در این تحقیق، واکنش کافئیک اسید و 2- فنیل اتانول در حضور لیپاز تثبیت شده از مخمر آنتارکتیکا (نووزیم 435) به منظور تولید کافئیک اسید فن اتیل استر در سیستم ایزواکتان با استفاده از روش‌های شبکه عصبی مصنوعی و ژنتیک الگوریتم مدل سازی و بهینه گردید. بدین منظور ازیک طرح مرکب مرکزی چرخش پذیر با 4 متغیر و 5 سطح جهت مدل کردن واکنش آنزیمی به کمک شبکه عصبی مصنوعی استفاده شد. متغیرهای مستقل شامل دما، زمان، ...

سابقه و هدف: پایداری اکسیداسیون یکی از پارامترهای مهم در حفظ کیفیت روغن زیتون طی نگهداری می باشد اطمینان از ثبات کیفیت روغن زیتون یکی از مسائل و نگرانی های مهم تولیدکنندگان و مصرف کنندگان است. لذا این مطالعه با هدف مدل سازی پایداری اکسیداسیون روغن زیتون با استفاده شبکه های عصبی مصنوعی به منظور به بهبود فرآیند کنترل کیفیت این محصول انجام شد. مواد و روشها: در این مطالعه از روش شبکه عصبی پیش خور ب...

در این مقاله سیستم های چندشبکه ای به منظور کاهش خطا و افزایش دقت نتایج حاصل از روش شبکه عصبی مصنوعی پیشنهاد شده است. در این سیستم ها نتایج چندین شبکه که به طور منفرد و مجزا آموزش دیده اند، به روشی مناسب با هم ترکیب می شود. در این مطالعه تخلخل مؤثر یکی از مخازن هیدروکربوری میدان عظیم پارس جنوبی با استفاده از سیستم های چندشبکه ای برآورد شده است. از شبکه های عصبی مصنوعی پس انتشار خطا که به روش اعت...

زمانبندی معاملات سهام مسأله ای بسیار مهم و مشکل به دلیل پیچیدگی بازار سهام است. آنچه اهمیت دارد پیش بینی روند قیمت سهام است که هدف اصلی در مباحث تحلیل تکنیکی است. گرچه این امر به دلیل دخالت عوامل متعدد بازار و روابط بین آنها چندان آسان نیست. به نظر می رسد استفاده از ابزارها و الگوریتمهای محاسباتی پیچیده تر مانند شبکه های عصبی مصنوعی در مدلسازی فرآیندهای غیر خطی که منتج به قیمت و روند سهام می شو...

گسترش سریع استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی ( ann) به عنوان مدل تجربی و کارآمد در علوم مختلف از جمله هواشناسی و اقلیم شناسی نشان دهنده ضرورت ارزش بالای مطالعه این مدل هاست. پیش بینی بارش برای اهداف مختلفی نظیر برآورد سیلاب، خشکسالی، مدیریت حوضه آبریز، کشاورزی و ... دارای اهمیت بسیاری است. هدف این مقاله پیش بینی بارش ماهانه با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی در شهر تهران می باشد. در این تحقیق از ...

    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...

این آزمایش به منظور تعیین اثر سطوح مختلف بنتونیت ‏سدیم بر پارامترهای رشد جوجه‎های گوشتی و مقایسه توان پیش‏بینی شبکه عصبی مصنوعی و مدل‏ گمپرتز انجام گردید. به این منظور از 288 قطعه جوجه گوشتی یک روزه سویه راس که در قالب یک طرح کاملاً تصادفی با شش تیمار (6 جیره) و هر تیمار شامل 4 تکرار استفاده شد. تیمارها به ترتیب شامل 0، 75/0، 5/1، 25/2، 3 و 75/3 درصد بنتونیت‏سدیم بودند که به صورت سرک استفاده شدن...

تشخیص آفت سوسک چهار نقطه­ای نخود  توسط پردازش تصویر و شبکه عصبی مصنوعی سامان ساجدیان1* چکیده: نظر به اهمیت تشخیص مکانیزه آفات گیاهان، در این پژوهش تشخیص آفت نخود توسط تکنیک پردازش تصویر با بهره­گیری از شبکه­های عصبی مصنوعی شبیه­سازی شده است. بدین منظور تعدادی تصویر در ابعاد 27×18پیکسل از نخودهای سالم و آسیب دیده بعنوان تصاویر آموزش تهیه شده و پس از استخراج ویژگی آنها توسط موجک گابور، بعنوان داد...

تعیین تخلخل مخزن، به عنوان یکی از مهم ترین پارامترهای پتروفیزیکی، نقش مهمی در صنایع بالادستی نفت ایفـا مـی نمایـد. یکـی ازروش های نوین مورد استفاده در مدلسازی و تخمین تخلخل، طراحی شبکه های عصبی مصنوعی است که برای پـیش بینـی پارامترهـایپتروفیزیکی به کار می رود. شبکه عصبی مصنوعی، روشی محاسبه ایست که برگرفته از علم زیست شناسی بوده و ابزاری قوی برای حلمشکلات فراروی صنعت نفت محسوب می گردد.در این مطا...

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...