برآورد بیشترین ژرفای آبشستگی در پیرامون پایه های پل با بهره وری از شبکه های وایازی کلی و پرسپترون چند لایه ای

برآورد بیشترین ژرفای آبشستگی در پیرامون پایه های پل با بهره‌وری از شبکه‌ های وایازی کلی و پرسپترون چند لایه‌ای

در این مطالعه، شبکه‌‌های وایازی کلی (GRNN) و پرسپترون چند لایه‌ای (MLP) برای برآورد بیشترین ژرفای آبشستگی مورد بهره‌وری قرار گرفتند. الگوریتم‌های Levenberg-Marquardt و Momentum به عنوان الگوریتم‌های آموزشی، و دو تابع Tanh و Sigmoid نیز به عنوان توابع فعال‌ساز در این پژوهش جهت ساختن شبیه های عصبی به کار رفتند. تاکنون مطالعات گسترده‌ای در زمینه‌ی‌ استفاده از شبیه‌های مختلف شبکه‌ی عصبی جهت برآورد ...

بررسی عملکرد شبکه های عصبی مصنوعی در برآورد بیشترین ژرفای آبشستگی پیرامون آبشکن ها

یکی از عوامل اصلی ویرانی آبشکن ها آبشستگی می باشد که فرآیندی بسیار پیچیده است. پیچیدگی الگوی جریان پیرامون آبشکنها و گوناگونی عوامل مؤثر بر آبشستگی، موجب پرشماری روابط تجربی و کاهش دامنه ی هر یک از آنها، به دلیل محدودیت شرایط آزمایشگاهی می شود. در این تحقیق امکان استفاده از شبکه های پرسپترون چندلایه(mlp) برای برآورد بیشترین ژرفای آبشستگی پیرامون سه نوع آبشکن شامل آبشکنهایی با دیواره ی عمودی، با...

بررسی عملکرد شبکه‌های عصبی مصنوعی در برآورد بیشترین ژرفای آبشستگی پیرامون آبشکن ها

یکی از عوامل اصلی ویرانی آبشکن‌ها آبشستگی می‌باشد که فرآیندی بسیار پیچیده است. پیچیدگی الگوی جریان پیرامون آبشکنها و گوناگونی عوامل مؤثر بر آبشستگی، موجب پرشماری روابط تجربی و کاهش دامنه‌ی هر یک از آنها، به‌دلیل محدودیت شرایط آزمایشگاهی می‌شود. در این تحقیق امکان استفاده از شبکه‌های پرسپترون چندلایه(MLP) برای برآورد بیشترین ژرفای آبشستگی پیرامون سه نوع آبشکن شامل آبشکنهایی با دیواره‌ی عمودی،‌ ب...

مقایسه عملکرد شبکه عصبی پرسپترون چند لایه و تابع پایه شعاعی در پیش‌بینی حجم صنعتی و هیزمی حاصل از درختان

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...

تشخیص خودکار مدولاسیون با استفاده از برنامه نویسی ژنتیک و شبکه عصبی چند لایه پرسپترون

This paper shows how we can make advantage of using genetic programming in selection of suitable features for automatic modulation recognition. Automatic modulation recognition is one of the essential components of modern receivers. In this regard, selection of suitable features may significantly affect the performance of the process. In this research we implemented our model by using appropria...

کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه در برآورد مقدار فاز آستنیت باقیمانده پر کربن در چدن های نشکن آستمپر شده