نتایج جستجو برای: شبکههای عصبی مصنوعی anns
تعداد نتایج: 24779 فیلتر نتایج به سال:
مدلسازی و پیشبینی سطح ایستابی چاهها یکی از کارهای اساسی برایرسیدن به مدیریت بهینه منابع آب میباشد. یکی از راههای پیشبینی سطح آب زیرزمینی استفاده از تکنیکهای هوش مصنوعی نظیر شبکه عصبی مصنوعی و برنامهریزی بیان ژن میباشد. هدف از این پژوهش بررسی کارایی روش شبکه عصبی مصنوعی و برنامهریزی بیان ژن در پیشبینی سطح ایستابی آب زیرزمینی آبخوان دشت جیرفت میباشد. به این منظور از دادههای سطح ایست...
در سالهای اخیر، شاهد حرکتی مستمر از واکاویها، پژوهشها و پردازشهای صرفاً نظری و روش محور بـه پـژوهشهـا وپردازشهای دادهمحوریم، حرکتی که به نحو احسن خود را در ظهور و توسعه روشهای اکتشاف دانش، به ویژه داده کاوی وفنون خاص آن، نشان داده است. بهرغم تصور رایج، دادهکاوی صرفاً به پژوهشهای کمی و آماری محـدود نمـیشـود و درپژوهشهای کیفی هم شاهد ظهور تحولات مشابهی بودهایم. در این مقاله با فرض تطبیقپذیری اکتشاف...
افزایش جمعیت و محدودیت اراضی قابلکشت در دهههای اخیر، موجب توجه زیاد به افزایش تولید در واحد سطح وارزیابی تناسب اراضی شده است. چندین روش از جمله روشهای محدودیت (بیشینه، تعداد و شدت)، پارامتریک (استوری وریشهدوم) و روش مبتنی بر منطق فازی برای ارزیابی تناسب اراضی ارائهشده است که این روشهای کلاسیک ارزیابیتناسب اراضی، برخلاف روش فازی، قادر به بیان ماهیت پیوسته ویژگیهای خاک نبوده و کلاسهای تناسب اراضی...
بدون شک اولین قدم در مدیریت رودخانه پیشبینی بارش سطح حوضه آبریز میباشد. با این حال، با توجه به بالا بودن خاصیت تصادفی فرآیندها، بسیاری از مدلها هنوز هم به منظور تعریف چنین پدیدة پیچیدهای در زمینه مهندسی هیدرولوژیک توسعه داده میشوند. اخیراً شبکههای عصبی مصنوعی به عنوان یک برونیابی و درونیابی غیرخطی گسترده توسط هیدرولوژیستها مورد استفاده قرار میگیرد. در پژوهش حاضر، تجزیه و تحلیل موجک ...
افلاتوکسین B1 (AFB1) سمی ترین گروه آفلاتوکسینهاست که باعث آلودگی محصولات کشاورزی شده و اثرات مرگ باری بر سلامت انسان دارد. تشخیص AFB1 در مواد غذایی و خوراکی توسط بیوسنسورها سریع، کم هزینه و دقیق است. در این مقاله به مدلسازی و شبیهسازی واکنشهای شیمیایی در بیوسنسور پتانسیومتری AFB1 جهت تعیین ثابتهای بهینه نرخ واکنش پرداخته شده است. شبیهسازی واکنشهای شیمیایی توسط نرم افزار COMSOL...
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...
در این مقاله، با هدف دستیابی به پیشبینیهای دقیقتر، سه نوع الگوی رگرسیون خطی، سریزمانی و شبکه عصبی مصنوعی طراحی و براورد شده است. در ابتدا ماهیت ساختاری سریزمانی مورد نظر از جهت خطی، غیرخطی و تصادفی بودن با استفاده از آزمون نمای لیاپانوف بررسی شده است. نتایج این آزمون، وجود آشوب ضعیفی را در سیستم نشان میدهد و بیانگر امکان استفاده از الگوسازی غیرخطی برای پیشبینی دقیق تر کوتاه مدت است. در م...
در این مقاله روش جدیدی برای مدل سازی خطی سیستم های غیر خطی ارائه می گردد . اساس روش پیشنهادی طراحی یک شبکه عصبی مصنوعی دو لایه و آموزش آن بر مبنای داده های ورودی- خروجی است . وزن های اتصالات این شبکه ضرایب تابع تبدیل هستند . در سیستم هایی که رفتار آنها خطی باشد ، روش حداقل کردن مربعات خطا (lse) بهترین نتایج مدل سازی را ارائه می نماید . در سیستم هایی که رفتار غیر خطی دارند ، نظیر بعضی قسمت های ب...
پارامترهای ژئومکانیکی و پتروفیزیکی مخزن همانند سرعت موج برشی، تخلخل و تراوایی از جمله پارامترهای مهمی هستند که در شبیهسازی مخازن هیدروکربوری و استراتژیهای اکتشافی نقش موثری ایفا می کنند. اخیراً روشهای هوش مصنوعی بهمنظور پیشبینی این پارامترها با استفاده از دادههای چاه پیمایی بهکاربرده شدهاند. بااینحال پیشبینی ویژگیهای مخازن ناهمگن همواره با دشوارهای بسیاری همراه است و بهسختی پاسخ مناس...
در سالهای اخیر آلودگی هوا به عنوان یکی از بزرگ ترین مشکلات زیست محیطی در سطح جهانی مطرح شده است. ازن تروپوسفری یک آلاینده ثانویه است و سبب بروز مشکلات تنفسی و تاثیر حاد بر گیاهان میشود. در این مطالعه به دلیل غیر خطی بودن و پیچیدگی این پدیدههابه مقایسه برآورد غلظت آلاینده ازن با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و شبکه عصبی فازی-تطبیقی پرداخته شد. در پژوهش حاضر از متغیرهای هواشناسی در ...
نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال
با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید