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...

چکیده شبکه های عصبی در دهه ی اخیر به عنوان ابزار قدرتمندی جهت پیش بینی در حوزه های مختلف مورد استفاده قرار گرفته اند. در این تحقیق از شبکه عصبی پیشخور پرسپترون چند لایه (MLP) با یادگیری پس انتشار از الگوریتم آموزش انتشار به عقب (BP)، با تکنیک بهینه سازی عددی لونبرگ- مارکوات (LM)،توسط نرم افزار متلب مورد استفاده قرار گرفت. درصد رطوبت کیک ، دمای پرس و زمان بسته شدن پرس به عنوان متغیرهای ورودی و خ...

در این پژوهش از جاذب نانوذره ZnO-Cr  نشانده شده بر کربن فعال به منظور حذف رنگ دی سولفین بلو استفاده شده و سپس با کمک شبکه عصبی مصنوعی میزان حذف آن را پیش ­بینی شد. اثر پارامترهای گوناگون شامل pH، مقدار جاذب، غلظت رنگ­ ها و زمان به ­هم خوردن روی درصد حذف به روش فناوری­ های طراحی آزمایش مورد بررسی و بهینه شد. همچنین مدل­ های سینتیکی و هم ­دماهای جذبی و همچنین پارامترهای ترمودینامیکی مورد بررس...

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 ...

برای طرح و مدیریت روسازی، پیش بینی عمر خستگی مخلوطهای آسفالتی، مورد نیاز بوده و مورد توجه پژوهشگران مختلف قرارگرفته است. این تحقیق به دنبال بکارگیری تکنیک شبک ههای عصبی ) ANN ( برای پیش بینی عمر خستگی مخلوطهای آسفالتی است. به دلیل محدودیت و عدم دسترسی به داد ههای جامع آزمایشگاهی مربوط به عمر خستگی در داخل کشور، در این تحقیق از داد ههای آزمایشگاهی ایالت کانزاس آمریکا برای مدل سازی استفاده شده اس...

پیشرفت­های اخیر در کشاورزی دقیق سبب شده است تا  مدل های قابل انعطاف مختلفی جهت پیش بینی، طبقه­بندی و تهیه نقشه­های دقیق از جمعیت علف­های هرز به منظور کنترل متناسب بامکان آنها ارائه شود. این پژوهش به منظور پیش بینی الگوی پراکنش جمعیت علف هرز تلخه با استفاده از شبکه عصبی بردار چندی ساز یادگیر(lvqnn) در سطح مزرعه انجام شد. داده های مربوط به تراکم جمعیت علف هرز تلخه از طریق نمونه برداری بر روی یک ش...

پیش بینی سود هر سهم و تغییرات آن به عنوان یک رویداد اقتصادی از دیرباز موردعلاقه سرمایه گذاران، مدیران، تحلیل گران مالی و اعتباردهندگان بوده است. این توجه ناشی از استفاده سود در مدل های ارزیابی سهام، کمک به کارکرد کارای بازار سرمایه، ارزیابی توان پرداخت و ارزیابی عملکرد واحد اقتصادی می باشد. هدف این تحقیق پیش بینی سود هر سهم با استفاده از شبکه عصبی – فازی و شبکه عصبی درک چندلایه(mlp) و gmdh و تع...

این مقاله به معرفی بازی های گرافی دیفرانسیلی برای سیستم های چند عاملی غیر خطی زمان پیوسته می پردازد و یک روش بهینه توزیع شده برخط برای حل آنها پیشنهاد می کند. در بازی های گرافی دیفرانسیلی، دینامیک خطا و اندیس عملکرد هر بازیکن تنها بستگی به اطلاعات همسایگان محلی آن عامل دارد. الگوریتم تکرار سیاست توزیع شده پیشنهاد شده، حل تقریبی معادلات همیلتون-جاکوبی کوپل شده همکارانه متعلق به عامل های غیر خطی...

کربن آلی خاک اثرات مفید­ی روی خواص شیمیایی­، فیزیکی و حرارتی خاک داشتهو همچنین روی فعالیت‌های بیولوژیکی خاک‌ها موثر است. کربن آلی ذره­اییکی از بخش های مهم ناپایدار مواد آلی می باشد و نقش قابل توجهی در کیفیت خاک و مدیریت سرزمینهای مرتعی دارد. در این تحقیق جهت برآورد دقیق کربن آلی ذره­ای خاک از مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی (­­ANN)، شبکه عصبی تطبیقی- فازی(ANFIS)  و رگرسیون چند متغیره استفاده شد. جهت ا...

بررسی تغییر رخساره‎های زمین‌شناسی در مطالعه مخازن هیدروکربوری اهمیت به سزایی دارد. بررسی و طبقه بندی بازتاب‌های لرزه‌ای، روشی توانمند در شناخت و طبقه بندی رخساره های زمین شناسی و پیش بینی توزیع رخساره‌های مخزن است. در این مقاله، روشی مبتنی بر شبکه های عصبی مصنوعی رقابتی برای شناسایی و طبقه بندی رخساره های مخزن از روی داده های لرزه نگاری معرفی شده است. اساس این روش، خصوصیات بازتاب لرزه‌ای بدون ک...