مطالعه ارتباط کمی ساختار-بازداری (qsrr) روی زمان های بازداری کروماتوگرافی گازی (دتکتور نشر اتمی) سری وسیعی از آفت کش های مختلف روی فازهای ساکن با قطبیت متفاوت (5-db فاز ساکن غیر قطبی و 17-db فاز ساکن با قطبیت متوسط) صورت گرفته است. مدل سازی زمان بازداری این ترکیبات به صورت تیوری به عنوان تابعی از توصیف کننده های مولکولی مختلف به وسیله روش های خطی و غیر خطی انجام شد. با استفاده از روش رگرسیون خط...

در این مقاله با ارایه نمونه عملی فرآیند اسپری درایینگ، متدولوژی مدل‌سازی فرآیندها با استفاده سلسله مراتبی از تحلیل رگرسیونی و الگوریتم شبکه عصبی مصنوعی، با هدف کنترل پیش‌بینانه کیفیت، برای نخستین‌بار تشریح و پیاده‌سازی شده است. استفاده ازANNs در این مقاله، به منظور معماری مدل عصبی فرآیند اسپری درایینگ با اتخاذ یک رویکرد عمومی و انتخاب الگوریتم پس انتشار خطا به کمک داده‌های مستقیم است. فرض تاثیر...

در سال‌های اخیر، شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks - ANNs) به‌عنوان جایگزین روش‌های انطباق منحنی‌تیپ (Type curve matching techniques) برای تعیین متغیرهای آبخوان استفاده می‌شوند. در این پژوهش دو شبکه عصبی مصنوعی از نوع پرسپترون چندلایه (Multilayer Perceptron Network - MLPN) برای تعیین متغیرهای آبخوان محبوس نشتی (leaky confined aquifer) طراحی شده است. نشت آب به آبخوان یا از لایه ‌ن...

دامنه­ای از رطوبت حجمی خاک که در آن، محدودیت­ها برای رشد گیاه در ارتباط با پتانسیل آب، تهویه و مقاومت مکانیکی خاک در کمترین مقدار خود باشد، دامنه رطوبتی با حداقل محدودیت (LLWR) نامیده می­شود. اندازه­گیری LLWR به طور تجربی به هزینه و زمان زیادی نیاز دارد. به کارگیری توابع تبدیلی ((PTF می­تواند بر آورد آن را تسریع کند. درباره صحت و قابلیت اعتماد تخمین PTF­های توسعه یافته برای خصوصیات هیدرولیکی خا...

در این مقاله با ارایه نمونه عملی فرآیند اسپری درایینگ، متدولوژی مدل سازی فرآیندها با استفاده سلسله مراتبی از تحلیل رگرسیونی و الگوریتم شبکه عصبی مصنوعی، با هدف کنترل پیش بینانه کیفیت، برای نخستین بار تشریح و پیاده سازی شده است. استفاده ازanns در این مقاله، به منظور معماری مدل عصبی فرآیند اسپری درایینگ با اتخاذ یک رویکرد عمومی و انتخاب الگوریتم پس انتشار خطا به کمک داده های مستقیم است. فرض تاثیر...

دقت پیش بینی از مهمترین عوامل مؤثر در انتخاب روش پیش بینی است. امروزه به رغم وجود روشهای متعدد پیش بینی، هنوز پیش بینی دقیق مالی کار چندان ساده ای نبوده و اکثر محققان درصدد بکارگیری و ترکیب روشهای متفاوت به منظور حصول نتایج دقیق تر می باشند. در حالت کلی انتخاب مؤثرترین روش به منظور پیش بینی، کار بسیار دشواری می باشد. بسیاری از محققان روشهای خطی و غیرخطی را به منظور حصول نتایج دقیق تر با یکدیگر ...

دقت پیش بینی از مهمترین عوامل مؤثر در انتخاب روش پیش بینی است. امروزه به رغم وجود روشهای متعدد پیش بینی، هنوز پیش بینی دقیق مالی کار چندان ساده ای نبوده و اکثر محققان درصدد بکارگیری و ترکیب روشهای متفاوت به منظور حصول نتایج دقیق تر می باشند. در حالت کلی انتخاب مؤثرترین روش به منظور پیش بینی، کار بسیار دشواری می باشد. بسیاری از محققان روشهای خطی و غیرخطی را به منظور حصول نتایج دقیق تر با یکدیگر ...

دامنه­ای از رطوبت حجمی خاک که در آن، محدودیت­ها برای رشد گیاه در ارتباط با پتانسیل آب، تهویه و مقاومت مکانیکی خاک در کمترین مقدار خود باشد، دامنه رطوبتی با حداقل محدودیت (llwr) نامیده می­شود. اندازه­گیری llwr به طور تجربی به هزینه و زمان زیادی نیاز دارد. به کارگیری توابع تبدیلی ((ptf می­تواند بر آورد آن را تسریع کند. درباره صحت و قابلیت اعتماد تخمین ptf­های توسعه یافته برای خصوصیات هیدرولیکی خا...

در این مقاله از سیستم استنتاج فازی (FIS) جهت مدل‌سازی میدان جابه‌جایی سطحی پوسته زمین در منطقه ایران استفاده شده است. سیستم استنتاج فازی سیستمی است که از پایگاه قواعد اگر-آنگاه فازی برای شناخت ویژگی‌های پدیده مورد نظر استفاده می‌کند. با توجه به اینکه این سیستم قابلیت مدل‌سازی پدیده‌های غیرخطی را داراست، در نتیجه در این مقاله از این روش جهت مدل‌سازی تغییرات سطحی پوسته زمین در فلات ایران استفاده ...

امروزه روش های کمی، به یکی از مهم ترین ابزارهای پیش بینی برای اخذ تصمیمات و سرمایه گذاریهای کلان در بازارها تبدیل شده اند. دقت پیش بینی، یکی از مهم ترین فاکتورهای انتخاب روش پیش بینی است؛ شبکه های عصبی مصنوعی، برنامه های کامپیوتری منعطفی هستند که در سطح گسترده ای برای پیش بینی، با درجه بالایی از دقت به کار برده می شوند. امروزه میتوان با استفاده از تکنیک های داده کاوی و شبکه های عصبی به بررسی و ...