در این تحقیق از مدل شبکه عصبی پرسپترون چند لایه(MLP-NN) برای شبیه‎سازی اکسیژن محلول و فسفر کل در حوضه آبریز سد ایلام استفاده شد. مدل شبکه عصبی با استفاده از داده‎های آزمایشگاهی سه زیرحوضه سد ایلام در سال‎های 89-1388 طراحی گردید. متغیرهای ورودی شبکه عصبی برای مدل‎سازی اکسیژن محلول شامل اسیدیته آب، هدایت الکتریکی، کل جامدات معلق، دما، فسفر کل، سولفات، آمونیوم، آهن و نیتروژن کل بودند. متغیرهای ورو...

آن چه که اکنون به عنوان چکیده این پایان نامه می توان به آن اشاره کرد، دو نکته مهم و جداگانه خلاصه می شود. نکته اول لزوم استفاده از آزمون غیر مخرب در ارزیابی غیر تهاجمی یک قطعه صنعتی است. نکته دوم طراحی الگوریتمی هوشمند جهت شناسایی عیوب است. لازم به ذکر است که این تلاش علمی بر استفاده از روش آزمون غیر مخرب به کمک سیگنال های حاصل از نشت شار مغناطیسی تکیه دارد که به تفصیل درباره این روش، مزایا و م...

در این تحقیق یک سامانه مبتنی بر تلفیق فناوری های گرمانگاری و پردازش تصویر برای تشخیص و طبقه بندی عیوب مختلف رادیاتور توسعه داده می شود. عیوب متداول در رادیاتور های سیستم خنک کاری شامل؛ گرفتگی لوله های رادیاتور، گرفتگی شبکه رادیاتور، اتصالات شل بین لوله ها و شبکه رادیاتور، نشتی مایع خنک کاری، خرابی درب رادیاتور بصورت مصنوعی ایجاد گردید. به منظور تشخیص عیوب مختلف رادیاتور، از شرایط مختلف رادیاتور...

در این پژوهش با استفاده از شبکه عصبی و عصبی-فازی ضریب انتقال حرارت در نانوسیالات جاری در یک لوله مدور در رژیم جریان آشفته مدلسازی و پیش‌بینی شده است. داده‌های ورودی به مدل، عدد رینولدز و کسر حجمی نرمال شده نانو‌ذرات و خروجی آن ضریب انتقال حرارت نرمال شده است. در شبکه عصبی استفاده شده مقادیر متوسط خطای نسبی و متوسط مربع خطا نسبت به نتایج آزمایشگاهی به‌ترتیب برابر 002/0 و 0005/0 می‌باشد، در شبکه ...

پیش بینی سود هر سهم و تغییرات آن به عنوان یک رویداد اقتصادی از دیرباز موردعلاقه سرمایه گذاران، مدیران، تحلیل گران مالی و اعتباردهندگان بوده است. این توجه ناشی از استفاده سود در مدل های ارزیابی سهام، کمک به کارکرد کارای بازار سرمایه، ارزیابی توان پرداخت و ارزیابی عملکرد واحد اقتصادی می باشد. هدف این تحقیق پیش بینی سود هر سهم با استفاده از شبکه عصبی – فازی و شبکه عصبی درک چندلایه(mlp) و gmdh و تع...

یکی از گامهای مهم در توسعه شبکه های عصبی مصنوعی طراحی معماری شبکه است که تأثیر زیادی بر عملکرد شبکه دارد. در طراحی معماری شبکه های عصبی مصنوعی، عواملی از قبیل تعداد لایه های پنهان، تعداد نرون ها در هر لایه، توابع تبدیل و الگوریتم آموزش باید تعیین شوند. محققان در طراحی معماری شبکه به طور عمده از طریق سعی و خطا عمل می کنند و یا اینکه اثر متقابل بین عوامل مختلف در طراحی معماری شبکه را در نظر نمی گ...

آشکارسازی و تشخیص لوگو یک بخش اساسی در یک سیستم خودکارسازی اداری جهت بایگانی و بازیابی تصاویر متنی می باشد. در این مقاله، ما یک چارچوب جدید آشکارسازی و تشخیص لوگو مبتنی بر یک استراتژی ناحیه بندی و طبقه بندی پشت سر هم در تصاویر متنی پیشنهاد می کنیم. در این چارچوب، با استفاده از یک الگوریتم ناحیه بندی دو مرحله ای (شامل الگوریتمهای ناحیه بندی مبتنی بر تبدیل ویولت و آستانه گذاری) و طبقه بندی سلسله ...

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...

برآورد بار رسوبی یکی از مهمترین مسائلی است که در مدیریت رودخانه ها و مخازن سدها و به طور کلی در پروژه های آبی اهمیت زیادی دارد. تعداد روابط تجربی ارائه شده نشان می دهد که هنوز روش تحلیلی یا تجربی مناسبی برای تخمین صحیح بار رسوبات معلق پیشنهاد نشده است. در مطالعه حاضر به منظور دستیابی به تخمینی نزدیک به واقعیت از میزان حمل رسوبات توسط رودخانه ها، از روش های نوین هوش مصنوعی شامل؛ شبکه عصبی پرسپتر...

بسیاری از روش های طبقه بندی ترکیبی به دلیل استفاده از چندین طبقه بند پایه، که بعضا شامل طبقه بند پایه کند هستند، در مواجهه با مجموعه داده های بزرگ پیچیدگی محاسباتی بالایی دارند. در این پژوهش روشی برای ترکیب نتایج طبقه بندها پیشنهاد شده است که با استفاده از خوشه بندی بخشی از مجموعه داده ی آموزش، علاوه بر کاهش پیچیدگی محاسباتی طبقه بندی ترکیبی دقت قابل قبولی را نیز ارائه دهد. در این روش ابتدا طبق...