نتایج جستجو برای: مدل شبکه عصبی پرسپترون

تعداد نتایج: 147735  

ژورنال: :نوآوری در علوم و فناوری غذایی 0

خشک کردن مواد غذایی به عنوان روشی جهت بهبود ماندگاری، ارائه شده است. به منظور پایش این فرایند از مدل های مختلف شبکه ی عصبی نظیر شبکه ی عصبی پرسپترون، تابع پایه ی شعاعی و مدل ترکیبی شبکه ی عصبی و روش شناسی سطح پاسخ به همراه توابع فعال سازی مختلف به عنوان یک ابزار پیش بینی کننده ی پارامترهای خشک کردن کدوی سبز استفاده گردید. پارامترهای زمان خشک کردن، دمای هوای خشک کردن و ضخامت نمونه به عنوان ورودی...

ژورنال: :مهندسی عمران مدرس 2014
محمد امامی سید شهاب الدین یثربی

آزمایش پرسیومتری، یکی از مهم­ترین آزمایش های برجای مهندسی ژئوتکنیک است. در این مقاله از سه نوع شبکه عصبی مصنوعی (ann) به منظور تفسیر نتایج آزمایش پرسیومتری استفاده شده است. در ابتدا از شبکه عصبی چند لایه پرسپترون، در ادامه از شبکه نروفازی بهره گرفته شده و در پایان از شبکه عصبی تابع مبنای شعاعی استفاده شده است. مدل ها از ساختار کلی دارای 5 ورودی و یک خروجی تشکیل شده­اند. در پایان مدل های مختلف ش...

ژورنال: :مجله اپیدمیولوژی ایران 0
آذر اسد آبادی a asadabadi msc, department of biostatistics & epidemiology, school of health, kerman university of medical sciences, iranکارشناس ارشد آمار زیستی، گروه آمار زیستی و اپیدمیولوژی دانشکده بهداشت و مرکز تحقیقات مدل سازی در سلامت دانشگاه علوم پزشکی کرمان، کرمان، ایران عباس بهرامپور a bahrampour professor, phd, modeling of health research center, department of biostatistics & epidemiology, school of health, kerman university of medical sciences, iranاستاد گروه آمار زیستی و اپیدمیولوژی دانشکده بهداشت و مرکز تحقیقات مدل سازی در سلامت دانشگاه علوم پزشکی کرمان، کرمان، ایران علی اکبر حقدوست aa haghdoost associate professor, phd, modeling of health research center, department of biostatistics & epidemiology, school of health, kerman university of medical sciences, iranاستاد گروه آمار زیستی و اپیدمیولوژی دانشکده بهداشت و مرکز تحقیقات مدل سازی در سلامت دانشگاه علوم پزشکی کرمان، کرمان، ایران

مقدمه و اهداف: در سال‎های اخیر، توجه قابل ملاحظه‎ای به مدل‎های آماری برای طبقه‎بندی داده‎های پزشکی با توجه به بیماری‎های مختلف و پیامدهای آن‎ها شده است. شبکه‎های عصبی مصنوعی به دلیل عدم نیاز به پیش فرض با موفقیت برای تشخیص الگو و پیش‎بینی در برخی از مطالعه های بالینی استفاده شده‎اند. هدف از این مطالعه، مقایسه دو مدل آماری شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون لجستیک برای پیش بینی بقای بیماران مبتلا به سرط...

ژورنال: :پژوهش های فرسایش محیطی 0
محمدرضا شکاری دانشگاه کاشان سیدجواد ساداتی نژاد دانشگاه تهران عباسعلی ولی دانشگاه کاشان هدی قاسمیه دانشگاه کاشان رضا قضاوی ، دانشگاه کاشان

به دلیل عدم وجود ایستگاه های سنجش میزان رسوب در فرایند فرسایش بادی، تخمین میزان بار رسوب در زمینه این فرایند امری ضروری و مهم تلقی می شود. شبکه های عصبی مصنوعی می توانند به عنوان ابزاری کارآمد جهت برآورد و شبیه سازی رسوبات موثر واقع شوند. در این تحقیق از دو نوع شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون چند لایه و شبکه عصبی شعاعی برای  برآورد و برازش مقدار رسوبات بادی در منطقه کرسیا شهرستان داراب استفاده گردید....

ژورنال: دانش آب و خاک 2017
افشین اقبال‎زاده فرشته نورمحمدی ده بالایی, مهوش نورمحمدی ده‎بالایی میترا جوان,

در این تحقیق از مدل شبکه عصبی پرسپترون چند لایه(MLP-NN) برای شبیه‎سازی اکسیژن محلول و فسفر کل در حوضه آبریز سد ایلام استفاده شد. مدل شبکه عصبی با استفاده از داده‎های آزمایشگاهی سه زیرحوضه سد ایلام در سال‎های 89-1388 طراحی گردید. متغیرهای ورودی شبکه عصبی برای مدل‎سازی اکسیژن محلول شامل اسیدیته آب، هدایت الکتریکی، کل جامدات معلق، دما، فسفر کل، سولفات، آمونیوم، آهن و نیتروژن کل بودند. متغیرهای ورو...

ژورنال: :دانش آب و خاک 0
تورج هنر سوده پورحمزه

در این تحقیق، از یک شبکه عصبی مصنوعی در برآورد پروفیل پرش هیدرولیکی در حوضچه آرامش همراه با دیواره همگرا  که از حالت­های خاص و پیچیده پرش هیدرولیکی می­باشد، استفاده شده است. تعداد 1500 داده آزمایشگاهی اعماق پرش هیدرولیکی مربوط به مقاطع مستطیلی، برای همگرایی  %7/2،  %4 و %3/5 مورد استفاده قرار گرفته است. در توسعه مدل شبکه عصبی مصنوعی، 10 ساختار پرسپترون، با تعداد لایه­های پنهان و نرون­های مختلف،...

ژورنال: :مهندسی عمران مدرس 0
محمد علی ارجمند استادیار / دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی جمال محمودی دانشجوی دوره کارشناسی ارشد / دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی مسعود رضائی دانشجوی دوره کارشناسی ارشد / مرکز تحقیقات ساختمان و مسکن محمد حسین محمدی دانشجوی دوره کارشناسی ارشد / دانشگاه خوارزمی

به دلیل نواقص موجود در روش های پیشین محاسبه بزرگای زلزله، شبکه عصبی به عنوان یک روش جدید برای این منظور آزمایش می گردد. در این مقاله نوعی شبکه عصبی با نام پرسپترون چندلایه برای پیش بینی بزرگای گشتاوری زلزله مورد استفاده قرار گرفته است. شبکه عصبی پرسپترون شامل سه لایه اصلی با نام های لایه ورودی، لایه پنهان و لایه خروجی است. ورودی های این شبکه شش متغیر مربوط به مکان و زمان وقوع زلزله و همچنین مشخ...

ژورنال: :نشریه مهندسی مکانیک امیرکبیر 2016
محمدرضا دشت بیاض مهدی قنبریان

در این تحقیق ماده مرکب زمینه اپوکسی پرشده با ذرات آلومینیم تهیه گردیده و با تغییر شرایط مختلف تراش کاری شامل: سرعت برش، کسر وزنی ذرات، عمق برش و نرخ پیشروی از قطعات مواد مرکب براده برداری صورت گرفته است. سپس زبری سطح قطعات اندازه گیری شده و برای پیش بینی اثر چهار عامل تراش کاری بر زبری سطح قطعات، با استفاده از دو نوع شبکه عصبی شامل: شبکه عصبی چند لایه پرسپترون و شبکه عصبی با تابع پایه شعاعی، مد...

پایان نامه :وزارت علوم، تحقیقات و فناوری - دانشگاه صنعتی اصفهان - دانشکده منابع طبیعی 1393

در پژوهش حاضر ابتدا مقایسه ای بین عملکرد مدل های گردش عمومی جو (gcm) در شبیه سازی پارامتر های اقلیمی دمای میانگین و بارش صورت گرفت. در این مرحله عملکرد 6 مدل گردش عمومی جو به نام های hadcm3، cgcm3، csiromk3 (از مجموعه مدل های ar4) و cgcm1، gfdl30، ncarpcm (از مجموعه مدل های atr) در شبیه سازی پارامتر های اقلیمی دمای میانگین و بارش حوزه سزار با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی (ann) مورد ارزیابی قرار ...

این پژوهش با هدف مقایسه کارآیی برخی مدل‌های شبیه­سازی میزان رسوب معلق شامل منحنی سنجه رسوب و شبکه عصبی مصنوعی و ارائه مدل بهینه بر اساس دبی جریان در حوزه آبخیز شاهرود و بر روی ایستگاه­های هیدرومتری گلینک، باغکلایه، لوشان و رجائی دشت انجام شد. به منظور شبیه­سازی میزان رسوب معلق از مدل منحنی سنجه رسوب یک خطی و مدل­های شبکه عصبی پرسپترون چند لایه و تابع پایه شعاعی بهره گرفته و سپس ارزیابی این مدل­...

نمودار تعداد نتایج جستجو در هر سال

با کلیک روی نمودار نتایج را به سال انتشار فیلتر کنید