در این مقاله یک شبکه عصبی سازنده جدید برای حل مساله فروشنده دوره گرد tsp ارائه شده است ساختار فیدبکی رقابتی این شبکه از مفاهیم شبکه های عصبی هایفیلد و کوهونن الهام گرفته شده است شبکه کوهونن با شیوه یادگیری رقابتی اش پاسخ های قابل قبولی به tsp ارائه می دهد اما سرعت همگرایی آن بسیار کم است در مقابل شبکه عصبی هایفیلد با ساختار فیدبکی خود دارای سرعت همگرایی مناسبی است اما پاسخ های آن از دقت کمی برخ...

زمینه: از جمله مباحث اساسی در نظام آموزش عالی یک کشور، مبانی کیفیت عملکرد دانشجویان و دانش­آموختگان دانشگاه‌هاست که دو مورد از اصلی­ترین موارد هفتگانه در حوزه کیفیت در آموزش عالی را تشکیل داده و با دربرگرفتن مولفه‌های متعدد، اهمیت فراوانی در ارتقای کیفیت نظام آموزش عالی هر کشور دارد و هرگونه ابهام در آن به­ویژه در آموزش عالی نظامی که از حساسیت بالاتری برخوردار است باعث بوجود آم...

بانکداری صنعت ویژه ایی است که با سرمایه و ریسک برای کسب سود مواجه می باشد. یکی از مهم ترین ریسک های بانکی، ریسک اعتباری می باشد که حوزه تحقیقاتی پویایی را در مطالعات مدیریت ریسک مالی به خود اختصاص داده است. در این پژوهش یک سیستم ترکیبی ارزیابی ریسک اعتباری ارائه می شود، که از یادگیری جمعی برای تصمیم گیری در مورد اعطای اعتبار به فرد متقاضی استفاده می کند. ترکیب تکنیک های دسته بندی و خوشه بندی در...

افزایش حجم ترافیک و ایجاد گره­های ترافیکی در راههای بین‌شهری و همچنین شبکه ترافیک شهری سبب کاهش کارایی شبکه ترافیکی و راههای مورد نظر می­شود. پیش­بینی و کشف هرچه سریعتر این گره­های ترافیکی می­تواند کمک شایانی به حل مشکل و روان‌سازی جریان ترافیک نماید. شبکه­های عصبی مصنوعی نشان داده­اند که با تکیه بر قابلیت یادگیری خود می­توانند عملکرد بسیار مناسبی در این زمینه از خود نشان دهند. هدف اصلی این...

استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی بهعنوان روشی جدید برای برآورد مشخصه های فیزیکی محصولات کشاورزی و درجه بندی آنها بر حسب پارامترهای مختلف مطرح شده است. در این پژوهش ابتدا مقادیر مشخصه های فیزیکی 100 عدد پرتقال رقم محلی دزفول شامل سه بعد هندسی، جرم، حجم و سطح تصویر عمودی اندازه گیری شد و از دو شبکه عصبی مصنوعی برای مدلسازی جرم و حجم پرتقال برحسب ابعاد هندسی (ANN(h,w,t)) و سطح تصویر (ANN(A)) میوه ا...

برای تعیین استراتژی های کنترلی در سیستم توزیع،و انجام تصمیم گیری های لازم توسط سیستم شناسنده الگو،لازم است حالت سیستم توزیع تخمین زده شود . در این سیستم،هر حالت،یک کلاس(دسته)از داده های اندازه گیری شده می باشد که بیانگر وضعیت سیستم در آن لحظه از زمان است. در این مقاله پس از معرفی مساله و بیان نیازهای موجود برای کار مورد نظر و بیان ضرورت تخمین گر حالت،دو تخمین گر با استفاده از شبکه عصبی با تقار...

در این پژوهش، از مدل های تجربی و شبکه های عصبی مصنوعی برای پیش بینی محتوای رطوبت تعادلی بذر و مغز آفتابگردان استفاده شد. چهار مدل ریاضی هندرسون اصلاح شده، چانگ-پی فاست، هالسی و گب برای این منظور بکار رفت. دو نوع شبکه پس انتشار (پیشرو و پیشخور) مورد آزمون قرار گرفت. به منظور آموزش الگوهای ورودی، الگوریتم یادگیری لونبرگ-مارکوارت مورد استفاده قرار گرفت. محدوده های دما و رطوبت نسبی به ترتیب بین 25 ...

مشکل تنگنای ابعاد، یکی از چالش هایی است که کاربرد الگوریتم های یادگیری تقویتی گسسته را در مورد مسائل کنترلی واقعی که دارای فضای حالت و عمل بزرگ و یا پیوسته می باشند محدود نموده است. ترکیب روش های آموزشی گسسته با تقریب زننده های تابعی برای حل این مشکل چندی است مورد توجه محققان قرارگرفته است. در همین راستا در این مقاله یک الگوریتم جدید یادگیری تقویتی عصبی (NRL) بر مبنای معماری نقاد- تنها معرف...

هدف اصلی این تحقیق دستیابی به یک سبد سرمایه مناسب تر برای سرمایه گذاران ریسک پذیر است. در این تحقیق مدل مارکوتیز در تئوری سبد سرمایه به عنوان مدل مقایسه ای استفاده شده است و مدل شبکه عصبی با آن مقایسه شده است. الگوی یادگیری شبکه عصبی، الگوی «پس انتشار خطا» می باشد. سبد انتخابی شامل بیست سهم از بازار بورس اوراق بهادار تهران است که برای یک دوره سیزده ماهه مورد مطالعه قرار گرفته است. در هر دو مدل ...

امروزه ، پیش بینی متغیر های کلان اقتصادی از اهمیت ویژه ای برای سیاستگذاران و سایر واحد های اقتصادی برخوردار است. در نتیجه ، دردهه های اخیر ، مدل های پیش بینی گوناگونی توسعه یافته و به رقابت با یکدیگر پرداخته اند. اخیراً به موازات مدل های متداول قبلی مانند مدل های ساختاری و سری زمانی ، مدل های دیگری تحت عنوان شبکه های عصبی مصنوعی در زمینه پیش بینی متغیر های مالی و پولی بکار گرفته شده اند. این مدل...