در این مقاله با هدف ایجاد بهبود در عملکرد اولین ویرایش از سیستم تبدیل متن به گفتار طبیعی ارایه شده برای زبان فارسی، که در آن از یک شبکه عصبی بازگشتی برای تولید همزمان عوامل نوای گفتار (الگوی فرکانس گام، دیرش، انرژی و درنگ) و نیز سنتزکننده «مدل هارمونیک + نویز» با دادگان تک واحدی از دو واجی ها، برای تولید گفتار استفاده شده بود، چگونگی به کارگیری یک مدل آمیختار عصبی- آماری برای تولید نوا با ایجاد...

در این پژوهش به حل مسأله ی مسیر یابی روبات متحرک با تبدیل این مسأله به مسأله ی بهینه سازی محدودیت دار و سپس استفاده از یک مدل شبکه عصبی بازگشتی برای حل مسأله ی به دست آمده پرداخته شده است. مدل شبکه عصبی بازگشتی برای حل مسأله ی مسیر یابی روبات به گونه ای ارائه شده است که مسیر ساخته شده توسط مدل، همواره در ناحیه شدنی قرار گیرد. این موضوع از دیدگاههای تحلیلی و عددی مورد بررسی قرار گرفته و نشان داد...

در این پژوهش یک شبکه عصبی موجک بهبود یافته ی فازی با فیدبک داخلی برای شناسایی سازه طراحی و پیشنهاد خواهد شد و جهت شناسایی سازه ها مورد استفاده قرار می گیرد. فیدبک داخلی با افزودن بازخورد در لایه دوم از شبکه های موجک عصبی در حقیقت المان حافظه را به شبکه اضافه کرده و باعث می شود سیستم رفتار زمانی مناسبی از خود نشان دهد.برای تنظیم پارامترهای شبکه، الگوریتم لونبرگ- مارکواردت بهبود یافته به همراه رو...

در این مقاله با هدف ایجاد بهبود در عملکرد اولین ویرایش از سیستم تبدیل متن به گفتار طبیعی ارایه شده برای زبان فارسی، که در آن از یک شبکه عصبی بازگشتی برای تولید همزمان عوامل نوای گفتار (الگوی فرکانس گام، دیرش، انرژی و درنگ) و نیز سنتزکننده «مدل هارمونیک + نویز» با دادگان تک واحدی از دو واجی ها، برای تولید گفتار استفاده شده بود، چگونگی به کارگیری یک مدل آمیختار عصبی- آماری برای...

فرآیند تقطیر یک فرآیند صنعتی پیچیده و به شدت غیرخطی می‌باشد. به طور کلی پیدا کردن مدل دقیق تحلیلی از ستونهای تقطیر با خلوص بالا همواره امکان پذیر نمی‌باشد. از طرفی توسعه مدلهای تحلیلی معمولا وقت‌گیر و هزینه‌بر است. برای غلبه بر این مشکلات می‌توان از مدلهای تجربی نظیر شبکه‌های عصبی استفاده کرد. یکی از ایرادات اساسی شبکه‌های عصبی این است که پیش‌بینی‌های آن تنها در محدوده اطلاعات شناسایی معتبر است...

فرآیند تقطیر یک فرآیند صنعتی پیچیده و به شدت غیرخطی می‌باشد. به طور کلی پیدا کردن مدل دقیق تحلیلی از ستونهای تقطیر با خلوص بالا همواره امکان پذیر نمی‌باشد. از طرفی توسعه مدلهای تحلیلی معمولا وقت‌گیر و هزینه‌بر است. برای غلبه بر این مشکلات می‌توان از مدلهای تجربی نظیر شبکه‌های عصبی استفاده کرد. یکی از ایرادات اساسی شبکه‌های عصبی این است که پیش‌بینی‌های آن تنها در محدوده اطلاعات شناسایی معتبر است...

یکی از مسائل کلیدی در نایل شدن به کنترل موفق fes، استفاده از یک مدل مناسب و صحیح از سیستم تحت تحریک الکتریکی است که به میزان کافی بیان کننده ی رفتار آن سیستم باشد. مدل های محاسباتی کلاسیک که به طور متعارف برای این منظور استفاده می شوند، ماهیتی جزء نگر دارند؛ بنابراین نمی توانند اندرکنش موجود در سیستم بیولوژیک را لحاظ کنند. با توجه به این محدودیت ها، اخیرا مدل های رفتاری که جعبه سیاه هستند اغلب ...

بارش یکی از پارامترهای مهم اقلیمشناسی و سایر علوم جوّی که از اهمیّ تّ والای یّ در حیات بشر برخوردار است. در سالهای اخیر، سیل و خشکسالی خسار های فراوانی را در بس یّاری از مناطق جهان در پی داشته است. پیش بینی بارش در مدیریت و هشدار این معضلا نق شّ مهمی بر عهده دارد. امروزه شبکههای عصبی مصنوعی از جمله روشهای نوین م یّباش دّ ک هّ برای تخمین و پیشبینی پارامترها با استفاده از ارتباط ذاتی بین دادهه اّ توس عّه یا...

در این مقاله به منظور بررسی ارتباط بین افت فشار سیکلون جداسازی و پارامترهای هندسی سیکلون غبارگیری، سه نوع شبکه عصبی مصنوعی انتشار بازگشتی[1]، شبکه عصبی تابع پایه شعاعی[2] و شبکه عصبی رگرسیون تعمیم یافته[3] به کارگرفته شده­اند. پس از آموزش آن­ها با داده­های تجربی، پارامترهای بهینه عملکردی هر کدام شبکه‌ها، با روش جستجوی چند مرحله‌ای[4] به دست آمده‌اند. شبکه­ها بر اساس میزان ضریب همبستگی[5]، خطای ...