امروزه استفاده از سیستم‌های هوشمند در تشخیص پزشکی به تدریج در حال افزایش است. این سیستم‌ها می‌توانند به کاهش خطایی که ممکن است توسط کارشناسان کم‌تجربه اتفاق بیافتد، کمک کند. بدین منظور استفاده از سیستم‌های هوشمند مصنوعی در پیش‌بینی و تشخیص سرطان سینه که یکی از رایج‌ترین سرطان‌ها در بین زنان است، مورد توجه می‌باشد. در این تحقیق فرآیند تشخیص بیماری سرطان سینه با یک رویکرد دو مرحله‌ای انجام...

در این تحقیق 12 رویکرد در ایجاد یک طبقه‌بندی کننده بهینه مبتنی بر ماشین‌ بردار پشتیبان (SVM) و شبکه های عصبی (MLP و RBF) بر مبنای الگوریتم ژنتیک (GA)، فاخته (Cuckoo) و ازدحام ذرات (PSO) ارائه گردید. در این راستا سعی شده سیستمی طراحی شود که منجر به کاهش هزینه در جمع آوری داده‌ها شود. به این منظور در تحقیق حاضر از سه مجموعه داده با قابلیت سری زمانی از دادهای استاندارد UCI، استفاده گردید. نتایج حا...

در این تحقیق از مدل شبکه عصبی پرسپترون چند لایه(MLP-NN) برای شبیه‎سازی اکسیژن محلول و فسفر کل در حوضه آبریز سد ایلام استفاده شد. مدل شبکه عصبی با استفاده از داده‎های آزمایشگاهی سه زیرحوضه سد ایلام در سال‎های 89-1388 طراحی گردید. متغیرهای ورودی شبکه عصبی برای مدل‎سازی اکسیژن محلول شامل اسیدیته آب، هدایت الکتریکی، کل جامدات معلق، دما، فسفر کل، سولفات، آمونیوم، آهن و نیتروژن کل بودند. متغیرهای ورو...

تخمین تبخیر-تعرق گیاه مرجع یکی از مهم ترین مؤلفه ها در بهینه سازی مصرف آب کشاورزی و مدیریت منابع آب است. پیش بینی تبخیر-تعرق مرجع روزانه و هفتگی می تواند در پیش بینی نیاز آبی گیاهان و برنامه ریزی کوتاه مدت آبیاری مورداستفاده قرار گیرد. هدف از این تحقیق، ارزیابی عملکرد سه نوع شبکه عصبی مصنوعی mlp(پرسپترون چندلایه)، rbf (شبکه تابع پایه ای شعاعی)، svm (ماشین بردار پشتیبان) در پیش بینی تبخیر-تعرق م...

پس از وقوع یک زلزله ، تصمیم گیری سریع در مورد ایمنی ساختمان،امکان ادامه بهره برداری از یکساختمان و تعیین موقعیت و میزان خرابی مورد نظر،بسیار مهم و حیاتی می باشد. امروزه تکنیک جدیداستفاده از مدل شبکه های عصبی مصنوعی تکاملی که مبتنی بر هوش مصنوعی می باشد کاربردگسترده ای در زمینه های مختلف علمی به ویژه مهندسی سازه و زلزله پیدا کرده است. در این مقاله یک1/5 تحلیل دینامیکی غیرخطی شده g 0/1 تا g قاب خ...

در سال های اخیر استفاده از روش های غیرمستقیم برای برآورد خصوصیات خاک مورد توجه قرار گرفته است. در روش های معمول، اندازه گیری نفوذپذیری نیاز به وقت و هزینه زیادی دارد از طرفی وجود عبارات غیرخطی در روابط نفوذپذیری، مدل سازی آنها را با مشکل همراه کرده است. امروزه روش شبکه عصبی مصنوعی با کارایی بالا در مدل سازی مسایل غیرخطی کاربرد روزافزون آن را سبب شده است. در این پژوهش 200 نمونه خاک جمع آوری شده ...

برآورد دبی ­اوج به‌عنوان یکی از مباحث اصلی در مدیریت منابع آبی و سیلاب  نقش اساسی در طراحی سازه‌­های آبی و اقدامات بیومکانیکی در حوزه­‌های آبخیز دارد، به‌طوری ‌که برآورد صحیح آن نقش اساسی در موفقیت کار­های اجرایی دارد. در این بررسی، سعی شده با استفاده از روش‌­های هوش مصنوعی (شبکه عصبی MLP، ترکیب شبکه عصبی MLP و شبکه SOFM، GRNN، ترکیب خوشه‌بندی FCM و ANFIS) دبی بیشینه رودخانه یلفان در محل ایستگا...

زمین­لغزش­ها هر سال خسارت­های مالی و جانی زیادی به بار می­آورند. نقشه­های پهنه بندی خطر زمین­لغزش می­توانند به کاهش این خسارت­ها کمک کنند. حوزۀ آبخیز طالقان از جمله­ حوزه­های مستعد زمین­لغزش است که بررسی شده است. در این مقاله به پهنه­بندی خطر زمین­لغزش در این منطقه و در مقیاس 50000/1، و با در نظر داشتن لایه­های اطلاعاتی پراکندگی لغزش­ها، شیب، برای شیب، زمین شناسی (لیتولوژی)، فاصله از گسل­ها، فا...

پیش­بینی در هیدرولوژی به معنی تخمین شرایط هیدرولوژیکی و هواشناسی در یک بازه زمانی خاص می­باشد. در همین راستا، فهم رابطه بین بارش و رواناب یکی از ضروری ترین مسائل برای مدیریت منابع آب می باشد. پژوهش حاضر با هدف مقایسه بین مدل های مختلف شبکه عصبی مصنوعی (mlp وrbf) و سری های زمانی آرما (arma) در برآورد دبی ماهانه در حوزه آبخیز طالقان برای یک دوره 30ساله بین سال های 1356 تا 1386 پی­ریزی شد. در روش ...