این مقاله امکان توسعه و بکارگیری شبکه های عصبی مصنوعی در مدل سازی نتایج آزمایش های مونوتونیک سه محوری قطر بزرگ روی انواع مصالح سنگریزه ای تیزگوشه، گردگوشه و مصالح شنی با درصدهای مختلف ریزدانه بهکار رفته در بدنه سدهای مهم کشور را ارائه می دهد. در ابتدا قابلیت شبکه های عصبی مصنوعی(anns) در مدل سازی منحنی های رفتاری تنش تفاضلی- اضافه فشار آب حفره ای - کرنش محوری بررسی شده است که دلالت بر قابلیت نس...

مدل رگرسیون لجستیک یکی از مهم ترین مدل های خطی تعمیم یافته است که برای تحلیل مدل های چند متغیره کاربرد دارد به طوری که تمامی عوامل پیش بینی کننده موجود در یک مساله را به طور همزمان مورد توجه قرار می دهد. این مدل برای پیش بینی مدل های خطی و غیرخطی مناسب هستنداز سوی دیگر شبکه های عصبی به دلیل قابلیت های منحصر به فردشان ابزار بسیار کارایی برای پیش بینی می باشند. این مدل ها از اطلاعات پیشین استفاده...

هدف اصلی این پژوهش ارائه مدلی برای کشف تقلب با استفاده از رویکرد ترکیبی مدل تحلیل ­عاملی و روش شبکه عصبی مصنوعی از نوع شبکه عصبی پیش­خور با الگوریتم پس انتشار خطا است. شبکه‌ای که برای پیش‌بینی تقلب مالی شرکت‌ها استفاده می‌شود دارای 17 نرون (مجموعه نسبت‌های مالی انتخاب شده) در لایه ورودی و 1 نرون (وضعیت تقلب شرکت‌ها) در لایه خروجی است. تابع تبدیل مورد استفاده در لایه خروجی از نوع خطی و برای لایه...

یکی از جنبه های حائز اهمیت در مدیریت محیط در ژئومورفولوژی کاربردی حل مشکل برآورد رسوب یک سیستم رودخانه ای می‏باشد. هدف این مطالعه ارزیابی عملکرد مقایسه ای دونوع شبکه عصبی مصنوعی (مدل ژئومورفولوژیکی و مدل غیر ژئومورفولوژیکی) و دو نوع مدل رگرسیونی (مدل توانی ومدل غیر خطی چندگانه) برای پیش بینی بار رسوب معلق حوضه اسکندری در حوضه آبریز زاینده رود می‏باشد. مدل‏ها براساس آمار 104 حادثه وقوع همزمان ثب...

در این مقاله سعی شده است علاوه بر ارایه مطالب جدید در زمینه شبکه های عصبی مصنوعی، کاربرد آن در تصمیم گیری راهبردی مدیران ارایه شود. در اینجا شبکه های عصبی مصنوعی برای اجرای یک مدول تصمیم در چارچوب تصمیم گیری راهبردی مورد بررسی قرار گرفته است. این مقاله چگونگی بکارگیری و پذیرش شبکه های عصبی در چارچوب تصمیم گیری راهبردی را توصیف می کند. در بخش اول مختصری از ادبیات شبکه های عصبی مصنوعی و در بخش دو...

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...

طبقه بندی و شناسایی رنگ پوست افراد در بسیاری از کاربردهای تشخیصی و درمانی، هم چنین تعیینضروری استطی فهای انداز هگیری شده توسط دستگاه اسپکتروفتومتر ارائه شده استبرای تفکیک رنگ ،پوست تیره از پوست روشن طبقه بندی شدندجداسازی و طبقه بندی این دو گروه از هم هستند. در این تحقیق، روشی برای تعیین ویژگ یهای کمی مرتبط با رنگدانه های پوستی، ملانین و هموگلوبین از روی. در مرحله بعد ویژگی های استخراج شده با ا...

دراین مطالعه به منظور بررسی عوامل مؤثر بر ضایعات نان و تعیین روابط کوتاه مدت، بلندمدت و ضریب تصحیح خطا بین ضایعات نان و متغیرهای مستقل مؤثر برآن طی سال های 1385-1357 و پیش بینی ضایعات نان از الگوی سری زمانی چند متغیره ardl استفاده شده است. بر اساس الگوی ardl ضایعات نان در بلندمدت تابعی مستقیم از تولید ناخالص ملی و رشد شهرنشینی می باشد و قیمت نان و ضریب جینی بر ضایعات نان اثر معکوس دارند. در کوت...

شبکه های عصبی مصنوعی ابزاری کارآمد در حل مسائل گوناگون می باشند و در برخورد با مسائل مختلف به صورت هوشمند عمل می کنند. این شبکه ها به عنوان مدلی ساده از سیستم عصبی، سعی در شبیه سازی فرآیند یادگیری و تصمیم گیری مغز انسان را دارد. از طرفی تبدیل موجک دارای خواص تعامد و محلی بودن می باشد. ترکیب توانایی های آنالیز چند مقیاسی تبدیلات موجک و قابلیت های طبقه بندی و تفکیک شبکه های عصبی مصنوعی که با جای...