با رشد روز‌افزون استفاده از کارت‏های الکترونیکی، به‎خصوص در صنعت بانکی، حجم تراکنش‏ با این کارت‏ها نیز به‌سرعت افزایش پیدا کرده است. به‌علاوه، ذات مالی این کارت‏ها سبب ایجاد مطلوبیت تقلب در این حوزه شده است. تحقیق حاضر با رویکرد پردازش موازی و راه‏حل نگاشت ‏کاهش، از شبکۀ عصبی مدل کوهونن برای کشف ناهنجاری در تراکنش‏ کارت‏های بانکی استفاده کرده است. برای این منظور، در مرحلۀ نخست راه‏حلی برای طبقه...

این مقاله ضمن ارائه مدلی ترکیبی از شبکه های عصبی مصنوعی، به بررسی توان پیش بینی کنندگی آنها در مقایسه با مدل های منفرد می پردازد. در این بررسی، با استفاده از شبکه های عصبی ترکیبی متشکل از شبکه های پیش خور و خود سازمانده کوهونن اقدام به پیش بینی قیمت سهام شده است. نتایج آزمایشات محاسباتی در پیش بینی قیمت سهام شده است. نتایج آزمایشات محاسباتی در پیش بینی قیمت سهام در بازار بورس تهران نشان می دهد ...

دراین پایان نامه کارایی شبکه های عصبی مصنوعی ‏‎ann‎‏ به عنوان یک ابزار مناسب برای مطالعه تغییرات اقلیمی میان و بلند مدت آزمایش شده است. همچنین روشی برای طبقه بندی تغییرات درونی داده های اقلیمی ، رژیم بارش ، بررسی شده است.دراین مطالعه داده های ثبت شده بارش ایستگاه بوشهر برای یک دوره بلندمدت به عنوان ورودی مدلهای ‏‎ann‎‏ و آنالیز خوشه ای بکار رفته است.داده های تحلیل شده بارش، بازه زمانی 1961 تا 2...

سری زمانی بارش غالباً یکی از ورودی¬های لازم برای تجزیه و تحلیل و طراحی سیستم¬های هیدرولیکی و هیدرولوژیکی می باشد . اطلاعات بارش به منظور کاربرد در این اهداف می¬تواند به صورت اندازه¬گیری مشاهدات بدست آید و یا اینکه به وسیله شبیه¬سازی اتفاقی تولید شود. یک مشکل عمده در مورد داده¬های بارندگی ثبت شده و یا تولیدی این است که این داده¬ها در بازه¬های زمانی به اندازۀ کافی کوچک برای کاربردهای مهندسی موجود ...

آنالیز رگرسیون روش رایجی است که امروزه برای برآورد حجم تنۀ درختان استفاده می شود. این روش با تعیین رابطه ای، حجم را با دقت خاصی برآورد می کند، اما محدودیت هایی مانند نرمال بودن متغیر وابسته و همگن بودن واریانس خطاها نیز دارد. در این پژوهش سعی شده از شبکه های عصبی مصنوعی (ann)، به عنوان یکی از زیر مجموعه های فنّاوری جدید هوش مصنوعی (ai)، به منظور برآورد حجم تنه، استفاده شود. بدین منظور، تعداد 101...

مدلسازی نوسان های زمانی آب زیرزمینی، در مدیریت حوزه‏‏های آبریز و ایجاد تعادل در عرضه و تقاضای آب اهمیت زیادی دارد. در سال‏های اخیر استفاده از تحلیل موجک برای تجزیۀ سری‏های زمانی و ترکیب آن با شبکه‏های عصبی به صورت گسترده‏ای در مدلسازی پدیده‏های هیدرولوژیکی به ­کار رفته ‏است. در این تحقیق، توانایی مدل ترکیبی موجک- شبکۀ عصبی پویا برای پیش‏بینی یک ماه آیندۀ عمق آب زیرزمینی ارزیابی شده و این مدل با...

آنالیز رگرسیون روش رایجی است که امروزه برای برآورد حجم تنۀ درختان استفاده می‌‌‌شود. این روش با تعیین رابطه‌‌ای، حجم را با دقت خاصی برآورد می‌‌کند، اما محدودیت‌‌هایی مانند نرمال‌بودن متغیر وابسته و همگن‌بودن واریانس خطاها نیز دارد. در ‌‌این پژوهش سعی شده از شبکه‌‌های عصبی مصنوعی (ANN)، به‌عنوان یکی از زیر‌مجموعه‌‌های فنّاوری جدید هوش مصنوعی (AI)، به‌‌منظور برآورد حجم تنه، استفاده شود. بدین‌منظور،...

در این مقاله یک شبکه عصبی سازنده جدید برای حل مساله فروشنده دوره گرد TSP ارائه شده است ساختار فیدبکی رقابتی این شبکه از مفاهیم شبکه های عصبی هایفیلد و کوهونن الهام گرفته شده است شبکه کوهونن با شیوه یادگیری رقابتی اش پاسخ های قابل قبولی به TSP ارائه می دهد اما سرعت همگرایی آن بسیار کم است در مقابل شبکه عصبی هایفیلد با ساختار فیدبکی خود دارای سرعت همگرایی مناسبی است اما پاسخ های آن از دقت کمی برخ...

یافتن مناسب‏ترین ورودی‏ها برای شبکۀ عصبی و همچنین تعداد مناسب ورودی برای آن یکی از چالش‏هایی است که همواره محققان با آن روبه‏رو هستند. اغلب، بهترین ساختار برای شبکۀ عصبی نیز به‏صورت آزمون و خطا مشخص می‏‏شود و درنهایت با تعریف چند ورودی خاص مدل‏های مختلفی تولید و بررسی می‏شوند. در این تحقیق به مدل‏سازی کیفی جریان رودخانۀ گادارچای با استفاده از شبکۀ عصبی مصنوعی پرداخته شده و دو مدل و برای هر مدل ...

چکیده در این پژوهش، مدلی برای پیش­بینی مصرف برق سالیانۀ ایران بر اساس معیارهای اقتصادی و با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی ارائه و همچنین تاثیر اجرای طرح هدفمندسازی یارانه ها در اولین سال اجرای این طرح بر مصرف برق سالیانه ایران بررسی شده است. بدین صورت که شبکۀ عصبی نارکس متغیرهای جمعیت و تولید ناخالص داخلی را به عنوان ورودی دریافت کرده و خروجی آن مصرف برق سالیانه در ایران است. برای آزمودن و آم...