شبکه های عصبی فازی نوع-2 توانایی بالایی در شناسایی و کنترل سیستم های غیرخطی، سیستم های تغییرپذیر با زمان و نیز سیستم های دارای نامعینی دارند. در این مقاله روش طراحی کنترل کننده معکوس تطبیقی عصبی فازی نوع-2 جهت کنترل برخط سیستم های دینامیکی غیرخطی مورد بررسی قرار گرفته است. ابتدا ساختار کلاسی از شبکه های عصبی فازی نوع-2 بازه ای مدل t-s نمایش داده می شود. این شبکه هفت لایه دارد که عملیات فازی ساز...

شبکه‌های عصبی فازی نوع-2 توانایی بالایی در شناسایی و کنترل سیستم‌های غیرخطی، سیستم‌های تغییرپذیر با زمان و نیز سیستم‌های دارای نامعینی دارند. در این مقاله روش طراحی کنترل‌کننده معکوس تطبیقی عصبی فازی نوع-2 جهت کنترل برخط سیستم‌های دینامیکی غیرخطی مورد بررسی قرار گرفته است. ابتدا ساختار کلاسی از شبکه‌های عصبی فازی نوع-2 بازه‌ای مدل T-S نمایش داده می‌شود. این شبکه هفت لایه دارد که عملیات فازی‌ساز...

هدف پژوهش حاضر مقایسه قدرت پیش­بینی روش­های شبکه عصبی فازی با شبکه عصبی موجک فازی در پیش‌بینی قیمت سهام بانک‌ها در بورس اوراق بهادار تهران است. دوره پژوهش این پژوهش از سال 1390 تا 1395 است. در این پژوهش، از سیستم منطق فازی به همراه سیستم شبکه عصبی چندلایه با ساختار بهینه‌سازی پس انتشار خطا و ماکزیمم همپوشانی تبدیل موجک گسسته برای متغیرهای نرخ ارز، نفت اوپک، طلا، شاخص کل سهام و همچنین حجم معاملا...

فرایند تبخیر- تعرق به عنوان یکی از مؤلفه‌های اصلی چرخه‌ی آب‌شناسی دارای اهمیت فراوانی در مدیریت و توسعه‌ی منابع آب، و نیز برنامه‌ریزی آبیاری می‌باشد. در تحقیق حاضر، به‌منظور براورد تبخیر-‌‌تعرق غرب و شمال غرب ایران، روش ترکیبی پنمن-مانتیث فائو-56 به‌عنوان مرجع در نظر گرفته‌شد، و دقـت چهار شبیه‌‌ مختلف داده مبنا شامل، شبکه‌ی ‌عصبی مصنوعی (ANN)، سامانه‌ی استنتاج تطبیقی فازی-عصبی (ANFIS) از دو نوع...

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...

در دهه های اخیر به دلیل اهمیت یافتن مسئله آب و همینطور افزایش تمایل به محاسبه مقدار رواناب حاصل از بارش، توسعه و اجرای روشهای مناسب برای پیش بینی رواناب از روی داده های بارش به مسئله ای ضروری تبدیل شده است. یکی از این روشها که در بسیاری از رشته ها از جمله هیدرولوژی توسعه یافته است، استفاده از روشهای محاسبات نرم نظیر منطق فازی و شبکه های عصبی مصنوعی است. در این تحقیق سعی گردید کارایی شبکه عصبی م...

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...

فرایند انعقاد و لخته سازی یکی از فرایندهای اصلی در تصفیه آب است. تاثیر پارامترهای مختلف بر این فرایند همواره یک بحث اساسی در راهبری تصفیه خانه های آب بوده و سال های مختلف از آزمایش جار برای این منظور استفاده شده است. در این مطالعه از سیستم استنتاج عصبی- فازی تطبیقی (anfis)، شبکه های عصبی مصنوعی (دو مدل پیشخور و پایه شعاعی) و تحلیل رگرسیون فازی جهت پیش بینی میزان نهایی کدورت پس از فرآیند انعقاد ...