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...

بارش مهمترین سنجه­ی هواشناسی و اقلیمی است. در این پژوهش به منظور پیش­بینی بارش اصفهان از داده های بارش ماهانه­ی ایستگاه همدید اصفهان در بازه­ی آماری (1951-2009) به مدت 59 سال و به دلیل رفتار غیرخطی بارش از شبکه های عصبی مصنوعی جهت پیش­بینی آن بهره گرفته شد. در این ارتباط، 70 درصد داده­ها جهت آموزش شبکه و 30 درصد داده ها برای تست و اعتبار سنجی اختصاص داده شد. نتایج پژوهش بعد از آزمون شبکه با لای...

سابقه و هدف: از آن جا یی که پیش بینی صحیح وضعیت بیماری افراد از اهمیت زیادی برخوردار است، لذا برای این پیش بینی بایستی از آن دسته مدل هایی استفاده کرد که دارای حداقل خطا و حداکثر اطمینان باشد. لذا در این مطالعه از روش شبکه عصبی مصنوعی که روش قوی تری نسبت به روش های موجود است جهت ارزیابی بسته بودن یا نبودن عروق کرونری قلب استفاده شد.   مواد و روش ها: در این تحقیق از شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چند...

زمانبندی معاملات سهام مسأله¬ای بسیار مهم و مشکل به دلیل پیچیدگی بازار سهام است. آنچه اهمیت دارد پیش¬بینی روند قیمت سهام است که هدف اصلی در مباحث تحلیل تکنیکی است. گرچه این امر به دلیل دخالت عوامل متعدد بازار و روابط بین آنها چندان آسان نیست. به نظر می¬رسد استفاده از ابزارها و الگوریتمهای محاسباتی پیچیده¬تر مانند شبکه¬های عصبی مصنوعی در مدلسازی فرآیندهای غیر خطی که منتج به قیمت و روند سهام می¬شو...

در این پژوهش برای تعیین روش پیش بینی قیمت سهام، یک شبکه عصبی LM-BP بر اساس سری های زمانی با توجه به قیمت باز، بالاترین قیمت، پایین ترین قیمت، قیمت بسته و حجم معاملات ارائه شد. در پژوهش حاضر، 315 روز قیمت سهام را برای ایجاد 10 نمونه انتخاب و مجموعه آزمون شامل قیمت سهام از روز 316 تا روز 320 را انتخاب و از شبکه عصبی LM-BP استفاده شده است. در این پژوهش، تعیین نقطه بحرانی بیش از حد، عدم تقارن و شما...

سرمایه¬ فکری به عنوان سرمایه واقعی و یکی از مهمترین سرمایه¬های سازمانها و شرکتهای عصر حاضر مطرح است. هدف از اجرای این تحقیق بررسی عملکرد شبکه¬های عصبی مصنوعی در پیش¬بینی کارایی سرمایه فکری شرکت¬های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار می باشد. در این تحقیق ابتدا با استفاده از مدل تحلیل پوششی داده¬ها و با در نظر گرفتن متغیر ضریب ارزش افزوده سرمایه فکری به عنوان ورودی مدل و سه متغیر بازده سهام، نرخ ب...

در این مقاله روش جدیدی برای مدل سازی خطی سیستم های غیر خطی ارائه می گردد . اساس روش پیشنهادی طراحی یک شبکه عصبی مصنوعی دو لایه و آموزش آن بر مبنای داده های ورودی- خروجی است . وزن های اتصالات این شبکه ضرایب تابع تبدیل هستند . در سیستم هایی که رفتار آنها خطی باشد ، روش حداقل کردن مربعات خطا (lse) بهترین نتایج مدل سازی را ارائه می نماید . در سیستم هایی که رفتار غیر خطی دارند ، نظیر بعضی قسمت های ب...

چکیده شبکه های عصبی در دهه ی اخیر به عنوان ابزار قدرتمندی جهت پیش بینی در حوزه های مختلف مورد استفاده قرار گرفته اند. در این تحقیق از شبکه عصبی پیشخور پرسپترون چند لایه (MLP) با یادگیری پس انتشار از الگوریتم آموزش انتشار به عقب (BP)، با تکنیک بهینه سازی عددی لونبرگ- مارکوات (LM)،توسط نرم افزار متلب مورد استفاده قرار گرفت. درصد رطوبت کیک ، دمای پرس و زمان بسته شدن پرس به عنوان متغیرهای ورودی و خ...

در این پژوهش از جاذب نانوذره ZnO-Cr  نشانده شده بر کربن فعال به منظور حذف رنگ دی سولفین بلو استفاده شده و سپس با کمک شبکه عصبی مصنوعی میزان حذف آن را پیش ­بینی شد. اثر پارامترهای گوناگون شامل pH، مقدار جاذب، غلظت رنگ­ ها و زمان به ­هم خوردن روی درصد حذف به روش فناوری­ های طراحی آزمایش مورد بررسی و بهینه شد. همچنین مدل­ های سینتیکی و هم ­دماهای جذبی و همچنین پارامترهای ترمودینامیکی مورد بررس...