نتایج جستجو برای: مهندسی شبکه های عصبی
تعداد نتایج: 491064 فیلتر نتایج به سال:
در این مطالعه قابلیت مدلهای شبکه عصبی مصنوعی در زمینه تولید مصنوعی جریان ارزیابی میشود. مدلی که برای تولید مصنوعی بکار رفته با ترکیب مدل شبکه عصبی و یک مؤلفه تصادفی با توزیع نرمال ایجاد شده است. در توسعه مدل از شبکه عصبی چند لایه تغذیه پیشرفتی با الگوریتم آموزشی انتشار برگشتی خطا استفاده شده است. بر این اساس مدل، سریهای بلند مدت و تا 300 سال جریان مصنوعی روزانه در رودخانه خرسان را تنها با ...
امروزه سیستم های هوشمند کاربردهای فراوانی در امور مختلف بانکی و مالی پیدا کرده اند. بررسی و تصویب اعتبارات، یکی ازکاربردهای شبکه های عصبی است. از طرف دیگر محدودیت منابع در بخش مسکن و به تبع آن کمبود مسکن در کشور، تخصیصبهینه منابع را یک ضرورت نموده است. پژوهش حاضر با هدف ارائه مدل مناسب بررسی رفتار اعتباری مشتریان تسهیلات مصرفی تسهیلات خرید مسکن با استفاده از شبکه های عصبی جهت امتیازبندی اعتبار...
پیشبینی مؤلفههای باد از جمله سرعت باد یکی از عوامل مهم به خصوص در بحث تبخیر در یک حوزه آبخیز محسوب میگردد. در این مقاله سعی گردید، جهت افزایش کارایی مدلهای هوش مصنوعی، در پیشبینی سرعت باد، دو مدل شبکه عصبی و فازی-عصبی با تئوری موجک ترکیب شده و دو مدل هیبرید جدید ارائه گردید. در این تحقیق با استفاده از برخی پارامترهای اقلیمی ایستگاه همدیدی یزد از جمله سرعت باد، دمای متوسط، دمای بیشینه، رطو...
امروزه با پیشرفت تکنولوژی برای حل مسائلی که روابط دقیق ریاضی بین ورودی و خروجی برقرار نمی باشد از شبکه های عصبی مصنوعی استفاده می شود. در این پژوهش برای پیشبینی کشش سطحی مایعات یونی بر پایه ایمیدازولیوم دو شبکه عصبی پرسپترون چند لایه شامل شبکه عصبی مصنوعی پیشرو (FFANN) و شبکه عصبی آبشاری (CANN) پیشنهاد شد. برای بررسی صحت مدل ها، از 1251 داده آزمایشگاهی گردآوری شده از مقالات مختلف شامل کشش سطحی...
النینو از پدیده های مهم اقلیمی است که تأثیر زیادی بر متغیرهای اقلیمی نقاط مختلف کره زمین دارد. با توجه به نقش تبخیر در مطالعات منابع آب، بررسی تأثیر پدیده النینو بر این متغیر اقلیمی، از اهمیت شایانی برخوردار است. هدف از این پژوهش بررسی امکان برآورد تبخیر در ایستگاه همدید خرم آباد با استفاده از داده های النینو و با کمک مدل شبکه عصبی مصنوعی است. بدین منظور، داده های تبخیر ماهانه ایستگاه به مدت 29...
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 ...
یک سیستم رودخانهای یک سیستم بازاست که از درگیر شدن ارتباطات مختلف و پیچیده شکل می گیرد. خصوصیات ذاتی حوضه ها از یک سو و عوامل خارجی از سوی دیگر رفتارهای رودخانه را متاثر می سازد.وجود ارتباطات متقابل متعدد از جمله ارتباطات جریان ورسوب حمل شده وتاثیر عوامل ژئومورفولوژی حوضه و مدل سازی آن از اهمیت ویژه ای برخوردار است.در این مطالعه دونوع شبکه عصبی مصنوعی ژئومورفولوژیکی و غیر ژئومورفولوژیکی برای پ...
برآورد ویژگی های هیدروژئولوژیکی تودهٔ سنگ و پیش بینی میزان جریان آب از بحث های حیاتی و جدی در مهندسی سنگ به شمار می رود. از آن جا که در تودهٔ سنگ های درز و شکاف دار ناپیوستگی ها مسیرهای اصلی جریان آب را به وجود می آورند، مشخصات آن ها تأثیر چشم گیری بر آب گذری خواهد داشت. با وجود تحقیقات فراوان هنوز روش مناسبی که رابطه مشخصی بین همه پارامترها و میزان آب گذری برقرار کند وجود ندارد. امروزه شبکه های ...
پیشرفتهای اخیر در کشاورزی دقیق سبب شده است تا مدل های قابل انعطاف مختلفی جهت پیش بینی، طبقهبندی و تهیه نقشههای دقیق از جمعیت علفهای هرز به منظور کنترل متناسب بامکان آنها ارائه شود. این پژوهش به منظور پیش بینی الگوی پراکنش جمعیت علف هرز تلخه با استفاده از شبکه عصبی بردار چندی ساز یادگیر(LVQNN) در سطح مزرعه انجام شد. داده های مربوط به تراکم جمعیت علف هرز تلخه از طریق نمونه برداری بر روی یک ش...
استفاده از مدلهای تجربی آماری از روش های کاربردی رایج، میان مدیران منابع جنگلی است. تحلیل رگرسیون نیز از روشهای آماری بوده که می تواند برای برآورد حجم استفاده گردد. این روش نیازمند پیش فرض و دارای محدودیتهایی مانند نرمال بودن توزیع داده ها، عدم رابطه هم خطی، یکسان بودن واریانس خطاها است. استفاده از روش های جدید مثل شبکه های عصبی مصنوعی، دارای محدودیت های مذکور نیست. در این بررسی هدف مق...
نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال
با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید