مدل‌سازی رسانندگی حرارتی نانوسیال‌های حاوی نانولوله‌های کربنی بر پایه اتیلن گلیکول با استفاده از شبکه عصبی پرسپترون چند لایه‌ای

تشخیص خودکار مدولاسیون با استفاده از برنامه نویسی ژنتیک و شبکه عصبی چند لایه پرسپترون

This paper shows how we can make advantage of using genetic programming in selection of suitable features for automatic modulation recognition. Automatic modulation recognition is one of the essential components of modern receivers. In this regard, selection of suitable features may significantly affect the performance of the process. In this research we implemented our model by using appropria...

مدلسازی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی جهت پیش بینی هدایت حرارتی نانوسیال نانولوله کربنی چند جداره عامل دار – آب و ارائه رابطه تجربی جدید

در این مقاله ، بر اساس نتایج آزمایشگاهی، و با استفاده از روش برازش منحنی و شبکه عصبی مصنوعی اثر دما و کسر حجمی نانولوله‌ها بر ضریب هدایت حرارتی نانوسیال نانولوله کربنی چند جداره عامل دار-آب بررسی شد. یک رابطه دقیق به صورت تابعی از کسر حجمی و دما برای پیش بینی ضریب هدایت حرارتی نانوسیال ارائه شد. همچنین شبکه های عصبی مختلفی به منظور مدلسازی ضریب هدایت حرارتی نانوسیال طراحی شد. در این شبکه‌ها دما...

تخمین تبخیر روزانه از تشت تبخیر با استفاده از سه شبکه عصبی پرسپترون چندلایه، تابع پایه شعاعی و المانی

تشخیص خودکار مدولاسیون با استفاده از برنامه نویسی ژنتیک و شبکه عصبی چند لایه پرسپترون

تشخیص مدولاسیون سیگنال دریافتی گام میانی بین تشخیص سیگنال و دمدولاسیون آن محسوب می شود؛ به طوری که در بسیاری از سیستم های مخابراتی و نظامی تشخیص خودکار مدولاسیون جزئی از سیستم در نظر گرفته می شود. برای تشخیص خودکار مدولاسیون به طور معمول تعدادی ویژگی از سیگنال دریافتی استخراج و به کار گرفته می شود، در این رابطه، انتخاب ویژگی مناسب، تأثیر به سزایی در افزایش کارایی تشخیص خودکار مدولاسیون دارد. در...

مقایسه عملکرد شبکه عصبی پرسپترون چند لایه و تابع پایه شعاعی در پیش‌بینی حجم صنعتی و هیزمی حاصل از درختان

سابقه و هدف: در مدیریت منابع جنگلی، فرآیندهای تصمیم‌گیری مثل عوامل کیفی در معادلات ریاضی وارد نمی‌شوند. درسال‌های اخیر شبکه‌های عصبی، کاربرد فراوانی در منابع جتگلی داشته‌اند. این تحقیق به مقایسه شبکه عصبی پرسپترون چندلایه و شبکه تابع پایه شعاعی در پیش‌بینی حجم صنعتی و هیزمی درختان پرداخته است. بررسی عملکرد شبکه‌های مختلف و یافتن بهترین نوع آن برای دستیابی به نتایج قابل قبول و معتبر از اهداف این...

مدلسازی نفوذپذیری سیستم بیوراکتورغشایی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

مدلسازی برای سیستم های پیچیده ای همچون بیوراکتور غشایی به دلیل امکان اجرای آزمایشهای مجازی زیاد در زمان کوتاه ابزاری قدرتمند است، اگرچه نیازمند اعتبار تجربی و تبدیل فرایند به مدل ریاضی می باشد. در این پژوهش به مدلسازی فرایند فیلتراسیون توسط شبکه های عصبی با استفاده از نرم افزار MATLAB 8.1 (2013) پرداخته شده و از داده های تجربی یک سیستم بیوراکتور غشایی غوطه ور مجهز به غشاء کوبوتا جهت تصفیه فاضلا...