در این مقاله الگوریتمی هوشمند برای خوشه بندی، تشخیص مدولاسیون بین پالسی و جداسازی و شناسایی رشته پالس های متداخل رادارها ارائه می گردد. در الگوریتم پیشنهادی برای خوشه بندی پالس های متداخل دریافتی از شبکه عصبی خودسازمانده sofm (بدلیل دقت بالای آن در مقایسه با شبکه های عصبی دیگر مانند شبکه عصبی clnn و شبکه عصبی fuzzy art) و تشخیص نوع مدولاسیون بین پالسی از روش ضرب ماتریسی و برای شناسایی نوع رادار...

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...

النینو از پدیده های مهم اقلیمی است که تأثیر زیادی بر متغیرهای اقلیمی نقاط مختلف کره زمین دارد. با توجه به نقش تبخیر در مطالعات منابع آب، بررسی تأثیر پدیده النینو بر این متغیر اقلیمی، از اهمیت شایانی برخوردار است. هدف از این پژوهش بررسی امکان برآورد تبخیر در ایستگاه همدید خرم آباد با استفاده از داده های النینو و با کمک مدل شبکه عصبی مصنوعی است. بدین منظور، داده های تبخیر ماهانه ایستگاه به مدت 29...

سابقه و هدف: پایداری اکسیداسیون یکی از پارامترهای مهم در حفظ کیفیت روغن زیتون طی نگهداری می باشد اطمینان از ثبات کیفیت روغن زیتون یکی از مسائل و نگرانی‌های مهم تولیدکنندگان و مصرف کنندگان است. لذا این مطالعه با هدف مدل‌سازی پایداری اکسیداسیون روغن زیتون با استفاده شبکه‌های عصبی مصنوعی به منظور به بهبود فرآیند کنترل کیفیت این محصول انجام شد. مواد و روشها: در این مطالعه از روش شبکه عصبی پیش‌خور ...

شبکه های عصبی مصنوعی با توانایی قابل توجه خود در استنتاج نتایج از داده های پیچیده می توانند در استخراج ویژگی ها و شناسایی الگوهای مختلفی که برای انسان ها و کامپیوتر شناسایی آنها بسیار دشوار است استفاده شوند. سادگی، قابلیت یادگیری تطبیقی، تعمیم پذیری، پایداری و انعطاف پذیری از مزایای عمده ی شبکه های عصبی مصنوعی است. شبکه های عصبی مصنوعی پیش خور معمولاً در مواجهه با سیستم های دینامیکی مشکل دارند، ...

ساختمانهای موجود که با استفاده از آیین نامه های قبلی طراحی شده اند اغلب با در نظر گرفتن آیین نامه های جدید در شرایط مختلف احتمال آسیب دیدن داشته و نیاز به بهسازی دارند. میراگر جرمی تنظیم شده (tmd) که یکی از سیستم های کنترل غیر فعال سازه ها بشمار می رود با جذب و استهلاک درصدی از انرژی ورودی به سازه، شرایط ایمن و پایداری را نسبت به ساختمانهای مشابه فراهم می کند. در مورد طراحی tmd در سازه های خطی ...

هدف پژوهش حاضر پیش‌بینی شاخص قیمت بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از مدل شبکه عصبی هیبریدی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک و جستجوی هارمونی است. مربوط‌ترین نماگرهای تکنیکی به عنوان متغیرهای ورودی و تعداد بهینه نرون در لایه پنهان شبکه عصبی مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های فراابتکاری ژنتیک و جستجوی هارمونی حاصل می‌گردد. مقادیر روزانه شاخص قیمت بورس اوراق بهادار تهران از تاریخ 1/10/91 الی 30/9/94 جهت ...

انتخاب متغیرهای ورودی و خروجی در تعیین نمرات کارایی تحلیل پوششی داده‌ها از اهمیت فراوانی برخوردار است. در این پژوهش با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی به تعیین ورودی‌ها و خروجی‌های‌ شرکت‌های برق منطقه‌ای پرداخته شده است. کاربرد شبکه عصبی در انتخاب ورودی‌ها و خروجی‌های شرکت‌های برق منطقه‌ای امری است که در ادبیات موضوع سابقه نداشته و مزیت اصلی روش پیشنهادی محسوب می‌شود. به‌‌منظور آموزش شبکه عصبی دو ل...

در این مطالعه مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی، رگرسیون خطی چند متغیره، برنامه‌ریزی ژنتیک و ترکیب شبکه عصبی- موجک برای پیش بینی اکسیژن‌خواهی بیوشیمیایی ماهانه آب (BOD) در ایستگاه خروجی سد کرج بررسی شد و تأثیر پیش‌پردازش داده‌ها روی عملکرد مدل‌ها بوسیله تجزیه موجک مورد تحقیق قرار گرفت. به این منظور در مدل پیشنهادی اول، سری زمانی BOD مشاهداتی بوسیله توابع تبدیل مختلف در سطوح مختلفی به زیر سری‌ها تجزیه شد...

    سرمایه گذاری در سهام عرضه شده در بورس اوراق بهادار یکی از گزینه ­های پرسود در بازار سرمایه است.  بازار سهام دارای سیستمی غیرخطی و آشوب گونه است که تحت تأثیر شرایط سیاسی، اقتصادی و روانشناسی می ­باشد و می­ توان از سیستم ­های هوشمند غیرخطی همچون شبکه ­های عصبی مصنوعی، شبکه­ های عصبی فازی و الگوریتم ­های ژنتیک برای پیش ­بینی قیمت سهام استفاده نمود. در این مقاله به طراحی و ارائه ­ی یک مدل پیش ب...