در این تحقیق سیستم تعادلی پایپرزین-آب- دی‌اکسیدکربن با استفاده از مدل‌های شبکه عصبی مدل سازی شده است. در مدل از دو شبکه عصبی MLP, RBF استفاده شده است. در یادگیری شبکه‌ها الگوریتم پس انتشار خطا به کار رفته است. برای آموزش و تست شبکه های عصبی یک مرور کلی بر کارهای تجربی در زمینه حلالیت دی اکسیدکربن در محلول آبی پایپرزین انجام شده و داده های تجربی جمع‌آوری و طبقه بندی شده است. نتایج شبکه های عصبی ...

با توجه به گستردگی استفاده از اینترنت و شبکه های ارتباطی، شبکه های بی سیم، از جمله شبکه بی سیم حسگر مورد توجه قرار گرفتند. قابلیت استفاده در هر محیط و بدون نیاز به نظارت و مهندسی محیط این شبکه ها، باعث کاربرد روزافزون آنها در زمینه های مختلف شده است، افزایش کاربرد آنها باعث مطرح شدن مسئله های امنیتی در زمینه ارسال و دریافت اطلاعات شده است. امنیت به عنوان مهمترین مسئله مطرح شده و بدون امنیت منا...

نگاشت های خطی بین دو *c-جبر را که حافظ کمیت های طیفی گوناگون هستند، مورد بررسی قرار می دهیم. کمیت هایی از قبیل پیمانه کمین، پیمانه پوشایی و پیمانه کمین کاهش یافته. همچنین این خاصیت ها را روی (b(h بررسی می کنیم.

این مقاله یک ترکیب هم­افزای شبکه عصبی آشوب‎گون با پسخوراند خودی، نمای لیاپانوف و تبرید تدریجی را برای حل مسائل بهینه‎سازی ترکیبی نظیر فروشنده دوره گرد (tsp) پیشنهاد می‎دهد. برخلاف شبکه‎های عصبی مصنوعی که با دینامیک گرادیان نزولی به سمت نقطه تعادل پایدار همگرا می‎شوند، شبکه­های عصبی آشوبی دینامیک­های فضایی - زمانی غنی‎تر و ساختار پیچیده‎تری دارند؛ بنابراین انتظار می­رود شبکه عصبی آشوبی توان زیاد...

زعفران یکی از مهم ترین محصولات کشاورزی ایران به ویژه در استان های خراسان رضوی و جنوبی می باشد. پیش بینی عملکرد محصولات با استفاده از داده های موجود تأثیرات مهمی در مسایل اجتماعی- اقتصادی و تصمیم گیری های سیاسی در مقیاس منطقه ای دارد. اخیراً کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی به عنوان ابزاری قوی که قادر به محاسبه معادلات پیچیده و تحلیل عددی با مناسب ترین تقریب می باشد در کشاورزی مرسوم شده است. این پژوهش...

در دهه‌های اخیر به‌دلیل اهمیت یافتن مسئله آب و همینطور افزایش تمایل به محاسبه مقدار رواناب حاصل از بارش، توسعه و اجرای روشهای مناسب برای پیش‌بینی رواناب از روی داده‌های بارش به مسئله‌ای ضروری تبدیل شده است. یکی از این روشها که در بسیاری از رشته‌ها از جمله هیدرولوژی توسعه یافته است، استفاده از روشهای محاسبات نرم نظیر منطق فازی و شبکه‌های عصبی مصنوعی است. در این تح...

هدف این تحقیق پیش بینی نرخ خوردگی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی می باشد. خوردگی پدیده ای است که به علت تاثیر عوامل مختلف و متعدد شناخته شده و ناشناخته پیچیدگی بسیار زیادی دارد و به راحتی قابل مدلسازی نیست. جهت پیش بینی و مدلسازی خوردگی در رویکرد مکانیستیک به واکنش ها و فرایندهای فیزیکی، شیمیایی، و الکتروشیمیایی آن توجه می شود و مدلسازی بر اساس آنها انجام می پذیرد. با وجود موفقیت هایی که ای...

در این مقاله از شبکه­های عصبی برای شناسایی خواص ترمودینامیکی محلول لیتیوم برماید-آب که یکی از پرکاربردترین محلول ها در شبیه سازی های ترمودینامیکی می باشد، استفاده شده است. برای آموزش شبکه عصبی از داده های شبیه سازی شده ناشی از تحلیل ترمودینامیکی استفاده شده است. به جای استفاده از معادلات پیچیده دیفرانسیلی و داده های تجربی محدود، استفاده از مدل شبکه عصبی استخراج شده پاسخ های سریع تر و ساده تری ر...

در این مقاله از یک شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون 3 لایه با 5 نرون در لایه مخفی جهت مدلسازی مقدار محتوای الکترون لایه یونوسفر (tec) استفاده شده است. بدین منظور از 25 ایستگاه gps شبکه ژئودینامیک کشور ایران در محدوده عرض جغرافیایی 24 الی 40 درجه و طول جغرافیایی 44 الی 64 درجه استفاده گردیده است. ارزیابی نتایج بدست آمده از شبکه عصبی مصنوعی مدلسازی شده برای این منطقه توسط 1 ایستگاه تست gps که مقادیر محت...

پژوهش حاضر به مقایسه مدلهای شبکه عصبی و سری­زمانی در پیش­بینی قیمت شاخص سهام   می­پردازد. بدین جهت سه مدل از شبکه­های عصبی(پروسپترونی چند لایه ،پایه­ای شعاعی و رگرسیونی) و یک مدل از مدل­های سری­زمانی (باکس- جنکینز) مورد بررسی قرار گرفته‌اند. شاخص کل قیمت سهام بازار بورس تهران در بازه زمانی ابتدای فروردین 1384 تا انتهای اسفند 1388 به عنوان جامعه ­آماری انتخاب شده است. به منظور داشتن معیاری برای ...