مقدمه : کتابخانه­ها و مراکز اطلاع­رسانی معمولاً با استفاده از ابزار لیب­کوآل به بررسی کیفیت خدمات می‏پردازند. در تجزیه و تحلیل لیب­کوآل می­توان از شبکه عصبی مصنوعی استفاده نمودکه با درجه خطای پایین به بررسی سطح خدمات می­پردازد. پژوهش حاضر در پی آن است که به معرفی شبکه عصبی مصنوعی بپردازد تا در پیش بینی کیفیت خدمات سایر کتابخانه های دانشگاهی مثمر ثمر واقع شود.   روش کار: این پژوهش با استفاده از ر...

توجه و تمرکز بر مشتری در بازارهای کاملاً رقابتی امروز، عامل حیاتی موفقیت شرکت‏هاست و تقسیم‏بندی بازار به بخش‏های مختلف و ارائه کالاها و خدمات به مناسب‏ترین بخش‏ها مهمترین فعالیتی است که منجر به تمرکز بیشتر شرکت‏ها بر مشتریانشان می‏گردد. در این پژوهش با استفاده از تکنیک شبکه‏های عصبی مصنوعی بازار شامپو در منطقه 8 تهران بخش‏بندی شد. بدین منظور پس از بررسی ادبیات تحقیق 26 شاخص شناسایی شده و با استف...

روش شبکه­ی عصبی مصنوعی که یک روش پیشرفته است که در برآورد سیستم­های دینامیک و غیرخطی موثر است. اخیرا استفاده از شبکه­های عصبی مصنوعی و روش­های آماری چند متغیره در موضوعات مهم زیست­محیطی مانند آلودگی خاک­ها و آب­های سطحی به انواع مختلف عنصر سمی رواج یافته است که در این مورد می­توان به ارائه­ی مدلی بر اساس شبکه­ی عصبی برای شبیه­سازی عناصر نادر خاکی پرداخت. با توجه به اهمیت عناصر نادر خاکی مخصوصا ...

یکی از روش‌های پیش‌بینی سیل در رودخانه‌ها به منظور مدیریت و کنترل سیل در آن، روندیابی سیل می‌باشد. امروزه تکنیک جدید استفاده از مدل شبکه‌های عصبی مصنوعی تکاملی(EANN) که مبتنی بر هوش مصنوعی می‌باشد، کاربرد گسترده‌ای در زمینه‌های مختلف علمی به‌ویژه مهندسی آب پیدا کرده است. در این تحقیق به روندیابی سیل در رودخانه کارون، بازه اهواز- فارسیات، با استفاده از مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی تکاملی پیش رونده (...

زمینه و هدف: عدم قطعیت پارامترهای صحرایی، نویز در داده­های مشاهداتی و شرایط مرزی نامشخص از مهم‌ترین عوامل محدود کننده در مدل‌سازی جریان و انتقال آلودگی در محیط‌های متخلخل است. روش بررسی: در این تحقیق، دشت میاندوآب به‌عنوان مطالعه موردی برای شبیه­سازی تراز آب زیرزمینی و غلظت کلراید انتخاب شد. برای مدل‌سازی زمانی انتقال آلودگی از روش‌های هوش مصنوعی استفاده شد. د...

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 مقاله حاضر قابلیت مدل خود همبسته شبکه عصبی مصنوعی دینامیک برای پیش­بینی جریان ماهانه ورودی مخزن سد دز ارزیابی شده و نتایج  به دست آمده با مدل خودهمبسته شبکه عصبی مصنوعی استاتیک مقایسه شده است. در تحقیقات قبل مقایسه مدل های استاتیک و دینامیک در شبکه های عصبی مصنوعی صورت نگرفته است. ضمناً تحقیق حاضر از حیث خودهمبستگی مدل شبکه عصبی مصنوعی، دارای نوآوری می باشد. در این تحقیق آبدهی های ماهانه بین ...

تعیین میزان فرسایش خاک و بار رسوبی رودخانه عملاً کاری مشکل است؛ بنابراین روش های مختلفی برای آن ها پیشنهاد شده است. یکی از روش های نوین در حل مسائل مهندسی آب و همچنین برآورد رسوب معلق رودخانه ها، استفاده از شبکه عصبی مصنوعی است که با الگو برداری از شبکه مغز انسان، ضمن اجرای فرآیند آموزش، روابط درونی بین داده ها را کشف کرده و به موقعیت های دیگر تعمیم می دهد. هدف از انجام این تحقیق، بررسی کارآیی ر...

شناخت دقیق پارامترهای هیدروژئولوژیکی مانند قابلیت انتقال، هدایت هیدرولیکی و ضریب ذخیره یا آبدهی ویژه از جمله پارامترهای مهم برای پیش‏بینی شرایط آبخوان هستند که عموماً تعیین آنها برای نقاط مختلف آبخوان با هزینه‏های فراوانی انجام می‏‌شود. در سال‏های اخیر، از مدل‏های هوش مصنوعی به عنوان جایگزین روش‏های انطباق منحنی تیپ برای تعیین پارامترهای هیدرودینامیکی آبخوان‏ها استفاده شده است. بنابراین، در مطال...