نتایج جستجو برای: شبکه عصبی پروسپترون چند لایه
تعداد نتایج: 128766 فیلتر نتایج به سال:
در این تحقیق داده¬های مربوط به ناهنجاریهای دمایی کره زمین و بارش متوسط سالیانه ایستگاه تبریز در طی دوره آماری 1951-2005 استفاده شده¬اند. روشهای اصلی به¬کار¬ گرفته شده در این مطالعه عبارت است از روش تعیین ضریب همبستگی پیرسون، تحلیل مؤلفه روند سری¬های زمانی، رگرسیون خطی ساده و رگرسیون پولی¬نومیال به عنوان یک روش نیمه¬خطی و شبکه¬های عصبی مصنوعی. نتایج حاصل از کاربرد و تحلیل همبستگی پیرسون نشانگر ه...
مقدمه و اهداف هدف از پژوهش حاضر شناسایی دقیق و زودهنگام کودکان پیشدبستانی مستعد دیسلکسیا از طریق طراحی سیستم هوشمند کمک تشخیصی بود. مواد و روش ها پژوهش حاضر از نظر هدف از نوع مطالعات تحقیق و توسعهای و از نظر شیوه جمعآوری داده، توصیفی، پیمایشی از نوع ارزیابی و تشخیص بود. ابزاری که جهت ارزیابی و استخراج اطلاعات در پژوهش حاضر مورد استفاده قرار گرفت برنامه عصبی-شناختی طراحی شده توسط دلاوریان و...
در این پژوهش خشک کردن لایه ای نازک گوجه فرنگی به روش جابجایی هوای داغ شبیه سازی گردید. اسلایس های گوجه فرنگی در دو دمای (60 و 70 درجه سانتیگراد) خشک شدند. شبکه عصبی پرسپترون برای پیش بینی نسبت رطوبت و سرعت خشک کردن نمونه ها در طی خشک کردن بکار گرفته شد. بهترین چیدمان شبکه عصبی برای شبکه اول بر اساس یک لایه پنهان،2 و 8 نرون در لایه پنهان به ترتیب برای نسبت رطوبت و آهنگ خشک کردن بود. همچنین بهتری...
تبخیر- تعرق یکی از مهم ترین اجزای چرخه هیدرولوژی است که مدلسازی آن در مدیریت منابع آب نقش مهمی دارد. در تحقیق حاضر امکان بهبود دقت برآورد تبخیر- تعرق روش هارگریوز به کمک ضریب اصلاحیK با استفاده از مدل شبکه عصبی مصنوعی و مدل درخت تصمیم M5 مورد بررسی قرار گرفت. این ضریب برابر با نسبت تبخیر- تعرق مدل پنمن مونتیث فائو به روش هارگریوز می باشد. داده های مورد استفاده این تحقیق عبارت از دمای حداکثر و ح...
برآورد دقیق تبخیر و تعرق مرجع از لحاظ دخالت متغیرهای متعدد و تأثیر متقابل آنها بسیار مشکل است. هدف از انجام این تحقیق ارزیابی روشهای تجربی، رگرسیون چند متغیره و شبکه عصبی در یک منطقه خشک سرد مانند شهرکرد به منظور برآورد تبخیر و تعرق مرجع روزانه میباشد. دادههای مورد استفاده در این تحقیق دمای حداکثر و حداقل، میانگین رطوبت نسبی، سرعت باد در ارتفاع دو متری و ساعات آفتابی است. برای ارزیابی مدل...
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...
امروزه عیبیابی ماشینهای دوار از راه تشخیص علائم شروع و رشد عیب با استفاده از روش های هوشمند، شناسایی علت و قطعات آسیب دیده و پیشگویی میزان عمرکاری باقیماندة ماشین، نقش مهمی در جلوگیری از آسیبدیدگی شدید ماشین و هزینههای بالای تعمیرات بر عهده دارند. هدف این تحقیق نیز استفاده از ساختار هوشمند شبکههای فازی- عصبی و عصبی چند لایه در تشخیص عیوب اصلی ماشینهای دوار از جمله نابالانسی، ناهمراستایی،...
در این مطالعه قابلیت مدلهای شبکه عصبی مصنوعی در زمینه تولید مصنوعی جریان ارزیابی می شود. 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، سری های بلند مدت و تا 300 سال جریان مصنوعی روزانه در رودخانه خرسان را تنها با اس...
هدف تحقیق حاضر، مقایسه توانایی مدل شبکه عصبی مصنوعی و مدل همبستگی خطی چند متغیره در پیشبینی ششماه آیندة جریان ورودی به مخزن سد شاهچراغی در استان سمنان، بر اساس دادههای ماهانه آبدهی، دمای متوسط،ماهواره AVHRR بارش و سطح پوششبرف چند ماه قبل میباشد. برای تعیین سطح پوششبرف، از تصاویر سنجندهاستفاده گردیده و جداسازی سطح برف با استفاده از روش جداسازی پدیدهها بر اساس حد آستانه هیستوگرام NOAAآنها در باند...
هدف اصلی این مقاله پیشبینی ورشکستگی مالی شرکتها در بورس اوراق بهادار تهران به وسیلهی شبکههای عصبی مصنوعی است. مقادیر میانگین مربوط به نسبتهای مالی کلیدی در پژوهشهای صورت گرفته در پیشینه موضوع بهعنوان ورودی شبکههای عصبی انتخاب شدهاند. شبکه عصبی بهکار گرفته شده در این مقاله از نوع پرسپترون چند لایه است که به روش الگوریتم پس انتشار خطا آموزش دیدهاند و شامل شبکه عصبی پیشخور سه لایه با ت...
نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال
با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید