در این مقاله، یک رویکرد جدید مدل­سازی برای مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی بر مبنای مفاهیم شبکه­های عصبی و رگرسیون فازی ارائه شده است. به این منظور، مدل شبکه عصبی مصنوعی در قالب یک مدل رگرسیون غیرخطی فازی فرموله شده است، به نحوی که این مدل، مزایای هر دو مدل رگرسیون فازی و شبکه عصبی مصنوعی را دارد. بنابراین، این مدل به دلیل انعطاف­پذیری بالا، قابلیت استفاده در شرایط نبود قطعیت، مبهم یا پیجیده را دارد. ...

در این مقاله الگوریتمی هوشمند برای خوشه‌بندی، تشخیص مدولاسیون بین پالسی و جداسازی و شناسایی رشته پالس‌های متداخل رادارها ارائه می‌گردد. در الگوریتم پیشنهادی برای خوشه‌بندی پالس‌های متداخل دریافتی از شبکه عصبی خودسازمانده SOFM (بدلیل دقت بالای آن در مقایسه با شبکه‌های 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...

     برآورد دقیق آبدهی رودخانه ها یکی از موارد مهم در پیش بینی خشکسالی، سیلاب، طراحی سازه­‌های آبی، بهره برداری از مخازن سدها و کنترل رسوب می باشد.روش­های متعددی همچون مدل­های سری­زمانی، شبکه­های عصبی مصنوعی، منطق فازی و برنامه­ریزی ژنتیک برای پیش­بینی جریان رودخانه به کار می­رود. در مطالعه حاضر به منظور پیش­بینی جریان رودخانه باراندوزچای از دو روش برنامه­ریزی ژنتیک و شبکه­های بیزین استفاده شد....

در این تحقیق، نحوه عملکرد شبکه های عصبی موجکی با شبکه های عصبی مصنوعی در پیش بینی درصد شکستگی دانه های جو در کمباین مقایسه شد. شبکه های مزبور به صورت تابعی از درجه حرارت هوا، سرعت کوبنده، سرعت پیشروی کمباین، فاصله کوبنده و ضدکوبنده در جلو و عقب واحد کوبنده و درصد رطوبت جو آموزش داده شد. شبکه عصبی موجکی (rasp1) با دقت 2/90 درصد در پیش بینی شکستگی دانه جو به عنوان یک جایگزین مناسب برای شبکه های ع...

در این مقاله، کنترل سرعت سیستم های سروهیدرولیک با استفاده از شبکه های عصبی مورد بررسی قرار گرفته است. ساختار کنترلی عصبی مورد استفاده ساختار آموزش خطای پس خور fel می باشد و اساس آن مبتنی بر یادگیری دینامیک معکوس سیستم تحت کنترل و کمینه کردن خروجی کنترلر کلاسیک به عنوان تابع هزینه شبکه است. در این مقاله، از شبکه های پیش خور سه لایه استفاده شده و در لایه میانی آن، توابع سیگمویید انعطاف پذیر به کا...

خشک کردن مواد غذایی به عنوان روشی جهت بهبود ماندگاری، ارائه شده است. به منظور پایش این فرایند از مدل های مختلف شبکه ی عصبی نظیر شبکه ی عصبی پرسپترون، تابع پایه ی شعاعی و مدل ترکیبی شبکه ی عصبی و روش شناسی سطح پاسخ به همراه توابع فعال سازی مختلف به عنوان یک ابزار پیش بینی کننده ی پارامترهای خشک کردن کدوی سبز استفاده گردید. پارامترهای زمان خشک کردن، دمای هوای خشک کردن و ضخامت نمونه به عنوان ورودی...

       این پژوهش به منظور پیش­بینی الگوی پراکندگی جمعیت شب­پره‌مینوز گوجه فرنگی با استفاده از شبکه عصبی LVQ4 در سطح مزرعه در شهرستان رامهرمز انجام شد. داده های مربوط به تراکم جمعیت شب­پره مینوز گوجه فرنگی از طریق نمونه­برداری بر روی یک شبکه علامت گذاری شده مربعی با ابعاد ۱۰×۱۰ متر و در مجموع از ۱۰۰ نقطه از سطح مزرعه به دست آمد. برای ارزیابی قابلیت شبکه عصبی LVQ4‌ در پیش­بینی پراکندگی این آفت از...

به دلیل وجود اختلافاتی همچون مقیاس، دوران و شدت روشنایی و تغییر شکل ناشی از ارتفاع در بین تصاویر ماهواره‌ای، تناظریابی این تصاویر یکی از چالش‌برانگیزترین مسائل در سنجش از دور می‌باشد. این فعالیت به صورت گسترده‌ای در سنجش از دور به منظور طبقه‌بندی چند منبعی، مانیتورینگ محیط، بازرسی تغییرات، موزائیک نمودن تصاویر و ... کاربرد دارد. روش‏های زیادی برای تناظریابی ارائه شده‌اند، یکی از این روش‌ها تناظ...

در این مقاله یک شبکه عصبی مصنوعی برای محاسبه حلالیت اکسیژن در حلال‌های آلی مورد بررسی قرار گرفته است. حلال‌های بررسی شده شامل متانول، پروپانول، اکتان، تولوئن، دی اتیل اتر و 2-متیل تترا هیدروفورن هستند. داده‌ها برای بازه وسیعی از دما (K29/348 – 2/298) و فشار (MPa2338/9 - 0535/0) بررسی شده‌اند. ورودی‌های شبکه عصبی شامل جرم مولکولی، ضریب اسنتریک، دما...

در این پژوهش، توانایی شبکه های عصبی مصنوعی(ANN) ، به عنوان روشی نوین در خصوص پیش بینی احتمال گزارشگری مالی متقلبانه ،در شرکتهای پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران در یک دوره زمانی 9 ساله بین سال های 1385 تا 1393مورد بررسی قرار گرفت. بدین منظور از طریق اطلاعات مندرج درصورتهای مالی ، نسبتهای مالی و مدل پرسپترون های چند لایه که شامل یک لایه ورودی ،لایه پنهان از دید نرم افزار MATLAB، و یک لایه ...