در این پژوهش فرایند استخراج فنل از فاضلاب با استفاده از روش های هوشمند مدل سازی شد. از روش های هوشمند شامل شبکه پرسپترون چندلایه، شبکه بر پایه توابع شعاعی و ماشین بردار رگرسیونی برای مدل سازی استفاده شد. طراحی ساختار بهینه شبکه ها از 184 مجموعه داده تجربی انجام شد. ورودی های شبکه شامل حجمی آلی به آبی، سرعت روتور، دما، ph و زمان و خروجی شبکه بازده استخراج فنل بود. برای ارزیابی عملکرد و توقف شبکه...

مقدمه: ضرور ی است که با بررسی دقیق مدل‏ها‏ی پیش‏بینی‏‏کننده جدید و دارای قابلیت‏ها‏ی مضاعف، ضمن مقایسه با روش‏های‏ آماری‏ متداول و یافتن نقاط قوت و ضعف هر یک از آنها، بتوان در پژوهش‏ها‏ی آتی مدلی که محققان را به بهترین پیش‏بینی رهنمون ‏سازد، پیشنهاد نمود. هدف از پی­ریزی این پژوهش، مقایسه توانایی مدل شبکه عصبی و رگرسیون در پیش‏بینی رضامندی زناشویی بر­اساس ویژگی‏های شخصیتی بود.   روش: ا ی ن پژوهش...

هدف این مطالعه، تخمین نفت زیستی حاصل از فرایند پیرولیز مواد زائد بر حسب رطوبت، کربن ثابت، مواد فرار و خاکستر  است. از نتایج آزمایشگاهی 41 مطالعه مختلف برای مدل سازی استفاده شد. از مدل شبکه عصبی به عنوان یک ابزار سیاستگذاری در ارزیابی  و پیش‌بینی مقدار درصد نفت زیستی حاصل از مواد زائد طی فرایند پیرولیز استفاده شد. مقادیر بهینه پارامترهای شبکه عصبی به روش آماری تخمین زده شد. نتایج مقایسات در دو ش...

با افزایش روزافزون جمعیت و نیاز به مواد غذایی، گندم به­عنوان محصولی با بیشترین سطح زیر کشت و تولید سالانه در مقیاس جهانی از اهمیت ویژه‌ای برخوردار بوده است لذا شناسایی و معرفی مناطق مساعد کشت آن در هر منطقه ضروری است. استان کرمانشاه به‌عنوان محدوده مورد مطالعه یکی از مناطق حاصلخیزی است که بیشترین کشت گندم را در بین محصولات زراعی دارد. بدین منظور در این مطالعه از شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)...

شناخت ویژگی‌های فیزیکی دانه‌ی ‌گندم در فرآیند انتقال، جداسازی و ذخیره این محصول ارزشمند، نقش اساسی ایفا می‌نماید. در این مطالعه و در گام نخست، اثرات میزان بوجاری، رطوبت، دما و مدت زمان نگهداری روی برخی از ویژگی‌های فیزیکی (هکتولیتر، وزن هزار دانه و دانسیته توده) و میکروبی (شمارش کلی میکروارگانیسم‌ها و کپک‌ها) دانه‌ی گندم رقم n-80 بررسی شد و سپس داده‌های حاصله توسط شبکه‌‌ی عصبی مصنوعی مدل پرسپتر...

خشکسالی پدیده­ای طبیعی است که می­تواند در هر جایی رخ دهد و خسارات قابل توجهی به بشر و سازه­های طبیعی وارد آورد. در این تحقیق به منظور پیش­بینی شاخص خشکسالیبارش استاندارد، از دو نوع شبکه­های عصبی­مصنوعی، پرسپترون چند لایه و تابع پایه­ی شعاعی و مدل­های سری­زمانی استفاده شد. به این منظور، در ابتدا مقادیر شاخص بارش استاندارد در دوره­های سه، شش، نه و دوازده ماهه­ی ایستگاه­های منتخب استان خوزستان محا...

بارش مهمترین سنجه­ی هواشناسی و اقلیمی است. در این پژوهش به منظور پیش­بینی بارش اصفهان از داده های بارش ماهانه­ی ایستگاه همدید اصفهان در بازه­ی آماری (1951-2009) به مدت 59 سال و به دلیل رفتار غیرخطی بارش از شبکه های عصبی مصنوعی جهت پیش­بینی آن بهره گرفته شد. در این ارتباط، 70 درصد داده­ها جهت آموزش شبکه و 30 درصد داده ها برای تست و اعتبار سنجی اختصاص داده شد. نتایج پژوهش بعد از آزمون شبکه با لای...

هدف این مطالعه، تخمین نفت زیستی حاصل از فرایند پیرولیز مواد زائد بر حسب رطوبت، کربن ثابت، مواد فرار و خاکستر  است. از نتایج آزمایشگاهی 41 مطالعه مختلف برای مدل سازی استفاده شد. از مدل شبکه عصبی به عنوان یک ابزار سیاستگذاری در ارزیابی  و پیش‌بینی مقدار درصد نفت زیستی حاصل از مواد زائد طی فرایند پیرولیز استفاده شد. مقادیر بهینه پارامترهای شبکه عصبی به روش آماری تخمین زده شد. نتایج مقایسات در دو ش...

شبکه های عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه امروزه در حل بسیاری از مسئله های غیر خطی مورد توجه قرار گرفته است. برای آموزش شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه، بروز رسانی وزن های سیناپسی و انتخاب ورودی های بایاس از اهمیت فراوانی برخوردار است. روش های بسیاری در آموزش این نوع شبکه ها به کار گرفته شده است. روش کاهش گرادیان یکی از این روش ها است، اما این روش با مشکل به دام افتادن در بهینه های محلی مواجه می ب...