نتایج جستجو برای: مدل شبکههای عصبی مصنوعی

تعداد نتایج: 134139  

هدف پژوهش حاضر مقایسه توانمندی رگرسیون لجستیک و شبکه­های عصبی مصنوعی در پیش­بینی سطوح رضایت زناشـویی دانشجویان زن بر اساس سـبک­های دلبستگی آنها بود. داده­های مربوط به پرسشنامه رضایت زناشویی (انریچ) و مقیاس دلبستگی بزرگسالان که توسط 300 دانشجوی زن متأهل تکمیل شده بود با استفاده از دو روش یاد شده تحلیل شدند و نسبت موفقیت هریک از مدل­ها از طریق آزمون مک نمار مورد مقایسه قرار گرفتند. نتایج نشان داد...

ژورنال: :پژوهش های کاربردی در شیمی 0
مهدی نکویی استادیار شیمی تجزیه، گروه شیمی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد شاهرود، شاهرود، ایران مجید محمدحسینی دانشیار شیمی تجزیه، گروه شیمی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد شاهرود، شاهرود، ایران مهدی رحیمی کارشناس ارشد شیمی فیزیک، گروه شیمی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد شاهرود، شاهرود، ایران عبدالرضا علوی قره باغ مربی، دانشجوی دکترای برق، گروه برق، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد شاهرود، شاهرود، ایران

این پژوهش به پیش بینی فعالیت دارویی 38 مشتق آمینواسید به عنوان بازدارنده های هیستون دی استیلاز (hdac) جهت درمان سرطان و برخی از بیماری ها اختصاص دارد. آنزیم های hdac موجب تسریع روند حذف گروه های استیل از باقیمانده های لیزین از پروتیین های شامل هیستون (histone) می شوند. پس از محاسبه ی توصیف کننده های مولکولی مستقل، با استفاده از روش مرحله ای انتخاب متغیر و گزینش 4 توصیف کننده، جهت مدل سازی از رگ...

ژورنال: :مهندسی و مدیریت آبخیز 2013
مجید خزایی محمد رضا میرزایی

پیش­بینی در هیدرولوژی به معنی تخمین شرایط هیدرولوژیکی و هواشناسی در یک بازه زمانی خاص می­باشد. در همین راستا، فهم رابطه بین بارش و رواناب یکی از ضروری ترین مسائل برای مدیریت منابع آب می باشد. پژوهش حاضر با هدف مقایسه بین مدل های مختلف شبکه عصبی مصنوعی (mlp وrbf) و سری های زمانی آرما (arma) در برآورد دبی ماهانه در حوزه آبخیز طالقان برای یک دوره 30ساله بین سال های 1356 تا 1386 پی­ریزی شد. در روش ...

افزایش تقاضای محصولات کشاورزی و کمبود منابع آب و خاک مناسب همراه با مشکلات تحقیقات میدانی، ضرورت استفاده از مدل‌های مناسب برای پیش‌بینی عملکرد محصولات کشاورزی را آشکار می‌سازد. این تحقیق به بررسی کارایی مدل‌های فراکاوشی شبکه‌های عصبی مصنوعی، شبکه تطبیقی عصبی فازی و روش ترکیبی شبکه‌های عصبی- فازی تطبیقی و الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات دربرآورد عملکرد گندم به کمک ویژگی‌های خاک و اراضی پرداخته ‌...

اردوان قربانی بهنام بهرامی,

اندازه گیری مستقیم تنوع گونه­ای امری وقت­گیر و ­هزینه­بر بوده و تا حدی به دلیل خطاهای حاصل از نمونه­گیری غیرقابل اعتماد است. این مطالعه با هدف تعیین فاکتور­های کم­هزینه در پیش­بینی تنوع گونه­ای بوسیله شبکه مدل­های عصبی مصنوعی، شبکه عصبی تطبیقی-فازی و رگرسیونی انجام شد. نمونه­برداری با استفاده از روش سیستماتیک-تصادفی از 60 قطعه نمونه در طول 6 ترانسکت 100 متری و از عمق 30-0 سانتی­متری خاک صورت گر...

ژورنال: :پژوهش های رشد و توسعه پایدار 0
رضا تهرانی دانشگاه تهران وحید عباسیون تهران

زمانبندی معاملات سهام مسأله ای بسیار مهم و مشکل به دلیل پیچیدگی بازار سهام است. آنچه اهمیت دارد پیش بینی روند قیمت سهام است که هدف اصلی در مباحث تحلیل تکنیکی است. گرچه این امر به دلیل دخالت عوامل متعدد بازار و روابط بین آنها چندان آسان نیست. به نظر می رسد استفاده از ابزارها و الگوریتمهای محاسباتی پیچیده تر مانند شبکه های عصبی مصنوعی در مدلسازی فرآیندهای غیر خطی که منتج به قیمت و روند سهام می شو...

ژورنال: اکو هیدرولوژی 2015

مقدار دبی یا رواناب خروجی از یک حوضة آبخیز از اهمیت زیادی برخوردار است؛ زیرا کمبود آن ممکن است موجب خسارات مالی و مازاد آن به‌صورت سیلاب ممکن است موجب خسارات جانی و مالی شود. در این پژوهش با استفاده از شبکة عصبی مصنوعی پرسپترون چندلایه (MLP) و مدل فازی عصبی تطبیقی (ANFIS) و روش رگرسیون چندمتغیره، فرایند بارش- رواناب به‌صورت روزانه در حوضة آبخیز خرم‌آباد شبیه‌سازی شد. برای ورودی‌ها از ترکیب‌های ...

ژورنال: :دانش مالی تحلیل اوراق بهادار 2012
اکبر کمیجانی اسماعیل نادری

این مقاله با هدف معرفی یک الگوی مناسب جهت پیش­بینی شاخص بازدهی بورس اوراق بهادار تهران صورت پذیرفته است. داده­های مورد استفاده در این پژوهش به صورت روزانه و شامل بازه­ی زمانی پنجم فروردین 1388 تا سی­ام آبان 1390 که مشتمل بر 616 مشاهده بوده که جهت مجزا سازی پیش­بینی­های داخل نمونه­ای و خارج از نمونه­ای، از تقریباً 90% از مشاهدات (556 مشاهده) جهت تخمین ضرایب مدل و از مابقی (60 مشاهده) جهت انجام پی...

ژورنال: مهندسی منابع آب 2010
حسین فتحیان, محمد نیکو مهدی نیکو

یکی از روش‌های پیش‌بینی سیل در رودخانه‌ها به منظور مدیریت و کنترل سیل در آن، روندیابی سیل می‌باشد. امروزه تکنیک جدید استفاده از مدل شبکه‌های عصبی مصنوعی تکاملی(EANN) که مبتنی بر هوش مصنوعی می‌باشد، کاربرد گسترده‌ای در زمینه‌های مختلف علمی به‌ویژه مهندسی آب پیدا کرده است. در این تحقیق به روندیابی سیل در رودخانه کارون، بازه اهواز- فارسیات، با استفاده از مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی تکاملی پیش رونده (...

نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال

با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید