تولید نام‌های زیبا و معنادار ایرانی به‌کمک الگوریتم ژنتیک با تابع برازندگی مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی
Authors
Abstract:
Beautiful and Meaningful Iranian Names Production by Genetic Algorithm using Artificial Neural Network-Based Fitness Function
similar resources
تولید نام های زیبا و معنادار ایرانی به کمک الگوریتم ژنتیک با تابع برازندگی مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی
زبانهای گفتاری جهان در طول هزاران سال تاریخ خود، روندی تکاملی را پیموده و به امروز رسیدهاند. بر همین راه واژگان زبانهای گوناگون و البته نام‌های متداول در فرهنگها و زبانهای سراسر جهان نیز، به تکامل رسیدهاند و این روند تکاملی را ادامه خواهند داد. برخی از این نام ها، با توجه به حس زیباییشناسی افراد یک جامعه و ویژگی های آوایی زبانی، که بسته به زمان و مکان متغیر است، رواج بیشتری مییابند و تط...
full textپیش‌بینی مدیریت سود مبتنی بر مدل جونز تعدیل شده با استفاده از مدل شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک
در سالهای اخیر مدیریت سود در پژوهش های دانشگاهی توجه زیادی را به خود جلب کرده است. هدف این پژوهش پیش بینی مدیریت سود از طریق اقلام تعهدی اختیاری مبتنی بر مدل جونز تعدیل شده است. در این پژوهش از دو مدل شبکه عصبی مصنوعی و مدل ترکیبی الگوریتم ژنتیک – شبکه عصبی به عنوان الگوی موفقجهت پیش بینی مدیریت سود مبتنی بر جونز تعدیل شده در بورس اوراق بهادار تهران استفاده شده است. نمونه مورد استفاده در این پژ...
full textمدل‌سازی و بهینه‌سازی نانوبیوسنسور الیگونوکلئوتیدی با استفاده از رویکرد مبتنی بر شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک
توسعه هر نوع بیوسنسور با چالش‌هایی در زمینه بهینه‌سازی پارامترها و کالیبراسیون مواجه است. در این تحقیق رویکردی مبتنی بر یادگیری ماشین برای مدل‌سازی و بهینه‌سازی مولفههای تاثیرگذار در ساخت نانوبیوسنسور الکتروشیمیایی بر اساس الکترود کربن شیشه‌ای اصلاح شده با گرافن اکسید و نانومیله طلا در شرایط کاری آزمایشگاهی ارائه شده است. پاسخ نانوبیوسنسور به عنوان خروجی و تاثیر هشت عامل موثر شامل: غلظت گرافن ...
full textبرآورد مشخصات پرش هیدرولیکی متحرک با کاربرد شبکه عصبی مصنوعی و روش تلفیقی شبکه عصبی-الگوریتم ژنتیک
پرش هیدرولیکی متحرک، حالت خاصی از جریان غیرماندگار است که باعث تغییر رژیم و وقوع ناپیوستگی هیدرولیکی در جریان می شود . در روندیابی جریان غیرماندگار و یا برنامه های بهره برداری کانال های روباز، آگاهی از رفتار چنین جریانی در باز ه ها ضروری است . این درحالی است که شبیه سازی عددی این پدیده به واسطه وجود ناپیوستگی هیدرولیکی و غیرماندگاری جریان، پیچیده است و داده های آزمایشگاهی در این مورد نیز محدو...
full textمدل سازی و بهینه سازی واحد تولید هیدروژن با شبکه ی عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک
هدف اصلی این پژوهش، مدل سازی واحد صنعتی تولید هیدروژن براساس تبدیل متان با بخار آب با کاربرد شبکه ی عصبی مصنوعی است. عامل های دبی فراورده و انرژی مصرفی به عنوان عامل های خروجی مدل در نظر گرفته شد و دو شبکه ی عصبی مجزا برای پیش بینی این دو عامل مدنظر قرارگرفت. نتیجه های مدل سازی با دقت بسیار خوب، خطای متوسط مطلق، خطای متوسط نسبی و خطای احتمالی بین داده های واقعی کارخانه و مدل را به ترتیب برابر ب...
full textمدل‌سازی فرایند تبدیل خشک متان به‌کمک پلاسما با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم ژنتیک
پیش‌بینی فراورده‌های (هیدروژن و کربن مونوکسید) تبدیل خشک متان به‌کمک پلاسما در فشار جوی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی شبیه‌سازی شد. داده‌های تجربی موردنیاز برای مدل‌سازی شبکه عصبی مصنوعی از یک واکنشگاه پلاسمایی تخلیه کرونا جمع‌آوری شد. اثر عامل‌های فرایندی (توان تخلیه پلاسما، دبی خوراک ورودی) بر کارایی تبدیل متان و گزینش‌پذیری نسبت به فراورده‌های مورد بررسی قرار گرفتند. شبکه پیش‌خور با الگوری...
full textMy Resources
Journal title
volume 7 issue 25
pages 43- 65
publication date 2016-12
By following a journal you will be notified via email when a new issue of this journal is published.
No Keywords
Hosted on Doprax cloud platform doprax.com
copyright © 2015-2023