در این تحقیق، واکنش کافئیک اسید و 2- فنیل اتانول در حضور لیپاز تثبیت شده از مخمر آنتارکتیکا (نووزیم 435) به منظور تولید کافئیک اسید فن اتیل استر در سیستم ایزواکتان با استفاده از روش های شبکه عصبی مصنوعی و ژنتیک الگوریتم مدل سازی و بهینه گردید. بدین منظور ازیک طرح مرکب مرکزی چرخش پذیر با 4 متغیر و 5 سطح جهت مدل کردن واکنش آنزیمی به کمک شبکه عصبی مصنوعی استفاده شد. متغیرهای مستقل شامل دما، زمان، ...

سابقه و هدف: یکی از روش های آماری تحلیل داده های بقا، مدل رگرسیونی کاکس است که نیازمند پذیره هایی مانند متناسب بودن مخاطرات است. در چند دهه اخیر به کارگیری مدل شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی داده های بقا، افزایش یافته است. این مطالعه به منظور پیش بینی بقای بیماران مبتلا به سرطان معده به کمک دو مدل رگرسیونی کاکس و شبکه عصبی مصنوعی انجام شده است. مواد و روش ها: طی سال های 1381 لغایت 1385، تعداد 4...

توانایی کم­نظیر شبکه­های عصبی مصنوعی به عنوان ابزاری قدرتمند برای تحلیل و برآورد در حوزه علوم تجربی و مهندسی موجب شد تا مورد توجه اقتصاددانان قرار گیرد. در این پژوهش، پس از مرور پژوهش­های انجام­شده در مورد توانایی پیش­بینی مدل­های خود توضیح جمعی میانگین متحرک (arima)[1]و شبکه­های عصبی مصنوعی(ann)[2] به مقایسه این دو روش برای پیش­بینی قیمت روزانه نفت در دوره آوریل 1983 تا ژوئن 2005 پرداخته­ایم. ...

به دلیل مشکلات نمونه‎برداری و عدم دقّت کافی معادلات تجربی، سنجش و گزینش مناسب‎ترین روش‎های برآورد رسوبات بار کف، اهمّیّت زیادی دارد.هدف پژوهش حاضر، مقایسة کارآیی مدل‎های آماری شبکة عصبی مصنوعی و منحنی سنجة رسوب در برآورد رسوبات بار کف است؛ بدین منظور، ابتدا 5 ایستگاه هیدرومتری دارای بیشترین تعداد نمونه انتخاب شدند؛ سپس منحنی سنجة رسوب و مدل شبکة عصبی مصنوعی با 70% داده‌های آنها ساخته و ارزیابی دقّت...

خشک سالی پدیده ای است که برای پیش بینی آن نمی توان از مدل مشخصی استفاده کرد. بر این اساس، محققان تلاش می کنند با استفاده از مدل های پیشرفته دقت پیش بینی ها را افزایش دهند. در این زمینه، مدل های استوکاستیک خطی، شبکة عصبی مصنوعی، و مدل های هیبرید می توانند در دقت پیش بینی مفید باشند. تحقیق حاضر به بررسی کارایی مدل های اتورگرسیو میانگین متحرک تجمعی (arima)، شبکة عصبی مصنوعی مستقیم (dmsnn)، شبکة عص...

با توجه به محدودبودن منابع آب شیرین در جهان، استفادۀ مجدد از پساب های شهری تصفیه شده به خصوص در مناطق خشک و نیمه خشک مانند ایران ضرروی به نظر می رسد. از این رو تصفیۀ صحیح، مدیریت و کنترل فرایند تصفیه نیازمند بررسی دقیق پارامترهای مـؤثر در این فرایند است. لذا با توجه به عدم قطعیت در پارامترهای کیفی فرایند تصفیه و پیچیدگی ارتباط آن ها، در این مطالعه از مدل های هوش مصنوعی مانند فازی (fl) و شبکه ها...

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 ...

مقدمه و اهداف: در سال‎های اخیر، توجه قابل ملاحظه‎ای به مدل‎های آماری برای طبقه‎بندی داده‎های پزشکی با توجه به بیماری‎های مختلف و پیامدهای آن‎ها شده است. شبکه‎های عصبی مصنوعی به دلیل عدم نیاز به پیش فرض با موفقیت برای تشخیص الگو و پیش‎بینی در برخی از مطالعه های بالینی استفاده شده‎اند. هدف از این مطالعه، مقایسه دو مدل آماری شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون لجستیک برای پیش بینی بقای بیماران مبتلا به سرط...

روش­های متعددی هم­چون مدل سری­های زمانی، شبکه­های عصبی مصنوعی، منطق فازی، نرو فازی و برنامه­ریزی ژنتیک برای پیش­بینی جریان رودخانه به کار می­رود. در تحقیق حاضر از روش نوین برنامه­ریزی ژنتیک جهت پیش­بینی جریان روزانه رودخانه لیقوان در حوضه آبریز دریاچه ارومیه در دوره آماری 1376 تا 1380 استفاده شد.  هم­چنین نقش حافظه در کاهش یا افزایش دقت پیش بینی مورد بررسی قرار گرفت. جهت مدل­سازی جریان رودخانه ...