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...

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...

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...

سابقه و هدف: مدل سازی سینتیک خشک شدن با استفاده از روشهای جدید مدل سازی از جمله منطق فازی و شبکه های عصبی مصنوعی می تواند به بهینه سازی فرایند و کاهش انرژی مصرفی کمک کند. در این پژوهش علاوه بر مدل سازی رگرسیونی، در رویکردی جدید اصول منطق فازی و شبکه های عصبی مصنوعی به صورت ترکیبی و مکمل هم به کار برده شده و مدلی فازی – عصبی ارائه ودر نهایت توپولوژی بهینه شبکه های عصبی مصنوعی برای خشک کردن پیاز ...

سابقه و هدف: مدل سازی سینتیک خشک شدن با استفاده از روشهای جدید مدل سازی از جمله منطق فازی و شبکه های عصبی مصنوعی می تواند به بهینه سازی فرایند و کاهش انرژی مصرفی کمک کند. در این پژوهش علاوه بر مدل سازی رگرسیونی، در رویکردی جدید اصول منطق فازی و شبکه های عصبی مصنوعی به صورت ترکیبی و مکمل هم به کار برده شده و مدلی فازی – عصبی ارائه ودر نهایت توپولوژی بهینه شبکه های عصبی مصنوعی برای خشک کردن پیاز...

هدف این تحقیق پیش بینی نرخ خوردگی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی می باشد. خوردگی پدیده ای است که به علت تاثیر عوامل مختلف و متعدد شناخته شده و ناشناخته پیچیدگی بسیار زیادی دارد و به راحتی قابل مدلسازی نیست. جهت پیش بینی و مدلسازی خوردگی در رویکرد مکانیستیک به واکنش ها و فرایندهای فیزیکی، شیمیایی، و الکتروشیمیایی آن توجه می شود و مدلسازی بر اساس آنها انجام می پذیرد. با وجود موفقیت هایی که ای...

در این پروژه با توجه به قابلیت بالای شبکه های عصبی مصنوعی در مدلسازی سیستم های غیرخطی، سعی شده که عضله تحریک شده را توسط شبکه های عصبی بصورت جعبه سیاه و بدون توجه به کارکرد اجزای تشکیل دهنده آن مدلسازی کرد. در این کارتحقیقاتی، جهت مدلسازی عضله تحریک شده شبکه های عصبی پس از انتشار خطا و شبکه های عصبی مبتنی بر توابع پایه شعاعی پیاده سازی شده اند. برای یادگیری شبکه های مبتنی ب توابع پایه شعاعی (rb...

به عنوان اولین هدف برای این مقاله، دو مدل از دو گروه مختلف از روش های داده کاوی یعنی مدلهای پارامتریک کلی، درخت طبقه بندی و رگرسیون و مدلهای غیر پارامتریک محلی، شبکه عصبی مصنوعی، برای مدلسازی تغییرات کاربری اراضی چندگانه مورد مقایسه قرار گرفت. منطقه مورد مطالعه شامل دو شهر ساری و قائم شهر است که در شمال ایران واقع شده اند. در این مطالعه تغییرات کاربری اراضی کشاورزی و شهری برای یک دوره 22 ساله ب...

در این تحقیق، کارآیی شبکه های عصبی مصنوعی به عنوان عامل انتگرالگیر از دسته معادلات دیفرانسیلی غیرخطی حاکم بر سینتیک شیمیایی احتراق در مدلسازی LES شعله پیش مخلوط مغشوش نشان داده شده است. آموزش شبکه عصبی مصنوعی براساس الگوریتم آموزشی خطای پس انتشار صورت گرفته است که در آن ضرایب مدل آموزشی به طور دینامیکی و سازگار با توپولوژی تابع خطا معین می شوند. جدول بانک اطلاعاتی آموزش شبکه عصبی براساس مطالعات...