چکیده: کارایی بهتر شبکه عصبی به پارامتر‏هایی همچون تعداد گره­ های ورودی، تعداد لایه های میانی، تعداد نرون‏ ها، و وزن اختصاص ‏یافته به نرون ‏ها بستگی دارد. روش‏ های متفاوتی جهت به‏ روزرسانی پارامترها و ساختار شبکه عصبی مصنوعی ارائه گردیده است. یکی از روش‏ های متداول و مورد استفاده در شبکه های عصبی، روش پس­ انتشار خطا (ebp) است که در آن تنها وزن‏ های شبکه عصبی به ‏روزرسانی می شوند. در این مقاله، ...

بخش بندی مشتریان، فرصتی برای توجه به نیازهایی است که در پرتو بازاریابی انبوه مجالی برای ابرازشان نبوده است. هدف اولیه ی بخش بندی یافتن و حفظ مشتریانی است که قصد ارائه ی خدمت به آن ها را داریم. در این پژوهش خوشه بندی مشتریان بانک با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی رقابتی و روش های آماری سنتی با یکدیگر مقایسه شده اند. برای خوشه بندی مشتریان، 7 مشخصه ی کلیدی 600 مشتری از مشتریان یک بانک استخراج شد...

هدف از این مقاله، تعیین فرکانس زاویه‌ای طبیعی ورق‏ها با توجه به شرایط مختلف تکیه‌گاهی به کمک شبکه عصبی مصنوعی است. یکی از مشهورترین روش‏های آموزش شبکه عصبی، استفاده از الگوریتم انتشار برگشتی است. این الگوریتم برای آموزش شبکه‌های چند لایه قابل کاربرد است. الگوریتم انتشار برگشتی بر مبنای کاهش گرادیان بوده و در آن شیب خطا به تدریج کم شده و وزن‏های شبکه برای رسیدن به حداقل خطا، تعدیل می‌شود. در این...

پیش‌بینی مؤلفه‌های باد از جمله سرعت باد یکی از عوامل مهم به خصوص در بحث تبخیر در یک حوزه آبخیز محسوب می‌گردد. در این مقاله سعی گردید، جهت افزایش کارایی مدل‌های هوش مصنوعی، در پیش‌بینی سرعت باد، دو مدل شبکه عصبی و فازی-عصبی با تئوری موجک ترکیب شده و دو مدل هیبرید جدید ارائه گردید. در این تحقیق با استفاده از برخی پارامتر‌های اقلیمی ایستگاه همدیدی یزد از جمله سرعت باد، دمای متوسط، دمای بیشینه، رطو...

  چکید ه   سابقه و هدف   مدل رگرسیون کاکس، یکی از روش‏های رایج تحلیل داده‏های بقا می‏باشد که قبل از به ‏کارگیری آن لازم است فرض متناسب بودن خطرات برقرار باشد. اخیراً مدل‏های شبکه عصبی بدون نیاز به فرض خاص، جایگزینی مناسب در پیش‏بینی بقا می‏باشند. هدف از این مطالعه، مقایسه‏ توانایی مدل رگرسیون کاکس و شبکه عصبی مصنوعی در پیش‏بینی بقای بیماران لوسمی حاد بود.   مواد و روش‌ها   در یک مطالعه گذشته‏نگر...

در دهه ‏های اخیر شبکه ‏های عصبی مصنوعی به عنوان ابزاری موفق در تخمین و پیش ‏بینی پدیده‏ های هیدرولوژیکی به کار گرفته شده ‏اند. اگرچه استفاده از شبکه ­های عصبی مصنوعی امکان برآورد بار معلق رسوب رودخانه ­ها را با دقت و سرعت مناسب فراهم کرده است، اما دقت پیش­ بینی این مدل­ ها، به میزان زیادی تحت­ تاثیر دانش و درک کاربر از شبکه عصبی مصنوعی قرار دارد. در مطالعات منابع طبیعی و به ویژه مطالعات هیدرولو...

برآورد سیلاب و مدیریت آن از دیرباز مورد توجه کارشناسان و مدیران علوم محیطی بوده است. برای این امر روش‌‌های بسیاری وجود دارد که یکی از چشم‌گیرترین آن‌‌ها استفاده از شبکه‌‌های عصبی مصنوعی است. در این تحقیق، مدل بارش- رواناب حوضه آبریز رودخانه هلیل رود در جنوب‌شرق ایران ارائه شده است. ظهور تئوری‌های توانمند مانند منطق فازی و شبکه‌‌های عصبی مصنوعی(ANN)، الگوریتم ژنتیک و موجک تحولی عظیم در تحلیل رفت...

سیاست گذاران پولی به منظور جلوگیری از زیان های ناشی از تغییرات از هم گسیخته نرخ ارز، همواره درصددیافتن روشی مناسب برای پیش بینی نرخ ارز بوده اند. لیکن ویژگیهای چند بعدی نرخ ارز باعث رفتار پیچیده وغیرخطی آن شده است. یکی از روش های سنتی پی بینی، تجزیه و تحلیل سری زمانی است که بر دو فرض ایستاییو خطی بودن بنیان نهاده شده است. در مورد عملکرد این مدل های سنتی بعضاٌ تردیدهای ایجاد شده است. یکی ازروش ها...

در این مقاله یک شبکه عصبی راف بهبود یافته به منظور شناسایی سیستم  های غیرخطی آشوبی ارائه شده است. شبکه  های عصبی راف نوعی از ساختارهای عصبی هستند که براساس نرون  های راف طراحی می  شوند. یک نرون راف را می  توان بصورت زوجی از نرون  ها در نظر گرفت، که به نرون  های کرانه بالا و کرانه پایین موسوم هستند. رویکرد نرون راف استفاده از محاسبات بازه  ای در شبکه عصبی را امکان پذیر می  سازد، بنابراین می  توا...

در سال‌های اخیر آلودگی هوا به عنوان یکی از بزرگ ترین مشکلات زیست محیطی در سطح جهانی مطرح شده است. ازن تروپوسفری یک آلاینده ثانویه است و سبب بروز مشکلات تنفسی و تاثیر حاد بر گیاهان می‌شود. در این مطالعه به دلیل غیر خطی بودن و پیچیدگی این پدیده‌هابه مقایسه برآورد غلظت آلاینده ازن با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و شبکه عصبی فازی-تطبیقی پرداخته شد. در پژوهش حاضر از متغیرهای هواشناسی در ...