برای تعیین استراتژی های کنترلی در سیستم توزیع،و انجام تصمیم گیری های لازم توسط سیستم شناسنده الگو،لازم است حالت سیستم توزیع تخمین زده شود . در این سیستم،هر حالت،یک کلاس(دسته)از داده های اندازه گیری شده می باشد که بیانگر وضعیت سیستم در آن لحظه از زمان است. در این مقاله پس از معرفی مساله و بیان نیازهای موجود برای کار مورد نظر و بیان ضرورت تخمین گر حالت،دو تخمین گر با استفاده از شبکه عصبی با تقار...

بازشناسی خودکار گفتار در شرایط عدم تطابق دادگان آموزش و آزمون، یکی از چالش های مهم در این مورد است. به منظور کاهش هر چه بیشتر این عدم تطابق، روش های مرسوم، سعی در بهسازی گفتار یا تطابق مدل آماری دارند. در این زمینه از جمله روش های دیگر می توان به آموزش مدل در شرایط مختلف اشاره کرد. موفقیت در این روش ها، در مقابل کارایی سیستم درک و بازشناسی در انسان بسیار ابتدایی به نظر می رسد...

یکی از مهم‌ترین موضوعات مطرح بازارهای مالی پیش‌بینی قیمت و بازده سهام است. در این پژوهش سعی می‌شود بهترین مدل و رویکرد پیش‌بینی قیمت سهام با توجه به شاخص­های میانگین مربعات خطا (MSE)، مجذور میانگین مربعات خطاها (RMSE)، ضریب تعیین ( 14R2"> ) انحراف معیار (S.D)، میانگین قدر مطلق خطاها (MAE) و معیار میانگین قدر مطلق خطاها (MAPE) برای مدل پنج عاملی فاما و فرنچ انتخاب شود. بدین منظور پس از تشکیل پرت...

شبکه های اجتماعی، بویژه شبکه های اجتماعی آنلاین (osns) محبوبیت بزرگی در سال های اخیر کسب کرده-اند و در طی این سالها یکی از مهم ترین پدیده های علوم اجتماعی و کامپیوتر به شمار می روند. دراین پایان نامه به منظور بررسی عوامل موثر داده کاوی در شبکه های اجتماعی از چهار مدل داده کاوی (شامل رگرسیون لجستیکی، درخت تصمیم، شبکه ی عصبی و مدل های جنگل تصادفی)

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...

مدل های deaبه منظورآنالیز کارایی نسبی داده های ورودی وخروجی های چند گانه وکاربرد این مدلها در مسائل دسته بندی است و محدودیت های خاص و ویژه ای را مطرح می کند.انگیزه اولیه برای این تحقیق غلبه بر برخی محدودیت های رایج مدل های deaاست، به طوری که این مدل ها بتوانندبرای بازه گسترده ای از مسائل دسته بندی و رتبه بندی مورد استفاده قرار گیرند.یکی از عمده ترین مشکلات استفاده از تحلیل پوششی داده ها ضعف قدر...

امروزه، علی رغم گسترش فن آوری های نوین بانکداری اینترنتی، تقاضای وجه نقد همچنان بالاست. بانک ها و موسسات مالی در سرتاسر جهان به منظور تحقق نیازهای مشتریان، دائما در حال توسعه شبکه های خروجی وجه نقد، شامل شعب و دستگاه های خودپرداز هستند. با افزایش نرخ بهره و تاکید روزافزون بر اهمیت کارآیی، توجه بسیاری از بانک ها و موسسات مالی به مدیریت کارآی نقدینگی شبکه دستگاه های خودپرداز جلب شده است. مدیریت ن...

در این مقاله به منظور پیش بینی درصد ورشکستگی شرکت های بورسی از مدلهای  شبکه عصبی فازی استفاده گردیده که توانایی کار در محیط پویا و غیر قطعی را امکان پذیر می سازد. در این میان با استفاده از منطق فازی متغییر های مختلف کلامی به منظور تعریف هر شاخص مشخص گردیده است و با ایجاد توابع عضویت هر کدام با استفاده شبکه عصبی به ایجاد یک سیستم یادگیرنده اقدام شده است. از میان مدل های مختلف شبکه عصبی،شبکه پرسی...

برآورد و تعیین رواناب مستقیم رودخانه ها در عمل کار پیچیده ای است و تاکنون روش های متفاوتی برای محاسبه آن پیشنهاد شده است. یکی از روش های جدید در حل مسائل مهندسی آب و رودخانه ها و همچنین برآورد دبی رودها، استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی است که با الگوبرداری از شبکه عصبی مغز انسان، ضمن اجرای فرایند آموزش، روابط درونی بین داده ها را کشف می کند و آن را به موقعیت های دیگر تعمیم می دهد. هدف عمدة پژوه...

در این پژوهش، از مدل های تجربی و شبکه های عصبی مصنوعی برای پیش بینی محتوای رطوبت تعادلی بذر و مغز آفتابگردان استفاده شد. چهار مدل ریاضی هندرسون اصلاح شده، چانگ-پی فاست، هالسی و گب برای این منظور بکار رفت. دو نوع شبکه پس انتشار (پیشرو و پیشخور) مورد آزمون قرار گرفت. به منظور آموزش الگوهای ورودی، الگوریتم یادگیری لونبرگ-مارکوارت مورد استفاده قرار گرفت. محدوده های دما و رطوبت نسبی به ترتیب بین 25 ...