پایدارساز سیستم قدرت (pss) بطور گسترده ای برای تولید سیگنال های کنترلی تکمیلی به منظور میرا کردن نوسانات فرکانس پایین در سیستم های قدرت مورد استفاده قرار می گیرد. در این پروژه روشی برای تنظیم بهنگام پارامترهای یک پایدارساز مرسوم سیستم های قدرت (cpss)به کمک شبکه های عصبی شعاعی (rbf) و شبکه پرسپترون چند لایه (mlp)، ارائه می شود. توان های اکتیو و راکتیو به همراه ولتاژ ترمینال ژنراتور به عنوان ورود...

با توجه به خصوصیات فیزیکی بسیار نزدیک اهداف واقعی و کلاترِ سونار فعال، تفکیک این اهداف، از موضوعات چالش‌برانگیز محققان و صنعت‌گران حوزه آکوستیک می‌باشد. شبکه‌های عصبی چندلایه (MLP) یکی از پرکاربردترین شبکه‌های عصبی در دسته‌بندی اهداف دنیای واقعی هستند. آموزش از مهمترین بخش‌های توسعه این نوع شبکه ها است که در سال‌های اخیر بسیار مورد توجه قرار گرفته است. به منظور آموزش شبکه‌های MLP از دیر باز استف...

تعیین نرخ نفوذ مته یکی از موارد پر اهمیت در صنعت حفاری می‌باشد. عموما، دو روش برای مدل‌سازی نرخ نفوذ مته وجود دارد که عبارتند از مدل‌های فیزیکی و مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی. کارایی مدل‌های فیزیکی با توجه به نقاط ضعفی مانند استفاده از ضرایب تجربی، نیاز به داده‌های جانبی زیاد، مورد تردید می‌باشد. از سوی دیگر، شبکه‌های عصبی می‌توانند با توجه به محدودیت داده‌های در درسترس، ابزاری مناسب جهت پیش‌...

رشد روزافزون مصرف انرژی الکتریکی از یک طرف و محدودیت های اقتصادی و زیست محیطی برای ساخت نیروگاه ها و خطوط انتقال جدید از طرف دیگر، سبب شده است که سیستم های قدرت بسیار نزدیک به حدود خود عمل کنند و احتمال وقوع مشکل ناپایداری گذرا بیشتر شود. به منظور افزایش پایداری گذرای سیستم قدرت، ادوات مبتنی بر الکترونیک قدرت سری یا موازی مانند جبران کننده سری سنکرون استاتیکی (sssc)، می توانند با هدف کنترل سیلا...

آلودگی منابع آب و خاک یکی از چالش های مهم استفاده بهینه از این منابع در سرتاسر جهان است. ضریب توزیع (Kd) نه تنها یک پارامتر کاربردی در مدلسازی انتقال آلاینده ها در خاک است، بلکه در ارزیابی ریسک آلودگی منابع آب و خاک نیز کاربرد دارد. مدل های پارامتریک، معمول ترین روش کمی برای تخمین Kd هستند. لیکن معمولاً ضریب همبستگی این مدل ها اندک است. درحالیکه مقدار تخمینی این پارامتر می تواند باعث اشتباه قابل...

در این تحقیق از روشی نوین با بکارگیری قابلیت شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی رفتار تورمی خاک های رسی استفاده شده است. در این روش داده ها با استفاده از انواع آرایش شبکه های چند لایه پرسپترون، که از پرکاربردترین نوع شبکه های عصبی می باشد مدل شده اند. نتایج حاصل از این شبکه ها بر اساس شاخص های ارزیابی معرفی گردیده و با یکدیگر قیاس شده اند که منجر به انتخاب بهترین آرایش شبکه از لحاظ دقت و کاربرد گرد...

تعیین نرخ نفوذ مته یکی از موارد پر اهمیت در صنعت حفاری می‌باشد. عموما، دو روش برای مدل‌سازی نرخ نفوذ مته وجود دارد که عبارتند از مدل‌های فیزیکی و مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی. کارایی مدل‌های فیزیکی با توجه به نقاط ضعفی مانند استفاده از ضرایب تجربی، نیاز به داده‌های جانبی زیاد، مورد تردید می‌باشد. از سوی دیگر، شبکه‌های عصبی می‌توانند با توجه به محدودیت داده‌های در درسترس، ابزاری مناسب جهت پیش‌...

چکیده: یکی از مسائل مهم در پردازش سیگنال‌های EEG، تشخیص حمله صرع است. در این مقاله، یک الگوریتم تشخیص و طبقه‌بندی سیگنال‌های مغزی حاوی حمله صرع از سیگنال‌های بدون حمله بر اساس ادغام ویژگی‌های تبدیل هارتلی پیشنهاد شده است. در این الگوریتم، علاوه بر استخراج ویژگی‌های معمول زمانی و فرکانسی مانند آنتروپی طیفی و چگالی طیف توان، یک ویژگی جدید مبتنی بر ادغام ویژگی‌های مستخرج از تبدیل هارتلی تعریف می‌ش...

جهت ارزیابی عملکرد پاشش یک سمپاش زراعی نرخ متغیر، از روش شبکه عصبی مصنوعی استفاده شد. داده های لازم برای مدل سازی، از آزمون های مزرعه ای به دست آمد. برای مدل سازی بده خروجی افشانک ها،727 شبکه با چهار نوع مدل عصبی مصنوعی خطی، پرسپترون چندلایه، تابع پایه شعاعی و رگرسیون تعمیم یافته آزمون شدند. برای هر افشانک 45، 22 و 23 داده به ترتیب برای آموزش، اعتبارسنجی و آزمایش استفاده شد. مدل تابع پایه شعاعی...

مجاورت آبخوان کاشان با جبهه­ آب شور دریاچه­ نمک، باعث ایجاد شیب هیدرولیکی و درنتیجه پیشروی آب شور به داخل آبخوان شده است. در این پژوهش با توجه به وضعیت موجود، شبیه­سازی کیفی آب زیرزمینی دشت کاشان با استفاده از مدل­های شبکه عصبی مصنوعی (شامل پرسپترون چندلایه و تابع شعاعی) و رگرسیون چند متغیره انجام شد. برای این منظور ابتدا اقدام به تعیین تیپ غالب آب منطقه شد و سپس اقدام به مدل­سازی شد. نتایج حاص...