ماهیت روابط تشریح کننده بسیاری از فرایندهای واقعی زندگی به ویژه در حوزه های تجاری و مدیریتی اغلب غیر خطی هستند. لذا پیش بینی رفتار چنین فرایندهایی نیازمند ابزارهای دقیق و اثر بخش است. شبکه های عصبی مصنوعی قادرند به عنوان یک ابزار مهم مدل سازی در پیش بینی مسائل کسب و کار، نقایص مدل های معمول را جبران نمایند. هدف مقاله حاضر نشان دادن برتری شبکه های عصبی در پیش بینی فرایند های غیر خطی در مقایسه با...

در تحقیق حاضر سامانه خبره تلفیقی به عنوان روشی جدید و کارآمد جهت پیش بینی قیمت نفت معرفی می گردد. این روش، تلفیقی از داده کاوی صفحات وب، سامانه مبتنی بر پایگاه قواعد و شبکه عصبی GMDH مبتنی بر الگوریتم ژنتیک می باشد. در داده کاوی صفحات وب، اطلاعات پیرامون عوامل موثر بر قیمت از سایت های مختلف به دست آمده و میزان تاثیر گذاری این عوامل در قالب قوانینی درسامانه مبتنی بر پایگاه قواعد ذخیره می گردد، ا...

در این پژوهش، روش شبکه عصبی- الگوریتم ژنتیک برای بهینه سازی صافی سطح در برشکاری شیشه توسط فرآیند برشکاری جت آب همراه با ذرات ساینده پیشنهاد شده است. از شبکه عصبی مصنوعی برای مدل‌سازی و پیش بینی زبری سطح با توجه به پارامترهای فرآیند شامل فشار جت آب، سرعت پیشروی، ‌نرخ ریزش ذرات ساینده و فاصله نازل تا سطح قطعه کار استفاده شده است. مقایسه نتایج به دست آمده از مدل شبکه عصبی با نتایج به دست آمده از آ...

چکیده : مدیریت دانش یک منبع مهم برای سازمان است . سازمان ها برای پیاده سازی استراتژی های مدیریت دانش باید نوآوری را در فرآیند ها ،فعالیت ها، محصولات و خدمات خود ایجاد کنند . هدف اصلی این پژوهش ، بررسی میزان اهمیت نسبی استراتژی های مدیریت دانش با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی است . جنبه نوآورانه تحقیق ، استفاده از شبکه عصبی مصنوعی برای رتبه بندی استراتژی های مدیریت دانش است . جامعه آماری شامل ک...

در این مقاله ما یک مدل شبکه عصبی برای تشخیص واحدهای تصمیم­گیرنده کارا در تحلیل پوششی داده­ها معرفی می­کنیم. مدل شبکه عصبی پیشنهادی از یک مسئله بهینه­سازی نامقید حاصل می­شود. از دیدگاه تئوری نشان داده می­شود شبکه عصبی پیشنهادی دارای پایداری لیاپانف و همگرای سراسری می­باشد. مدل پیشنهادی تک لایه می­باشد. شبیه سازی نشان می­دهد مدل پیشنهادی قادر به تشخیص واحدهای کارا در تحلیل پوششی داده­ها می­باشد.

با توجه به اجرایی شدن سامانه عملیات الکترونیکی مودیان مالیاتی و ایجاد پایگاه داده‌های مالیاتی، امکان پایش اطلاعات موجود با مدل های مختلف فراهم شده است. در این پژوهش، از الگوریتم بهینه سازی جستجوی هارمونی به‌منظور بهینه سازی همزمان پارامترهای شبکه عصبی پرسپترون چند لایه و ترکیب مناسب ورودی ها استفاده شده است. علاوه بر آن نتایج با رگرسیون لجستیک به عنوان هسته سیستم مورد مقایسه قرار گرفته است. متغ...

مقدمه: در سال های اخیر مفاهیم شبکه های عصبی مصنوعی در کشف اولیه و طبقه بندی بیماری ها متحمل پیشرفت های فراوانی شده است. استفاده از شبکه های عصبی به دلیل توانایی های بالقوه ی آن درکاربردهای پزشکی و در پیدا کردن کنش بین متغیرها، تشخیص و مدل سازی بیماری ها به طور وسیعی مقبول واقع شده است. هدف از این پژوهش، طراحی و پیاده سازی سیستم تصمیم یار مبتنی بر شبکه های عصبی مصنوعی به منظور کشف اولیه ی سرطان ...

با توجه به گسترش روزافزون مباحث طراحی براساس عملکرد در ایران نیاز به رابطه یی جهت تخمین پاسخ غیرکشسان ازه هاست. در این مطالعه نیز سعی بر آن است که پاسخ غیرکشسان سازه ها با ایجاد یک مجموعه داده ی مرجع بدون انجام تحلیل بر روی سازه ها به دست آورده شود. برای این منظور از شبکه های عصبی مصنوعی استفاده شده است. در این نوشتار پاسخ سازه های یک درجه آزادی با ویژگی های مختلف و ۳ نوع رفتار کاهنده تحت انواع...

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...

درصد مصالح سنگی شکسته یکی از مهم ترین عوامل مؤثّر در مقاومت فشاری آسفالت و عملکرد آن است. تأثیر آن در مقاومت مارشال آسفالت به کمک آزمایش مارشال قابل ارزیابی است و به نظر می رسد که تاکنون مدل سازی ریاضی خاصی برای آن انجام نشده است. در این تحقیق تأثیر درصد مصالح سنگی شکسته در مقاومت فشاری بتن آسفالتی توسط شبکه های عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه پیشرو و الگوریتم آموزش انتشار به عقب، با تکنیک بهینه س...