هدف از مهندسی شبکه های عصبی بررسی معایب و مزایای شبکه های عصبی مصنوعی و ارایه روشهایی برای بهبود کارایی آنهاست. یکی از موضوعات مورد بحث در مهندسی شبکه های عصبی چند لایه، یافتن ساختار مناسب(نزدیک به بهینه) برای حل مسئله می باشد. معیار و نحوه انتخاب اندازه شبکه عصبی برای یک مسئله خاص هنوز شناخته شده نیست. در روشهای کلاسیک،طراح شبکه در ابتدای آموزش ساختاری را برای شبکه تعیین و سپس شبکه را آموزش می...

سابقه و هدف: یکی از روش های آماری تحلیل داده های بقا، مدل رگرسیونی کاکس است که نیازمند پذیره هایی مانند متناسب بودن مخاطرات است. در چند دهه اخیر به کارگیری مدل شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی داده های بقا، افزایش یافته است. این مطالعه به منظور پیش بینی بقای بیماران مبتلا به سرطان معده به کمک دو مدل رگرسیونی کاکس و شبکه عصبی مصنوعی انجام شده است. مواد و روش ها: طی سال های 1381 لغایت 1385، تعداد 4...

در این تحقیق، با استفاده از داده های مشاهده شده تشت کلاس a، کاربرد روش های رگرسیون غیر خطی، شبکه های عصبی مصنوعی، سیستم استنتاج فازی- عصبی و هم چنین روش تجربی استیفنز- استوارت، جهت برآورد تبخیر روزانه منطقه کرمان مورد بررسی قرار گرفت. در روش های شبکه عصبی مصنوعی، سیستم استنتاج فازی- عصبی و رگرسیون غیر خطی، مقادیر دما، فشار، رطوبت نسبی، تابش خورشیدی و سرعت باد، با پنج ترکیب مختلف به عنوان متغیره...

       ساختمان­های مسکونی ایران، مطابق آمارهای موجود، بزرگترین مصرف کننده انرژی این کشور می باشند؛ فاکتورهای متعدد تاثیرگذار بر رفتار مصرف انرژی در ساختمان­های مسکونی، مسئله پیش بینی و ممیزی مصرف انرژی را به چالشی مهم در موسسات بهینه سازی مصرف تبدیل نموده­اند. از این رو مدیران در تلاشند تا با بهر­ه­گیری از تکنیک های مناسب، فرآیند ممیزی و تعیین برچسب انرژی ساختمان های مسکونی را بهبود بخشند.    ...

: در سالیان اخیر، استفاده از سیستم‌های هوشمند در علوم مهندسی و به‌ویژه در تشخیص بیمارهای مختلف به‌طور فزاینده‌ای رو به افزایش است. در این مقاله نیز یک روش هوشمند ترکیبی برای تشخیص بیماری‌های قلبی (آریتمی‌های قلبی) ارائه شده است. اساس این روش بر استفاده از ساختارهای ترکیبی از شبکه​های عصبی برای طبقه‌بندی کارکرد طبیعی و چهار کارکرد غیر طبیعی قلب است. در این ساختارهای ترکیبی، برخی از شبکه‌های عصبی...

سابقه و هدف: مدل سازی سینتیک خشک شدن با استفاده از روشهای جدید مدل سازی از جمله منطق فازی و شبکه های عصبی مصنوعی می تواند به بهینه سازی فرایند و کاهش انرژی مصرفی کمک کند. در این پژوهش علاوه بر مدل سازی رگرسیونی، در رویکردی جدید اصول منطق فازی و شبکه های عصبی مصنوعی به صورت ترکیبی و مکمل هم به کار برده شده و مدلی فازی – عصبی ارائه ودر نهایت توپولوژی بهینه شبکه های عصبی مصنوعی برای خشک کردن پیاز ...

این مقاله مطالعه ای برای مقایسه توان پیش بینی روند قیمت سه ام با استفاده از شبکه های عصبی ترکیبی آموزش پذیراصلاح شده در مقابل سایر شبکه های آموزش پذیر و غیر آموزش پذیر ترکیبی است . داده های تاریخی به کار رفته در اینتحقیق از شرکت پتروشیمی خارگ، پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار ایران بدست آمده اند . شرکت پتروشیمی خا رگ ازبزرگترین تولید کنندگان ایرانی محصولات پتروشیمی از جمله متانول است و به دلیل ...

  پیش بینی بازده سهام به کمک کشف الگوهای رفتاری فرآیند مولد قیمت سهام امکان پذیر است. میزان موفقیت درکشف اینگونه الگوهای رفتاری، میزان کارایی پیش بینی را مشخص می کند. به عبارت دیگر فرآیند مولد قیمت سهام را می توان به عنوان یک الگوی دینامیکی بررسی کرد. این فرآیند ممکن است به صورت مدل های خطی، مدل های غیر خطی و یا مدل های تصادفی به دست آید. این پژوهش ساختارهای خطی پیش بینی کننده را در قالب دو مدل...

در این تحقیق، کارآیی شبکه های عصبی مصنوعی به عنوان عامل انتگرالگیر از دسته معادلات دیفرانسیلی غیرخطی حاکم بر سینتیک شیمیایی احتراق در مدلسازی LES شعله پیش مخلوط مغشوش نشان داده شده است. آموزش شبکه عصبی مصنوعی براساس الگوریتم آموزشی خطای پس انتشار صورت گرفته است که در آن ضرایب مدل آموزشی به طور دینامیکی و سازگار با توپولوژی تابع خطا معین می شوند. جدول بانک اطلاعاتی آموزش شبکه عصبی براساس مطالعات...

در این مقاله یک شبکه عصبی سازنده جدید برای حل مساله فروشنده دوره گرد TSP ارائه شده است ساختار فیدبکی رقابتی این شبکه از مفاهیم شبکه های عصبی هایفیلد و کوهونن الهام گرفته شده است شبکه کوهونن با شیوه یادگیری رقابتی اش پاسخ های قابل قبولی به TSP ارائه می دهد اما سرعت همگرایی آن بسیار کم است در مقابل شبکه عصبی هایفیلد با ساختار فیدبکی خود دارای سرعت همگرایی مناسبی است اما پاسخ های آن از دقت کمی برخ...