION DO ROZWIĄZYWANIA RÓWNAŃ RÓŻNICZKOWYCH ZWYCZAJNYCH
Mustafa Raed Najeeb, Omar Saber Qasim104-108
-
METODA ADAPTACYJNEGO KODOWANIA STATYSTYCZNEGO Z UWZGLĘDNIENIEM CECHY STRUKTURALNE OBRAZÓW WIDEO
Volodymyr Barannik, Dmytro Havrylov, Serhii Pantas, Yurii Tsimura, Tatayna Belikova, Rimma Viedienieva, Vasyl Kryshtal109-114
-
OPTYMALIZACJA PROGNOZOWANIA SZEREGÓW CZASOWYCH: WYKORZYSTANIE MODELI UCZENIA MASZYNOWEGO W CELU ZWIĘKSZENIA DOKŁADNOŚCI PREDYKCYJNEJ
Waldemar Wójcik, Assem Shayakhmetova, Ardak Akhmetova, Assel Abdildayeva, Galymzhan Nurtugan115-120
-
SYNCHRONIZACJA ZARZĄDZANIA STEROWANEGO ZDARZENIAMI PODCZAS GROMADZENIA DANYCH
Valeriy Kuzminykh, Oleksandr Koval, Yevhen Havrylko, Beibei Xu, Iryna Yepifanova, Shiwei Zhu, Nataliia Bieliaieva, Bakhyt Yeraliyeva121-129
-
UKŁAD INTERFEJSU A WYDAJNOŚĆ PRZYSWAJANIA INFORMACJI W PROCESIE UCZENIA SIĘ
Julia Zachwatowicz, Oliwia Zioło, Mariusz Dzieńkowski130-135
-
ZAUTOMATYZOWANY SYSTEM ZARZĄDZANIA WODĄ Z PROGNOZOWANIEM ZAPOTRZEBOWANIA OPARTYM NA SZTUCZNEJ INTELIGENCJI
Arman Mohammad Nakib136-140
-
SCHEMATY UML SYSTEMU ZARZĄDZANIA STANOWISKAMI UTRZYMANIA
Lyudmila Samchuk, Yuliia Povstiana141-145
-
PRZEWIDYWANIE WAGI DEFEKTU KODU NA PODSTAWIE UCZENIA ZESPOŁOWEGO
Ghada Mohammad Tahir Aldabbagh, Safwan Omar Hasoon146-153
-
NIEDROGA RZECZYWISTOŚĆ ROZSZERZONA W CHIRURGII KRĘGOSŁUPA: BADANIE EMPIRYCZNE DOTYCZĄCE POPRAWY WIZUALIZACJI I DOKŁADNOŚCI CHIRURGICZNEJ
Iqra Aslam, Muhammad Jasim Saeed, Zarmina Jahangir, Kanza Zafar, Muhammad Awais Sattar154-163
Archiwum
-
Tom 16 Nr 2
2026-06-30 27
-
Tom 16 Nr 1
2026-03-30 27
-
Tom 15 Nr 4
2025-12-20 27
-
Tom 15 Nr 3
2025-09-30 24
-
Tom 15 Nr 2
2025-06-27 24
-
Tom 15 Nr 1
2025-03-31 26
-
Tom 14 Nr 4
2024-12-21 25
-
Tom 14 Nr 3
2024-09-30 24
-
Tom 14 Nr 2
2024-06-30 24
-
Tom 14 Nr 1
2024-03-31 23
-
Tom 13 Nr 4
2023-12-20 24
-
Tom 13 Nr 3
2023-09-30 25
-
Tom 13 Nr 2
2023-06-30 14
-
Tom 13 Nr 1
2023-03-31 12
-
Tom 12 Nr 4
2022-12-30 16
-
Tom 12 Nr 3
2022-09-30 15
-
Tom 12 Nr 2
2022-06-30 16
-
Tom 12 Nr 1
2022-03-31 9
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Authors
mostafa.csp115@student.uomosul.edu.iq
Abstrakt
Celem niniejszego manuskryptu jest rozwiązanie równań różniczkowych zwyczajnych (ODE) metodą α-parametryzowanej transformacji różniczkowej (α-PDTM). Ponadto staramy się zwiększyć skuteczność α-PDTM poprzez włączenie optymalizatora Dandelion (DO). DO odgrywa kluczową rolę w optymalizacji parametru α, zapewniając jego dostosowanie i modyfikację w celu zabezpieczenia najbardziej korzystnej wartości. To udoskonalenie skutkuje dokładniejszym przybliżeniem w porównaniu z metodami konwencjonalnymi. Proponowane podejście, określane jako (αDO-PDTM), demonstruje rozwiązanie wyróżniające się niezawodnością i wydajnością, co zostało określone poprzez obliczenie maksymalnego błędu bezwzględnego (MAE) i średnich błędów kwadratowych (MSE).
Słowa kluczowe:
Bibliografia
[1] Abd Elaziz M., Ewees A. A., Oliva D.: Hyper-heuristic method for multilevel thresholding image segmentation. Expert Systems with Applications 146, 2020, 113201.
[2] Beheshti Z., Shamsuddin S. M. H.: A review of population-based meta-heuristic algorithms. Int. J. Adv. Soft Comput. Appl. 5(1), 2013, 1–35.
[3] Doha E., Bhrawy A., Saker M.: On the derivatives of Bernstein polynomials: an application for the solution of high even-order differential equations. Boundary Value Problems 2011, 2011, 829543.
[4] Mukhtarov O., Yücel M., Aydemir K.: A new generalization of the differential transform method for solving boundary value problems. Journal of New Results in Science 10(2), 2021, 49–58.
[5] Murad M. A. S.: Modified integral equation combined with the decomposition method for time fractional differential equations with variable coefficients. Applied Mathematics-A Journal of Chinese Universities 37(3), 2022, 404-414.
[6] Najeeb M. R., Entesar A., Qasim O. S.: Improving homotopy analytical method with sine cosine algorithm and Simpson integrative method for solving fractional ordinary differential equations. AIP Conference Proceedings 2398(1), 2022.
[7] Qasim O. S., Entesar A.: Solve differential equations via a hybrid method between homotopy analytical method and sine cosine optimization algorithm. Journal of Physics: Conference Series 1879(3), 2021, 032048.
[8] Shijun L.: Advances in the Homotopy Analysis Method. World Scientific, 2013.
[9] Wang F., Yuan X., Liew S. C., Guo D.: Wireless MIMO switching: Weighted sum mean square error and sum rate optimization. IEEE Transactions on Information Theory 59(9), 2013, 5297–5312.
[10] Wang Z., Li Y., Zhang H., Liu C., Chen Q.: Sampling-based optimal motion planning with smart exploration and exploitation. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics 25(5), 2020, 2376–2386.
[11] Wang Z., Yu F., Wang D., Liu T., Hu R.: Multi-threshold segmentation of breast cancer images based on improved dandelion optimization algorithm. The Journal of Supercomputing 80(3), 2023, 3849–3874.
[12] Yücel M., Muhtarov F.: Parameterized Differential Transform Method and Its Application to Boundary Value Transmission Problems. Yüzüncü Yıl Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi 28(2), 2023, 431–442.
[13] Zhao S., Zhang T., Ma S., Chen M.: Dandelion Optimizer: A nature-inspired metaheuristic algorithm for engineering applications. Engineering Applications of Artificial Intelligence 114, 2022, 105075.
[14] Zhou J.: Differential Transformation and Its Applications for Electronic Circuits. Huazhong Science & Technology University Press, China 1986.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Abstract views: 307
Downloads: 289

