نتایج جستجو برای: شبکهی عصبی مصنوعی
تعداد نتایج: 21677 فیلتر نتایج به سال:
بدون شک اولین قدم در مدیریت رودخانه پیشبینی بارش سطح حوضه آبریز میباشد. با این حال، با توجه به بالا بودن خاصیت تصادفی فرآیندها، بسیاری از مدلها هنوز هم به منظور تعریف چنین پدیدة پیچیدهای در زمینه مهندسی هیدرولوژیک توسعه داده میشوند. اخیراً شبکههای عصبی مصنوعی به عنوان یک برونیابی و درونیابی غیرخطی گسترده توسط هیدرولوژیستها مورد استفاده قرار میگیرد. در پژوهش حاضر، تجزیه و تحلیل موجک ...
افلاتوکسین B1 (AFB1) سمی ترین گروه آفلاتوکسینهاست که باعث آلودگی محصولات کشاورزی شده و اثرات مرگ باری بر سلامت انسان دارد. تشخیص AFB1 در مواد غذایی و خوراکی توسط بیوسنسورها سریع، کم هزینه و دقیق است. در این مقاله به مدلسازی و شبیهسازی واکنشهای شیمیایی در بیوسنسور پتانسیومتری AFB1 جهت تعیین ثابتهای بهینه نرخ واکنش پرداخته شده است. شبیهسازی واکنشهای شیمیایی توسط نرم افزار COMSOL...
هدف پژوهش حاضر مقایسه توانمندی رگرسیون لجستیک و شبکههای عصبی مصنوعی در پیشبینی سطوح رضایت زناشـویی دانشجویان زن بر اساس سـبکهای دلبستگی آنها بود. دادههای مربوط به پرسشنامه رضایت زناشویی (انریچ) و مقیاس دلبستگی بزرگسالان که توسط 300 دانشجوی زن متأهل تکمیل شده بود با استفاده از دو روش یاد شده تحلیل شدند و نسبت موفقیت هریک از مدلها از طریق آزمون مک نمار مورد مقایسه قرار گرفتند. نتایج نشان داد...
در این مقاله، با هدف دستیابی به پیشبینیهای دقیقتر، سه نوع الگوی رگرسیون خطی، سریزمانی و شبکه عصبی مصنوعی طراحی و براورد شده است. در ابتدا ماهیت ساختاری سریزمانی مورد نظر از جهت خطی، غیرخطی و تصادفی بودن با استفاده از آزمون نمای لیاپانوف بررسی شده است. نتایج این آزمون، وجود آشوب ضعیفی را در سیستم نشان میدهد و بیانگر امکان استفاده از الگوسازی غیرخطی برای پیشبینی دقیق تر کوتاه مدت است. در م...
در این مقاله روش جدیدی برای مدل سازی خطی سیستم های غیر خطی ارائه می گردد . اساس روش پیشنهادی طراحی یک شبکه عصبی مصنوعی دو لایه و آموزش آن بر مبنای داده های ورودی- خروجی است . وزن های اتصالات این شبکه ضرایب تابع تبدیل هستند . در سیستم هایی که رفتار آنها خطی باشد ، روش حداقل کردن مربعات خطا (lse) بهترین نتایج مدل سازی را ارائه می نماید . در سیستم هایی که رفتار غیر خطی دارند ، نظیر بعضی قسمت های ب...
پارامترهای ژئومکانیکی و پتروفیزیکی مخزن همانند سرعت موج برشی، تخلخل و تراوایی از جمله پارامترهای مهمی هستند که در شبیهسازی مخازن هیدروکربوری و استراتژیهای اکتشافی نقش موثری ایفا می کنند. اخیراً روشهای هوش مصنوعی بهمنظور پیشبینی این پارامترها با استفاده از دادههای چاه پیمایی بهکاربرده شدهاند. بااینحال پیشبینی ویژگیهای مخازن ناهمگن همواره با دشوارهای بسیاری همراه است و بهسختی پاسخ مناس...
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 ...
ویژگیهای هیدرولیکی خاک همچون هدایت هیدرولیکی اشباع و غیراشباع در مطالعات زیست محیطی نقش مهمی را ایفا مینمایند. از آنجائیکه اندازهگیری مستقیم این قبیل ویژگیهای هیدرولیکی خاک امری وقتگیر و هزینهبر است روشهای غیرمستقیمی چون توابع انتقالی و شبکههای عصبی مصنوعی بر مبنای پارامترهای سهل الوصول خاک توسعه یافتهاند. در این خصوص در این مطالعه، از شبکه عصبی مصنوعی به منظور تخمین هدایت هیدرولیک...
مدیریت موثر منابع آبی در یک رودخانه نیازمند شناخت صحیح و کامل از فرآیندهایی است که در آن رخ میدهد. روشهای هوش مصنوعی میتوانند کارایی بالایی جهت شبیهسازی جریان رودخانه در مقیاسهای مختلف زمانی و مکانی داشته باشند. در این مطالعه از روش شبکه عصبی مصنوعی و مدل نمودار درختی M5 جهت شبیهسازی ماهانه جریان رودخانه در ایستگاه استور استفاده گردید. جهت شبیهسازی دادههای دبی جریان ماهانه در این ای...
یکی از روش های پیش بینی سیل در رودخانه ها به منظور مدیریت و کنترل سیل در آن، روندیابی سیل می باشد. امروزه تکنیک جدید استفاده از مدل شبکه های عصبی مصنوعی تکاملی(eann) که مبتنی بر هوش مصنوعی می باشد، کاربرد گسترده ای در زمینه های مختلف علمی به ویژه مهندسی آب پیدا کرده است. در این تحقیق به روندیابی سیل در رودخانه کارون، بازه اهواز- فارسیات، با استفاده از مدل های شبکه عصبی مصنوعی تکاملی پیش رونده (...
نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال
با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید