نتایج جستجو برای: شبکه عصبی

تعداد نتایج: 42615  

امیر چرخستانی سیامک بوداقپور

در این تحقیق شبکه عصبی مصنوعی جهت برآورد و پیش بینی غلظت گازهای آلاینده هوا به کار رفته است.با توجه به خطر آلودگی هوا در شهر تهران و ایجاد مشکلات زیست محیطی و بیماری های خطرناک تنفسی و پوستی به ویژه برای کودکان و سالمندان و نیاز شدید به کنترل آن ، این تحقیق در جهت برنامه ریزی و کنترل این مشکل در تهران و همچنین شهرهای بزرگ دیگر انجام گرفته است. برای این منظور از آمار غلظت گازهای آلاینده هوای ثبت...

پردازش تصویر خیار گلخانهای با رهیافت شبکه عصبی به منظور به کارگیری در ربات برداشت خیار معین زند1                          چکیده: در این تحقیق روشی برای آشکارسازی میوه خیار در تصاویر گلخانه­ای با رهیافت شبکه عصبی پیشنهاد شده است. برای این منظور ابتدا پس از متعادل­سازی هیستوگرام روشنایی تصویر مورد نظر، آن را با یک پنجره حاوی تصویر یک میوه خیار ضرب کرده که باعث به وجود آمدن ضرایب بزرگ­تر در نواحی ...

ژورنال: :مهندسی مالی و مدیریت اوراق بهادار 2012
رضا تهرانی سعید مرادپور

تا کنون برای پیش بینی بازده سهام و بازده شاخص از روش های متعددی استفاده شده است در این میان هوش مصنوعی و شبکه های عصبی مصنوعی یکی از روش های پیش بینی بازده شاخص بوده است. در حال حاضر به دنبال بررسی عملکرد شبکه عصبی شعاع پایه برای پیش بینی بازده شاخص هستیم. بدین منظور از شاخص بورس اوراق بهادار تهران استفاده شده است و عملکرد شبکه عصبی شعاع پایه و شبکه عصبی پرسپترون مقایسه شده اند. نوع آزمون عملکر...

ژورنال: :روش های هوشمند در صنعت برق 2012
مهرشاد سلماسی همایون مهدوی نسب

کنترل فعال نویز صوتی براساس تولید یک سیگنال نویز دیگر و تداخل آن با نویز اصلی انجام می شود. سیگنال تولید شده دارای دامنه ای برابر با نویز اصلی و 180 درجه اختلاف فاز نسبت به آن می باشد. در این مقاله، کنترل فعال نویز صوتی با استفاده از شبکه های عصبی پیشرو و بازگشتی انجام شده و عملکرد شبکه ها در کاهش نویز مورد بررسی و مقایسه قرار می گیرد. شبکه های عصبی پیشرو و بازگشتی با نویزهای صوتی موجود در پایگ...

جواد آذرخش زهرا مروج,

امروزه استفاده ی روز افزون از تجهیزات الکترونیکی و بارهای غیر خطی در سیستم قدرت، مسئله کیفیت توان را به یک موضوع مهم تبدیل کرده است. در این مقاله برای شبیه سازی وقایع کیفیت توان به طور همزمان از دو روش مدل سازی ریاضی و داده های حاصل از شبیه سازی با نرم افزار Pscad استفاده شده است. با توجه به عملکرد بسیار خوب شبکه های عصبی در کارهای تشخیص الگو و طبقه بندی، شبکه عصبی چند لایه برای طبقه بندی وقایع...

ژورنال: :پژوهشهای جغرافیای طبیعی 2010
عباسعلی ولی مسعود معیری محمد حسین رامشت ناصر موحدی نیا

یکی از جنبه های حائز اهمیت در مدیریت محیط در ژئومورفولوژی کاربردی حل مشکل برآورد رسوب یک سیستم رودخانه ای می‏باشد. هدف این مطالعه ارزیابی عملکرد مقایسه ای دونوع شبکه عصبی مصنوعی (مدل ژئومورفولوژیکی و مدل غیر ژئومورفولوژیکی) و دو نوع مدل رگرسیونی (مدل توانی ومدل غیر خطی چندگانه) برای پیش بینی بار رسوب معلق حوضه اسکندری در حوضه آبریز زاینده رود می‏باشد. مدل‏ها براساس آمار 104 حادثه وقوع همزمان ثب...

حمید بیگی محمدرضا میبدی

هدف از مهندسی شبکه های عصبی بررسی معایب و مزایای شبکه های عصبی مصنوعی و ارایه روشهایی برای بهبود کارایی آنهاست. یکی از موضوعات مورد بحث در مهندسی شبکه های عصبی چند لایه، یافتن ساختار مناسب(نزدیک به بهینه) برای حل مسئله می باشد. معیار و نحوه انتخاب اندازه شبکه عصبی برای یک مسئله خاص هنوز شناخته شده نیست. در روشهای کلاسیک،طراح شبکه در ابتدای آموزش ساختاری را برای شبکه تعیین و سپس شبکه را آموزش می...

با توجه به اهمیت پیش‌بینی جریان رودخانه در مدیریت منابع‌ آب روش‌های مختلفی برای مدل کردن جریان رودخانه‌ها بکار برده می‌شوند. تا بتوان با بکارگیری این مدل در مدیریت خشکسالی و سیلاب خسارات ناشی از آن‌ها را به حداقل ممکن رساند. در این مطالعه نیز برای پیش‌بینی سری‌ زمانی جریان روزانه ایستگاه ونیار، با توجه به ویژگی‌های غیرخطی مقیاس‌های زمانی چندگانه، مدل هیبرید شبکه عصبی و موجک پیشنهاد شده است. برا...

  شاخص بازار سرمایه به عنوان دماسنج اقتصادی هر کشور می‌باشد. از این رو پیش‌بینی این متغییر جهت اخذ دید کلی از وضعیت اقتصادی و اخذ استراتژی‌های سرمایه‌گذاری، یکی از مسائل مهم به شمار می‌رود. از جمله روش‌های پیش‌بینی پرکاربرد در سری‌های زمانی مالی، شبکه عصبی می‌باشد که با توجه به جامعیت این روش و عدم وجود برخی از پیش‌فرض‌ها در خصوص داده‌ها، گسترش زیادی نسبت به روش‌های آماری یافته است. اما وجود نو...

ژورنال: :دانش کشاورزی و تولید پایدار 0
حسن مکاریان استادیار، گروه زراعت، علف¬های هرز، دانشکده کشاورزی، دانشگاه صنعتی شاهرود عباس روحانی استادیار، گروه مکانیزاسیون کشاورزی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد

پیشرفت­های اخیر در کشاورزی دقیق سبب شده است تا  مدل های قابل انعطاف مختلفی جهت پیش بینی، طبقه­بندی و تهیه نقشه­های دقیق از جمعیت علف­های هرز به منظور کنترل متناسب بامکان آنها ارائه شود. این پژوهش به منظور پیش بینی الگوی پراکنش جمعیت علف هرز تلخه با استفاده از شبکه عصبی بردار چندی ساز یادگیر(lvqnn) در سطح مزرعه انجام شد. داده های مربوط به تراکم جمعیت علف هرز تلخه از طریق نمونه برداری بر روی یک ش...

نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال

با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید