این مقاله به بررسی کاربرد سیستمهای فازی tsk مرتبه بالا در مدلسازی رفتار سلول های فوتوولتاییک می پردازد. در این مقاله روشی برای آموزش سیستم های فازی tsk مرتبه دو با متد یادگیری anfis (سیستم استنتاج فازی عصبی مصنوعی) ارائه شده است. واضح است که سیستم های فازی tsk مرتبه بالا تقریبگرهای دقیقتری هستند زیرا با در نظر گرفتن تعداد قواعد یکسان و تعداد توابع تعلق ورودی یکسان نسبت به سیستم های مرتبه صفر و ...

شبکه های عصبی فازی نوع-2 توانایی بالایی در شناسایی و کنترل سیستم های غیرخطی، سیستم های تغییرپذیر با زمان و نیز سیستم های دارای نامعینی دارند. در این مقاله روش طراحی کنترل کننده معکوس تطبیقی عصبی فازی نوع-2 جهت کنترل برخط سیستم های دینامیکی غیرخطی مورد بررسی قرار گرفته است. ابتدا ساختار کلاسی از شبکه های عصبی فازی نوع-2 بازه ای مدل t-s نمایش داده می شود. این شبکه هفت لایه دارد که عملیات فازی ساز...

      ارزیابی ظرفیت نوآوری شرکت‌های دانش بنیان و پیش‌بینی میزان ظرفیت نوآوری آن‌ها برای این شرکت‌ها بسیار حائز اهمیت است و تصمیم در خصوص انتقال یا بسط فناوری شرکت تابع میزان ظرفیت نوآوری است. هدف اصلی این تحقیق، طراحی مدل ارزیابی ظرفیت نوآوری شرکت‌های دانش بنیان با رویکرد استنتاج فازی عصبی- تطبیقی است. سیستم استنتاج فازی عصبی - تطبیقی ([1]ANFIS) روش مناسبی برای حل مسائل غیرخطی است. ANFIS ترکیبی...

در سال های اخیر، استفاده از تئوری مجموعه های فازی جهت مدل سازی پدیده های هیدرولوژیکی که دارای پیچیدگی و عدم قطعیت بالایی هستند، مورد توجه محققین قرار گرفته است. به همین دلیل، در این پژوهش از مدلی مبتنی بر منطق فازی (سیستم استنتاج فازی - عصبی تطبیقی4) برای انجام فرآیند پیش بینی جریان استفاده شده است. در این تحقیق، از سه پارامتر بارندگی، دما و دبی روزانه حوضه آبریز لیقوان چای برای پیش بینی جریان ...

با توجه به اهمیت کوره دوار سیمان در صنعت و عدم وجود یک مدل قابل قبول برای آن، شناسایی و پیش بینی وضعیت کوره از ملزومات شبیه سازی و اتوماسیون سیستم کوره دوار سیمان می باشد. کوره دوار سیمان یک سیستم غیرخطی و متغیر با زمان می باشد. در این نوشتار به منظور شناسایی و پیش بینی وضعیت کوره دوار سیمان از شبکه عصبی- فازی تطبیقی ANFIS استفاده شده است. از آنجا که داده های استخراج شده مرتبط با سیست...

هدف از تحقیق حاضر بررسی تاثیر بهینه‌سازی پارامترهای سیستم استنتاج فازی-عصبی تطبیقی (ANFIS) با الگوریتم ژنتیک در پیش‌بینی حداکثر عمق آبشستگی اطراف گروه پایه کج و مقایسه آن با ANFIS جعبه‌ابزار نرم‌افزار Matlab و انواع مولد‌های سیستم استنتاج فازی (FIS) در آن می‌باشد. برای این منظور داده‌های 48 سری آزمایش مربوط به گروه پایه کج مستقر بر روی فونداسیون برای شرایط هیدرولیکی و رقوم کارگذاری فونداسیون مخ...

  با توجه به عدم امکان ذخیره انرژی­الکتریکی ، شناسایی عوامل­موثر بر تقاضای این حامل انرژی و پیش­بینی دقیق روند آتی آن، ضرورت دارد . تاکنون روش­های مختلفی در این زمینه مورد استفاده قرار گرفته است که در میان آن­ها روش­های هوشمند و به­ویژه روش­های فازی، دارای قابلیت­های بیشتری هستند. در مطالعه حاضر از سیستم ­ استنتاج عصبی- فازی ترکیب شده با الگوریتم انبوه­ذرات ( PSO  -ANFIS ) استفاده شده و پس ازشب...

با توجه به عدم امکان ذخیره انرژی­الکتریکی ، شناسایی عوامل­موثر بر تقاضای این حامل انرژی و پیش­بینی دقیق روند آتی آن، ضرورت دارد . تاکنون روش­های مختلفی در این زمینه مورد استفاده قرار گرفته است که در میان آن­ها روش­های هوشمند و به­ویژه روش­های فازی، دارای قابلیت­های بیشتری هستند. در مطالعه حاضر از سیستم ­ استنتاج عصبی- فازی ترکیب شده با الگوریتم انبوه­ذرات ( pso  -anfis ) استفاده شده و پس ازشبیه...

تحقیق حاضر تلاشی برای پیش‌بینی خشکسالی یک سال بعد در شهر زاهدان با استفاده از مقادیر پیشین شاخص خشکسالی بارندگی استاندارد شده (SPI) و 19 عدد از شاخصهای اقلیمی است. به این منظور از قابلیتهای سیستم استنتاج فازی- عصبی تطبیقی (ANFIS) برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی و از شاخص خشکسالی SPI برای نمایش کمّی خشکسالی استفاده گردید. در ابتدا از روش محاسبه همبستگی برای تحلیل ارتباط میان خشکسالی‌ها و شاخصهای اقلیم...