نتایج جستجو برای: شبکه عصبی پالسی جفت شده

تعداد نتایج: 479534  

با توجه به اهمیت پیش‌بینی جریان رودخانه در مدیریت منابع‌ آب روش‌های مختلفی برای مدل کردن جریان رودخانه‌ها بکار برده می‌شوند. تا بتوان با بکارگیری این مدل در مدیریت خشکسالی و سیلاب خسارات ناشی از آن‌ها را به حداقل ممکن رساند. در این مطالعه نیز برای پیش‌بینی سری‌ زمانی جریان روزانه ایستگاه ونیار، با توجه به ویژگی‌های غیرخطی مقیاس‌های زمانی چندگانه، مدل هیبرید شبکه عصبی و موجک پیشنهاد شده است. برا...

جواد آذرخش زهرا مروج,

امروزه استفاده ی روز افزون از تجهیزات الکترونیکی و بارهای غیر خطی در سیستم قدرت، مسئله کیفیت توان را به یک موضوع مهم تبدیل کرده است. در این مقاله برای شبیه سازی وقایع کیفیت توان به طور همزمان از دو روش مدل سازی ریاضی و داده های حاصل از شبیه سازی با نرم افزار Pscad استفاده شده است. با توجه به عملکرد بسیار خوب شبکه های عصبی در کارهای تشخیص الگو و طبقه بندی، شبکه عصبی چند لایه برای طبقه بندی وقایع...

انتخاب متغیرهای ورودی و خروجی در تعیین نمرات کارایی تحلیل پوششی داده‌ها از اهمیت فراوانی برخوردار است. در این پژوهش با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی به تعیین ورودی‌ها و خروجی‌های‌ شرکت‌های برق منطقه‌ای پرداخته شده است. کاربرد شبکه عصبی در انتخاب ورودی‌ها و خروجی‌های شرکت‌های برق منطقه‌ای امری است که در ادبیات موضوع سابقه نداشته و مزیت اصلی روش پیشنهادی محسوب می‌شود. به‌‌منظور آموزش شبکه عصبی دو ل...

  شاخص بازار سرمایه به عنوان دماسنج اقتصادی هر کشور می‌باشد. از این رو پیش‌بینی این متغییر جهت اخذ دید کلی از وضعیت اقتصادی و اخذ استراتژی‌های سرمایه‌گذاری، یکی از مسائل مهم به شمار می‌رود. از جمله روش‌های پیش‌بینی پرکاربرد در سری‌های زمانی مالی، شبکه عصبی می‌باشد که با توجه به جامعیت این روش و عدم وجود برخی از پیش‌فرض‌ها در خصوص داده‌ها، گسترش زیادی نسبت به روش‌های آماری یافته است. اما وجود نو...

ژورنال: :کنترل 0
علی اصغر قدیمی ali asghar ghadimi دانشگاه اراک حسن رستگار hasan rastegar دانشگاه صنعتی امیرکبیر فرزاد رضوی farzad razavi دانشگاه تفرش

در این مقاله به تقسیم بهینه توان اکتیو و راکتیو بین منابع تولید پراکنده تغذیه کننده یک شبکه مستقل با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی پرداخته شده است. منابع تولید پراکنده تغذیه کننده شبکه مستقل توسط اینورتر به شبکه متصل شده و یک سیستم مدیریت هوشمند و on-line با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی، مقادیر بهینه میزان تولید واحدها را ارائه می دهد. کنترل کننده محلی موجود در کنار هر سیستم تحقق میزان توان تو...

ژورنال: :مدلسازی در مهندسی 0
حسین باقرپور hossein bagherpour تهران-میدان رازی-خیابان رباط کریم اصلی- کوچه رضا داننده فر- پ 12

هدف این تحقیق ارائه مدل شبکه عصبی مصنوعی در تولید سوخت بیودیزل است که بتوان به راحتی تخمینی از میزان تبدیل واکنش بدست آورد. شبکه تولید شده از نوع شبکه پس انتشار می باشد که دارای یک لایه ورودی، یک لایه خروجی و یک لایه پنهان می باشد. متغیرها ورودی شبکه عصبی به ترتیب عبارتند از: نسبت مولی الکل به روغن (9:1-3:1)، دمای واکنش (65- 45 درجه سانتیگراد) و شدت همزنی (600-200 دور بر دقیقه). با مقایسه نتایج...

ژورنال: :فصلنامه پژوهشنامه مالیات(علمی-پژوهشی) 0
علی فلاحتی assistant professor at razi universityاستادیاردانشگاه رازی شهرام فتاحی assistant professor and faculty member at razi universityاستادیار و عضو هیئت علمی دانشگاه رازی سحر عباسپور m.a. student at razi universityدانشجوی کارشناسی ارشد دانشگاه رازی مینو نظیفی نایینی m.a. student at razi universityدانشجوی کارشناسی ارشد دانشگاه رازی

ظرفیت مالیاتی، ظرفیت اقتصادی یک کشور برای تحمل فشار انواع مالیات ها است به عبارت دیگر، میزانی است که مردم می توانند مالیات بپردازند. تعیین ظرفیت مالیاتی کار دشواری است. بررسی چگونگی افزایش درآمد مالیاتی به عنوان بخشی از درآمدهای دولت از اهمیت ویژه ای برخوردار است. در این راستا، یک برآورد دقیق از ظرفیت مالیاتی و شناخت منابع موجود آن، ضروری به نظر می رسد. مناسب ترین معیار برای محاسبه و برآورد این...

پایان نامه :وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه سیستان و بلوچستان - دانشکده مدیریت و حسابداری 1391

یکی از راه های کمک به سرمایه گذاران و شرکت ها ارایه الگوهای پیش بینی ورشکستگی درباره شرکت ها است. در ابتدا در پیش بینی ورشکستگی از روش های مختلف آماری مانند تحلیل ممیز ، رگرسیون و تحلیل لوجیت استفاده می شده است. اما بعدها توسعه و پیشرفت علم و کسب آگاهی در خصوص توانایی های هوش مصنوعی (ann) (در زمینه شناسایی و دسته بندی الگوها می باشد) محققین توانستند از شبکه های عصبی برای پیش بینی ورشکستگی استفا...

ژورنال: فیزیک زمین و فضا 2011
علیرضا حاجیان وحید ابراهیم‌زاده اردستانی کار لوکاس

در این مقاله روش شبکه عصبی هاپفیلد برای تفسیر هوشمند داده های گرانی استفاده شده است. یک شبکه عصبی هاپفیلد برای تخمین عمق چشمه گرانی طراحی شده است. این شبکه طراحی شده برای داده های مصنوعی و واقعی آزمایش شده اند. در مورد داده های واقعی این شبکه برای تخمین عمق یک تونل قنات واقع در موسسه ژئوفیزیک به کار برده شده و نتایج حاصله به مقادیر واقعی عمق بسیار نزدیک است.

نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال

با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید