اندازه گیری مستقیم تنوع گونه­ای امری وقت­گیر و ­هزینه­بر بوده و تا حدی به دلیل خطاهای حاصل از نمونه­گیری غیرقابل اعتماد است. این مطالعه با هدف تعیین فاکتور­های کم­هزینه در پیش­بینی تنوع گونه­ای بوسیله شبکه مدل­های عصبی مصنوعی، شبکه عصبی تطبیقی-فازی و رگرسیونی انجام شد. نمونه­برداری با استفاده از روش سیستماتیک-تصادفی از 60 قطعه نمونه در طول 6 ترانسکت 100 متری و از عمق 30-0 سانتی­متری خاک صورت گر...

تعیین میزان فرسایش خاک و بار رسوبی رودخانه عملاً کاری مشکل است؛ بنابراین روش های مختلفی برای آن ها پیشنهاد شده است. یکی از روش های نوین در حل مسائل مهندسی آب و همچنین برآورد رسوب معلق رودخانه ها، استفاده از شبکه عصبی مصنوعی است که با الگو برداری از شبکه مغز انسان، ضمن اجرای فرآیند آموزش، روابط درونی بین داده ها را کشف کرده و به موقعیت های دیگر تعمیم می دهد. هدف از انجام این تحقیق، بررسی کارآیی ر...

از فاکتورهای مهم در پیش بینی عملکرد tbm، تعیین نرخ نفوذ حفاری و نرخ پیشروی است. هدف اصلی از این مطالعه، بررسی استفاده از آنالیز مؤلفه های اصلی در پیش بینی نرخ نفوذ tbmبا استفاده از روش شبکه های عصبی مصنوعی است. یکی از بخش های مهم در استفاده از روش شبکه های عصبی به منظور پیش بینی، انتخاب پارامترهای ورودی است. آنالیز مؤلفه های اصلی یکی از روش هایی است که با استفاده از آن می توان پارامترهای مؤثر ب...

سابقه و هدف: پیش‌بینی دقیق تولید شیر یکی از ملزومات مدیریت دامپروری و مدل‌سازی درآمد دامداران در تجزیه و تحلیل های هزینه-فایده می‌باشد. بطوری که پیش‌بینی دقیق رکوردهای آینده می‌تواند طول دوره رکوردبرداری را کاهش دهد. برآوردهای زودهنگام ارزش اصلاحی گاوهای نر با استفاده از رکوردهای بخشی از دوره شیردهی می‌تواند باعث کاهش فاصله نسل و بیشتر شدن شدت انتخاب و پیشرفت ژنتیکی گردد. مدل خطی یکی از روشهای ...

در این مقاله، یک رویکرد جدید مدل­سازی برای مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی بر مبنای مفاهیم شبکه­های عصبی و رگرسیون فازی ارائه شده است. به این منظور، مدل شبکه عصبی مصنوعی در قالب یک مدل رگرسیون غیرخطی فازی فرموله شده است، به نحوی که این مدل، مزایای هر دو مدل رگرسیون فازی و شبکه عصبی مصنوعی را دارد. بنابراین، این مدل به دلیل انعطاف­پذیری بالا، قابلیت استفاده در شرایط نبود قطعیت، مبهم یا پیجیده را دارد. ...

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...

زمینه و هدف: از آن جایی که سیستم عصبی انتریک پیچیده است و نیاز به شناخت بیشتری دارد لذا، تصمیم گرفتیم که فعالیت میو الکتریکی روده باریک را به جهت شناخت بهتر سندرم روده تحریک پذیر، با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی مدل سازی کنیم چون بر اساس اطلاعات تجربی، در این بیماری میزان سروتونین در سیستم عصبی انتریک افزایش یافته است و سیستم عصبی انتریک نیز بیش از اندازه فعال و حساس می شود، هدف این تحقیق اث...

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 روش‌های 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: پایداری اکسیداسیون یکی از پارامترهای مهم در حفظ کیفیت روغن زیتون طی نگهداری می باشد اطمینان از ثبات کیفیت روغن زیتون یکی از مسائل و نگرانی های مهم تولیدکنندگان و مصرف کنندگان است. لذا این مطالعه با هدف مدل سازی پایداری اکسیداسیون روغن زیتون با استفاده شبکه های عصبی مصنوعی به منظور به بهبود فرآیند کنترل کیفیت این محصول انجام شد. مواد و روشها: در این مطالعه از روش شبکه عصبی پیش خور ب...

در این مقاله سیستم های چندشبکه ای به منظور کاهش خطا و افزایش دقت نتایج حاصل از روش شبکه عصبی مصنوعی پیشنهاد شده است. در این سیستم ها نتایج چندین شبکه که به طور منفرد و مجزا آموزش دیده اند، به روشی مناسب با هم ترکیب می شود. در این مطالعه تخلخل مؤثر یکی از مخازن هیدروکربوری میدان عظیم پارس جنوبی با استفاده از سیستم های چندشبکه ای برآورد شده است. از شبکه های عصبی مصنوعی پس انتشار خطا که به روش اعت...