نتایج جستجو برای: شبکه پرسپترون

تعداد نتایج: 35642  

در این تحقیق ماده مرکب زمینه اپوکسی پرشده با ذرات آلومینیم تهیه گردیده و با تغییر شرایط مختلف تراش‌کاری شامل: سرعت برش، کسر وزنی ذرات، عمق برش و نرخ پیشروی از قطعات مواد مرکب براده‌برداری صورت گرفته است. سپس زبری سطح قطعات اندازه‌گیری شده و برای پیش‌بینی اثر چهار عامل تراش‌کاری بر زبری سطح قطعات، با استفاده از دو نوع شبکه عصبی شامل: شبکه عصبی چند لایه پرسپترون و شبکه عصبی با تابع پایه شعاعی، مد...

ژورنال: :محاسبات نرم 0
وجیهه مظفری شمسی vajiha mozafary shamsi دانشگاه یزد پدارم پیوندی دانشگاه یزد

یکنواختی نخ، یکی از مهم ترین پارامترهای نخ از لحاظ کیفی می باشد که تأثیرات قابل توجهی بر عملیات چله کشی، بافندگی و در نهایت منسوج تولیدی دارد. این پارامتر بستگی مستقیم به خصوصیات الیاف و پارامترهای فرآیند ریسندگی دارد. در این تحقیق نایکنواختی نخ در سیستم ریسندگی فاستونی با استفاده از روش ترکیبی شبکه عصبی خود سازمان دهنده کوهونن و شبکه پرسپترون پیش بینی گردیده است. تعداد 2490 سری آزمایش شامل پار...

سابقه و هدف: در مدیریت منابع جنگلی، فرآیندهای تصمیم‌گیری مثل عوامل کیفی در معادلات ریاضی وارد نمی‌شوند. درسال‌های اخیر شبکه‌های عصبی، کاربرد فراوانی در منابع جتگلی داشته‌اند. این تحقیق به مقایسه شبکه عصبی پرسپترون چندلایه و شبکه تابع پایه شعاعی در پیش‌بینی حجم صنعتی و هیزمی درختان پرداخته است. بررسی عملکرد شبکه‌های مختلف و یافتن بهترین نوع آن برای دستیابی به نتایج قابل قبول و معتبر از اهداف این...

ژورنال: :پژوهش های فرسایش محیطی 0
محمدرضا شکاری دانشگاه کاشان سیدجواد ساداتی نژاد دانشگاه تهران عباسعلی ولی دانشگاه کاشان هدی قاسمیه دانشگاه کاشان رضا قضاوی ، دانشگاه کاشان

به دلیل عدم وجود ایستگاه های سنجش میزان رسوب در فرایند فرسایش بادی، تخمین میزان بار رسوب در زمینه این فرایند امری ضروری و مهم تلقی می شود. شبکه های عصبی مصنوعی می توانند به عنوان ابزاری کارآمد جهت برآورد و شبیه سازی رسوبات موثر واقع شوند. در این تحقیق از دو نوع شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه و شبکه عصبی شعاعی برای  برآورد و برازش مقدار رسوبات بادی در منطقه کرسیا شهرستان داراب استفاده گردید....

ژورنال: مهندسی مخابرات 2020

پیش­بینی کوتاه مدت بار در بازار برق اهمیت زیادی دارد. از طرفی عوامل مهم تأثیرگذار بر پیش­بینی کوتاه مدت بار به ویژگی­های بار الکتریکی و آب و هوایی هر منطقه بستگی دارد، بنابراین با استفاده از داده­های واقعی استان چهارمحال و بختیاری-شامل بار و دما- به پیش­بینی کوتاه مدت بار الکتریکی استان پرداخته­ایم. بدین منظور با استفاده از چهار روش مختلف شبکه عصبی پرسپترون (MLp < /strong>)، مجمعی از شبکه عصبی ...

ژورنال: :مهندسی عمران مدرس 0
محمد علی ارجمند استادیار / دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی جمال محمودی دانشجوی دوره کارشناسی ارشد / دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی مسعود رضائی دانشجوی دوره کارشناسی ارشد / مرکز تحقیقات ساختمان و مسکن محمد حسین محمدی دانشجوی دوره کارشناسی ارشد / دانشگاه خوارزمی

به دلیل نواقص موجود در روش های پیشین محاسبه بزرگای زلزله، شبکه عصبی به عنوان یک روش جدید برای این منظور آزمایش می گردد. در این مقاله نوعی شبکه عصبی با نام پرسپترون چندلایه برای پیش بینی بزرگای گشتاوری زلزله مورد استفاده قرار گرفته است. شبکه عصبی پرسپترون شامل سه لایه اصلی با نام های لایه ورودی، لایه پنهان و لایه خروجی است. ورودی های این شبکه شش متغیر مربوط به مکان و زمان وقوع زلزله و همچنین مشخ...

ژورنال: :نوآوری در علوم و فناوری غذایی 0

خشک کردن مواد غذایی به عنوان روشی جهت بهبود ماندگاری، ارائه شده است. به منظور پایش این فرایند از مدل های مختلف شبکه ی عصبی نظیر شبکه ی عصبی پرسپترون، تابع پایه ی شعاعی و مدل ترکیبی شبکه ی عصبی و روش شناسی سطح پاسخ به همراه توابع فعال سازی مختلف به عنوان یک ابزار پیش بینی کننده ی پارامترهای خشک کردن کدوی سبز استفاده گردید. پارامترهای زمان خشک کردن، دمای هوای خشک کردن و ضخامت نمونه به عنوان ورودی...

تشخیص آفت سوسک چهار نقطه­ای نخود  توسط پردازش تصویر و شبکه عصبی مصنوعی سامان ساجدیان1* چکیده: نظر به اهمیت تشخیص مکانیزه آفات گیاهان، در این پژوهش تشخیص آفت نخود توسط تکنیک پردازش تصویر با بهره­گیری از شبکه­های عصبی مصنوعی شبیه­سازی شده است. بدین منظور تعدادی تصویر در ابعاد 27×18پیکسل از نخودهای سالم و آسیب دیده بعنوان تصاویر آموزش تهیه شده و پس از استخراج ویژگی آنها توسط موجک گابور، بعنوان داد...

نظر به اهمیت تشخیص مکانیزه آفات گیاهان، در این پژوهش تشخیص آفت نخود توسط تکنیک پردازش تصویر با بهره گیری از شبکه های عصبی مصنوعی شبیه سازی شده است. بدین منظور تعدادی تصویر در ابعاد 18پیکسل از نخودهای سالم و آسیب دیده بعنوان تصاویر آموزش تهیه شده و پس از استخراج ویژگی آنها ×27 توسط موجک گابور، بعنوان داده های آموزشی به شبکه عصبی اعمال گردید. سپس برای تست شبکه، یک دسته از داده ها که در آموزش شبکه...

ژورنال: :مجله دانشکده پزشکی دانشگاه علوم پزشکی تهران 0
محمود اکبریان mahmoud akbarian rheumatology research center, tehran university of medical sciences, tehran, iran.مرکز تحقیقات روماتولوژی، دانشگاه علوم پزشکی تهران خدیجه پایدار khadijeh paydar department of health information management, school of allied medical sciences, tehran university of medical sciences, tehran, iran.گروه مدیریت اطلاعات سلامت، دانشکده پیراپزشکی، دانشگاه علوم پزشکی تهرانن شراره رستم نیاکان کلهری sharareh r ostam niakan kalhori department of public health, school of public health, ahvaz jundishapur university of medical sciences, ahvaz, iran.گروه بهداشت عمومی، دانشکده بهداشت، دانشگاه علوم پزشکی جندی شاپور اهواز عباس شیخ طاهری abbas sheikhtaheri yasmi st., valiasr ave., tehran, iran. tel: +98- 21- 88794302تهران، خیابان ولیعصر، بالاتر از ونک، خیابان شهید یاسمی، دانشکده مدیریت و اطلاع رسانی پزشکی تلفن: 88794302 -021

زمینه و هدف: لوپوس اریتماتوی سیستمیک (sle) بیماری خودایمنی چند سیستمی با تظاهرات متنوع و رفتار متغیر می باشد. بارداری برای زنان با sle به عنوان چالش مطرح است. مشاوره پیش از بارداری به دلیل برآورد ریسک نتایج نامطلوب در مادر و جنین با استفاده از داده های مناسب ضروری است. هدف این مطالعه، طراحی شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی نتایج حاملگی در زنان باردار لوپوسی بود. روش بررسی: در این بررسی گذشته نگر،...

نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال

با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید