نتایج جستجو برای: شبکه عصبی
تعداد نتایج: 42615 فیلتر نتایج به سال:
در این مقاله به منظور پیش بینی درصد ورشکستگی شرکت های بورسی از مدلهای شبکه عصبی فازی استفاده گردیده که توانایی کار در محیط پویا و غیر قطعی را امکان پذیر می سازد. در این میان با استفاده از منطق فازی متغییر های مختلف کلامی به منظور تعریف هر شاخص مشخص گردیده است و با ایجاد توابع عضویت هر کدام با استفاده شبکه عصبی به ایجاد یک سیستم یادگیرنده اقدام شده است. از میان مدل های مختلف شبکه عصبی،شبکه پرسی...
در این مقاله سعی شده است علاوه بر ارایه مطالب جدید در زمینه شبکه های عصبی مصنوعی، کاربرد آن در تصمیم گیری راهبردی مدیران ارایه شود. در اینجا شبکه های عصبی مصنوعی برای اجرای یک مدول تصمیم در چارچوب تصمیم گیری راهبردی مورد بررسی قرار گرفته است. این مقاله چگونگی بکارگیری و پذیرش شبکه های عصبی در چارچوب تصمیم گیری راهبردی را توصیف می کند. در بخش اول مختصری از ادبیات شبکه های عصبی مصنوعی و در بخش دو...
امروزه، سرمایه گذاری در بورس، بخش مهمی از اقتصاد کشور را تشکیل می دهد. به همین دلیل پیش بینی قیمت سهام برای سهامداران از اهمیت خاصی برخوردار شده است تا بتوانند بالاترین بازده را از سرمایه گذاری خود کسب کنند. از سوی دیگر، شاخص قیمت سهام نشان¬دهنده وضعیت کلی بازار سهام است و می تواند به پیش بینی سهامداران جهت سرمایه گذاری کمک کند. اغلب در سالهای گذشته از روشهای کلاسیک برای پیش بینی قیمت سهام استف...
بخش بندی مشتریان، فرصتی برای توجه به نیازهایی است که در پرتو بازاریابی انبوه مجالی برای ابرازشان نبوده است. هدف اولیه ی بخش بندی یافتن و حفظ مشتریانی است که قصد ارائه ی خدمت به آن ها را داریم. در این پژوهش خوشه بندی مشتریان بانک با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی رقابتی و روش های آماری سنتی با یکدیگر مقایسه شده اند. برای خوشه بندی مشتریان، 7 مشخصه ی کلیدی 600 مشتری از مشتریان یک بانک استخراج شد...
هدف از این مقاله، تعیین فرکانس زاویهای طبیعی ورقها با توجه به شرایط مختلف تکیهگاهی به کمک شبکه عصبی مصنوعی است. یکی از مشهورترین روشهای آموزش شبکه عصبی، استفاده از الگوریتم انتشار برگشتی است. این الگوریتم برای آموزش شبکههای چند لایه قابل کاربرد است. الگوریتم انتشار برگشتی بر مبنای کاهش گرادیان بوده و در آن شیب خطا به تدریج کم شده و وزنهای شبکه برای رسیدن به حداقل خطا، تعدیل میشود. در این...
پیشبینی مؤلفههای باد از جمله سرعت باد یکی از عوامل مهم به خصوص در بحث تبخیر در یک حوزه آبخیز محسوب میگردد. در این مقاله سعی گردید، جهت افزایش کارایی مدلهای هوش مصنوعی، در پیشبینی سرعت باد، دو مدل شبکه عصبی و فازی-عصبی با تئوری موجک ترکیب شده و دو مدل هیبرید جدید ارائه گردید. در این تحقیق با استفاده از برخی پارامترهای اقلیمی ایستگاه همدیدی یزد از جمله سرعت باد، دمای متوسط، دمای بیشینه، رطو...
چکید ه سابقه و هدف مدل رگرسیون کاکس، یکی از روشهای رایج تحلیل دادههای بقا میباشد که قبل از به کارگیری آن لازم است فرض متناسب بودن خطرات برقرار باشد. اخیراً مدلهای شبکه عصبی بدون نیاز به فرض خاص، جایگزینی مناسب در پیشبینی بقا میباشند. هدف از این مطالعه، مقایسه توانایی مدل رگرسیون کاکس و شبکه عصبی مصنوعی در پیشبینی بقای بیماران لوسمی حاد بود. مواد و روشها در یک مطالعه گذشتهنگر...
در دهه های اخیر شبکه های عصبی مصنوعی به عنوان ابزاری موفق در تخمین و پیش بینی پدیده های هیدرولوژیکی به کار گرفته شده اند. اگرچه استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی امکان برآورد بار معلق رسوب رودخانه ها را با دقت و سرعت مناسب فراهم کرده است، اما دقت پیش بینی این مدل ها، به میزان زیادی تحت تاثیر دانش و درک کاربر از شبکه عصبی مصنوعی قرار دارد. در مطالعات منابع طبیعی و به ویژه مطالعات هیدرولو...
برآورد سیلاب و مدیریت آن از دیرباز مورد توجه کارشناسان و مدیران علوم محیطی بوده است. برای این امر روشهای بسیاری وجود دارد که یکی از چشمگیرترین آنها استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی است. در این تحقیق، مدل بارش- رواناب حوضه آبریز رودخانه هلیل رود در جنوبشرق ایران ارائه شده است. ظهور تئوریهای توانمند مانند منطق فازی و شبکههای عصبی مصنوعی(ANN)، الگوریتم ژنتیک و موجک تحولی عظیم در تحلیل رفت...
در این مقاله یک شبکه عصبی راف بهبود یافته به منظور شناسایی سیستم های غیرخطی آشوبی ارائه شده است. شبکه های عصبی راف نوعی از ساختارهای عصبی هستند که براساس نرون های راف طراحی می شوند. یک نرون راف را می توان بصورت زوجی از نرون ها در نظر گرفت، که به نرون های کرانه بالا و کرانه پایین موسوم هستند. رویکرد نرون راف استفاده از محاسبات بازه ای در شبکه عصبی را امکان پذیر می سازد، بنابراین می توا...
نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال
با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید