تخمین عیار یکی از مراحل حیاتی در بررسی‌های فنی و اقتصادی معادن است. بنابراین یافتن روشی که بتواند این مقادیر را با دقت بالا تخمین بزند یک ضرورت به شمار می‌رود. در این مطالعه، یک الگوریتم فازی عصبی تطبیقی به منظور تخمین عیار آهن کانسار های اسکارنی به کار رفته است. این الگوریتم در حقیقت یک سیستم فازی می‌باشد که باید توابع عضویت آن توسط داده‌های آموزشی تنظیم گردد. قابل ذکر است که تعریف توابع عضویت...

اندازه گیری مستقیم تنوع گونه­ای امری وقت­گیر و ­هزینه­بر بوده و تا حدی به دلیل خطاهای حاصل از نمونه­گیری غیرقابل اعتماد است. این مطالعه با هدف تعیین فاکتور­های کم­هزینه در پیش­بینی تنوع گونه­ای بوسیله شبکه مدل­های عصبی مصنوعی، شبکه عصبی تطبیقی-فازی و رگرسیونی انجام شد. نمونه­برداری با استفاده از روش سیستماتیک-تصادفی از 60 قطعه نمونه در طول 6 ترانسکت 100 متری و از عمق 30-0 سانتی­متری خاک صورت گر...

در این مقاله از مدل فازی عصبی برای برآورد خواص مخزن با استفاده از نشانگرهای لرزه ای استفاده شده است. الگوریتم "درخت مدل خطی‌محلی(LOLIMOT)" برای آموزش مدل به‌کار رفته است. این مدل از نگارهای چاه و نشانگرهای لرزه ای در محل چاه در مرحله آموزش استفاده می‌کند. شبکه فازی عصبی آموزش‌‌دیده برای برآورد خصوصیات مخزن با استفاده از نشانگرهای لرزه‌ای مورد استفاده قرار می‌گیرد. این روش در یک تاقدیس هیدروکربن...

سابقه و هدف: مدل سازی سینتیک خشک شدن با استفاده از روشهای جدید مدل سازی از جمله منطق فازی و شبکه های عصبی مصنوعی می تواند به بهینه سازی فرایند و کاهش انرژی مصرفی کمک کند. در این پژوهش علاوه بر مدل سازی رگرسیونی، در رویکردی جدید اصول منطق فازی و شبکه های عصبی مصنوعی به صورت ترکیبی و مکمل هم به کار برده شده و مدلی فازی – عصبی ارائه ودر نهایت توپولوژی بهینه شبکه های عصبی مصنوعی برای خشک کردن پیاز...

شبکه‌های عصبی فازی نوع-2 توانایی بالایی در شناسایی و کنترل سیستم‌های غیرخطی، سیستم‌های تغییرپذیر با زمان و نیز سیستم‌های دارای نامعینی دارند. در این مقاله روش طراحی کنترل‌کننده معکوس تطبیقی عصبی فازی نوع-2 جهت کنترل برخط سیستم‌های دینامیکی غیرخطی مورد بررسی قرار گرفته است. ابتدا ساختار کلاسی از شبکه‌های عصبی فازی نوع-2 بازه‌ای مدل T-S نمایش داده می‌شود. این شبکه هفت لایه دارد که عملیات فازی‌ساز...

در سال‌های اخیر آلودگی هوا به عنوان یکی از بزرگ ترین مشکلات زیست محیطی در سطح جهانی مطرح شده است. ازن تروپوسفری یک آلاینده ثانویه است و سبب بروز مشکلات تنفسی و تاثیر حاد بر گیاهان می‌شود. در این مطالعه به دلیل غیر خطی بودن و پیچیدگی این پدیده‌هابه مقایسه برآورد غلظت آلاینده ازن با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و شبکه عصبی فازی-تطبیقی پرداخته شد. در پژوهش حاضر از متغیرهای هواشناسی در ...

در این مقاله از سیستم استنتاج فازی (FIS) جهت مدل‌سازی میدان جابه‌جایی سطحی پوسته زمین در منطقه ایران استفاده شده است. سیستم استنتاج فازی سیستمی است که از پایگاه قواعد اگر-آنگاه فازی برای شناخت ویژگی‌های پدیده مورد نظر استفاده می‌کند. با توجه به اینکه این سیستم قابلیت مدل‌سازی پدیده‌های غیرخطی را داراست، در نتیجه در این مقاله از این روش جهت مدل‌سازی تغییرات سطحی پوسته زمین در فلات ایران استفاده ...

    سرمایه گذاری در سهام عرضه شده در بورس اوراق بهادار یکی از گزینه ­های پرسود در بازار سرمایه است.  بازار سهام دارای سیستمی غیرخطی و آشوب گونه است که تحت تأثیر شرایط سیاسی، اقتصادی و روانشناسی می ­باشد و می­ توان از سیستم ­های هوشمند غیرخطی همچون شبکه ­های عصبی مصنوعی، شبکه­ های عصبی فازی و الگوریتم ­های ژنتیک برای پیش ­بینی قیمت سهام استفاده نمود. در این مقاله به طراحی و ارائه ­ی یک مدل پیش ب...

در تحقیق حاضر، هدف مقایسه تخمین بار رسوب معلق در سدهای مخزنی با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و سیستم استنتاج فازی- عصبی می باشد. بررسیها توسط برنامه  MATLAB انجام شده است و ورودی ها شامل دبی رودخانه سفید رود و خروجی، غلظت رسوب در گام زمانی بوده است.ورودی و خروجی رسوب دارای روند مثبت بوده و 80 درصد داده ها جهت آموزش و 20 درصد داده ها جهت آزمون شبکه مورد استفاده قرار گرفت. از تعداد 229 داده موجود ...

اندازه­گیری مستقیم ویژگی‌های هیدرولیکی خاک وقت­گیر و پر هزینه است اما می‌توان این ویژگی‌هارا با بهره­گیری از داده­ های زودیاف مثل بافت خاک، جرم مخصوص ظاهری و با استفاده از روش‌هایی چون توابع انتقالی و سیستم استنتاج فازی- عصبی نیز به دست آورد. در این تحقیق برای برآورد هدایت هیدرولیکی اشباع خاک، ازمدلشبکۀ عصبی مصنوعی و سیستم­استنتاجفازی-عصبیاستفاده شد. ورودی­های مدل، شامل درصد رس، سیلت و شن بود. ...