دانلود و نمایش مقالات مرتبط با مدل شبکه عصبی::صفحه 1
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

نتیجه جستجو - مدل شبکه عصبی

تعداد مقالات یافته شده: 8
ردیف عنوان نوع
1 Establishment and application of intelligent city building information model based on BP neural network model
ایجاد و کاربرد مدل اطلاعات هوشمند شهرسازی براساس مدل شبکه عصبی BP-2020
The construction of smart cities in our country has received extensive attention. Under the situation that smart cities are vigorously promoted nowadays, compared with traditional construction and operation and maintenance methods, building information model (BIM) technology is more suitable to serve as an important foundation for intelligent management in the whole process of construction projects. BIM is an abbreviation for building information model. BIM relies on a variety of digital technologies, which can be used to realize information modeling of urban buildings and infrastructure. The efficiency of information exchange in the process of intelligence construction ensures the integrity and accuracy of information data exchange and maintains the consistency of information data exchange. Data and information have objectivity, applicability, transferability, and sharing. Geographic data is a digital representation of various geographical features and phenomena and their relationships. BIM is a digital representation of physical and functional characteristics of a facility. It can It is used as a shared knowledge resource for facility information. It becomes a reliable basis for facility life-cycle decision-making. Input BP neural network, and then learn and train by BP neural network.
Keywords: BP neural network | Smart city | Building information model
مقاله انگلیسی
2 Adaptive indirect neural network model for roughness in honing processes
مدل شبکه عصبی غیرمستقیم سازگار برای زبری در فرآیندهای آب بندی-2020
Honing processes provide a crosshatch pattern that allows oil flow, for example in combustion engine cylinders. This paper provides an adaptive neural network model for predicting roughness as a function of process parameters. Input variables are three parameters from the Abbott-Firestone curve, Rk, Rpk and Rvk. Output parameters are grain size, density of abrasive, pressure, linear speed and tangential speed. The model consists of applying a direct and an indirect model consecutively, with one convergence parameter and one error parameter. The indirect model has one network with 48 neurons and the direct model has three networks having 25, 9 and 5 neurons respectively. The adaptive one allows selecting discrete values for some variables like grain size or density.
Keywords: Honing | Surface roughness | Artificial neural networks | Adaptive control
مقاله انگلیسی
3 A neural network enhanced system for learning nonlinear constitutive law and failure initiation criterion of composites using indirectly measurable data
یک سیستم پیشرفته شبکه عصبی برای یادگیری قانون ساختاری غیرخطی و معیار شروع شکست کامپوزیت ها با استفاده از داده های غیرمستقیم قابل اندازه گیری-2020
A neural network enhanced system containing a subsystem with one or multiple neural networks is proposed. Instead of defining the loss function as the direct output of a neural network model, the proposed method uses the system output, which can be measured from experiments, to define the loss function. The loss function is contributed by the outputs from one or multiple neural network models through a subsystem. As a result, the direct output of the ANN model is not required to be measurable from experiments. A set of new back-propagation equations have been derived for this system. Two examples are given using the proposed system: learning the nonlinear in-plane shear constitutive law and learning the failure initiation criterion of fiber-reinforced composites (FRC). The neural network models in both examples are trained at the lamina level using the measurable experimental responses of laminates. The results obtained from the learned neural network models agree well with the corresponding analytical solutions. The proposed method can be used to train neural network models in a subsystem when only the input and output of the system is measurable.
Keywords : Neural network model | Fiber-reinforced composites | Indirectly measurable data | Nonlinear in-plane shear constitutive law | Failure initiation criterion
مقاله انگلیسی
4 A dynamical-structure neural network model specified for representing logical relations with inhibitory links and fewer neurons
یک مدل شبکه عصبی با ساختار دینامیکی برای نشان دادن روابط منطقی با پیوندهای بازدارنده و سلولهای عصبی کمتری مشخص شده است-2020
To make ANNs have the ability of logical processing in order to fulfil the urgent requirement that com- puters can automatically judge according to numerous specific conditions, researches have been carried out to design novel neural network models for representing logical relations. Recently, a new ANN model for representing logical relations is proposed. In the model, six components are designed to simulate the operations of logic gates. The work provides a novel way for constructing logical relations running in a neural-like manner. However, the components are still complex and indirect for the representation since more extra neurons and links are needed to simulate logic gates. In order to represent logical relations more directly, this paper defines new neurons and multiple kinds of links to represent logic gates directly, and they can be combined to represent complex logical relations in a simpler neural network structures with fewer neurons. Additionally, this ANN model can dynamically create links on demand instead of the fixed full connections. It can constantly adjust its network structure when getting the data continuously. It can be used for the establishment of the rule library of the intelligent information system in the form of the neural network structure.
Keywords: Brain-inspired computing | Logical representation | Dynamical neural network structure | Inhibitory link | Adaptivity | Rule library
مقاله انگلیسی
5 Application of artificial neural network (ANN) model for prediction and optimization of coronarin D content in Hedychium coronarium
استفاده از مدل شبکه عصبی مصنوعی (ANN) برای پیش بینی و بهینه سازی محتوای coronarin D در Hedychium coronarium-2020
The pharmacological properties of Hedychium coronarium Koen. is due to the presence of its active constituent Coronarin D. Coronarin D has been found to possess a myriad of therapeutic activities ranging from antimicrobial to anticancer. Coronarin D content in H. coronarium greatly differs in different habitat. In this study, an artificial neural network (ANN) based model was developed to investigate the influence of abiotic factors (climate and soil) and predict a suitable region for cultivation of H. coronarium with high content of coronarin D. The experimental dataset of 50 was generated by collecting H. coronarium rhizomes from 50 different geographical locations distributed in five different states of India. For each location, 18 input parameters were considered including soil nutrients (micronutrients and macronutrients) and climatic factors. Datasets were randomly partitioned with 72 %, 14 % and 14 % for training, validation and testing dataset, respectively. HPTLC analysis revealed coronarin D content to vary from 0.136 to 0.687 mg/100 mg dry wt among 50 H. coronarium rhizomes. Results showed that the multilayer perceptron (MLP) neural network with single hidden layer containing 5 neurons namely 18-5-1 structure could predict the coronarin D content accurately with a correlation coefficient (R2) of 0.891 and root mean square error (RMSE) of 0.06. Sensitivity analysis revealed the effect of altitude, manganese and zinc on predicted coronarin D content to be slightly higher compared to other factors. The developed ANN model will assume a great significance in the prediction of the proper regions/site for optimum coronarin D yield in H. coronarium.
Keywords: Artificial neural network | Coronarin D | Environmental factor | Hedychium coronarium | Soil nutrients
مقاله انگلیسی
6 Deep Learning Preoperatively Predicts Value Metrics for Primary Total Knee Arthroplasty: Development and Validation of an Artificial Neural Network Model
معیار ارزش پیش بینی یادگیری عمیق قبل از عمل برای اولیه آرتروپلاستی کامل زانو: توسعه و اعتبار مدل شبکه عصبی مصنوعی-2019
Background: The objective is to develop and validate an artificial neural network (ANN) that learns and predicts length of stay (LOS), inpatient charges, and discharge disposition before primary total knee arthroplasty (TKA). The secondary objective applied the ANN to propose a risk-based, patient-specific payment model (PSPM) commensurate with case complexity. Methods: Using data from 175,042 primary TKAs from the National Inpatient Sample and an institutional database, an ANN was developed to predict LOS, charges, and disposition using 15 preoperative variables. Outcome metrics included accuracy and area under the curve for a receiver operating characteristic curve. Model uncertainty was stratified by All Patient Refined comorbidity indices in establishing a riskbased PSPM. Results: The dynamic model demonstrated “learning” in the first 30 training rounds with areas under the curve of 74.8%, 82.8%, and 76.1% for LOS, charges, and discharge disposition, respectively. The PSPM demonstrated that as patient comorbidity increased, risk increased by 2.0%, 21.8%, and 82.6% for moderate, major, and severe comorbidities, respectively. Conclusion: Our deep learning model demonstrated “learning” with acceptable validity, reliability, and responsiveness in predicting value metrics, offering the ability to preoperatively plan for TKA episodes of care. This model may be applied to a PSPM proposing tiered reimbursements reflecting case complexity.
Keywords: machine learning | total knee arthroplasty (TKA) | artificial neural network | deep learning | artificial intelligence
مقاله انگلیسی
7 راهکاری بر پایه ی شبکه های عصبی SEM برای پیش بینی پذیرش در تجارت موبایل
سال انتشار: 2017 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 11 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 28
نفوذ رو به افزایش دستگاه های قدرتمند موبایل- به خصوص گوشی های هوشمند- و دسترسی آنها به اینترنت پرسرعت باعث استفاده ی بیشتر از آنها در فعالیت های تجاری شده است, به خصوص در میان نسل جوان . هدف این مقاله بدست آوردن فاکتور های کلیدی که بر استفاده ی مشتریان از تجارت موبایل اثرگذار است می باشد. مدل گسترش یافته شامل پیش بینی کننده های TAM مانند کارایی باالقوه و سهولت استفاده ی دیده شده و همچنین چند متغیر خارجی مانند اعتماد , قابلیت حرکت , قابلیت تغییر و دخالت مشتری است. داده ها از 224 مصرف کننده در تجارت موبایل جمع آوری شدند. ابتدا برای بدست آوردن متغیر هایی که تاثیر چشم گیری روی استفاده از تجارت موبایل داشتند از مدلسازی معادلات ساختاری (SEM) استفاده شد. در فاز دوم از مدل شبکه عصبی برای بدست آوردن نفوذ نسبی این متغیر ها استفاده شد. نتایج نشان می دهد که قابلیت تغییر و دخالت مشتری مهمترین فاکتور ها در کشیدن مشتریان به سمت تجارت موبایل هستند. نتایج تحقیق برای صاحبان این تجارت ها در فرموله سازی استراتژی های بازاریابی برای جذب مشتریان جدید مفید خواهد بود.
کلمات کلیدی: تجارت موبایل | پذیرش فناوری | نیت رفتاری | شبکه عصبی | خدمات موبایل
مقاله ترجمه شده
8 یک دیدگاه چند- تحلیلی برای پیش بینی میزان استفاده از فیسبوک در آموزش عالی
سال انتشار: 2016 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 14 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 46
دیدگاه مبتنی بر سازندگی جامعه از نظر جذب به یادگیری شناختی، یک نقش مهم در زندگی یک دانشجو دارد. این عصر خدمات اجتماعی شبکه ای، یک اهمیت ذاتی به طبیعت همکاری-محور یادگیری داده است بنابراین از دیدگاه ویگوتسکی که مبتنی بر سازندگی جامعه است، پشتیبانی می کند. هدف این مقاله پیش بینی مولفه های کلیدی است که بر گرایش دانشجو به استفاده علمی از فیسبوک، اثر می گذارند. داده های مفید از 215 دانشجوی عمانی جمع آوری شدند و روشهای چند-تحلیلی برای آزمایش مدل تحقیقی پیشنهادی به کار گرفته شدند. نتایج حاصل از مدلسازی معادله ای ساختاری (SEM) نشان داد که به اشتراک گذاری منابع، اثرگذارترین مولفه در تصمیم گیری آموزش عالی برای استفاده از فیسبوک است و پس از آن، مفید بودن، لذت بردن، همکاری و تاثیر اجتماعی، مولفه های دیگر بودند. به علاوه، نتایج حاصل از مدلسازی معادله ای ساختاری به عنوان داده های ورودی در مدل شبکه عصبی استفاده شدند و نتایج نشان داد که همکاری مهمترین پیش بینی کننده استفاده از فیسبوک برای اهداف علمی است که پس از آن مولفه های به اشتراک گذاری منابع، لذت بردن، تاثیر اجتماعی و مفید بودن قرار دارند. یافته های این مطالعه می تواند جهت افزایش استفاده از ابزار رسانه های اجتماعی مثل فیسبوک در اهداف تدریس و یادگیری مورد استفاده قرار گیرد. این اولین مطالعه ای است که از طریق استفاده از یک مدلسازی خطی و غیر خطی، استفاده از فیسبوک را برای اهداف علمی تحلیل می کند. دلالت های تئوریکی و عملی نیز بحث می شوند.
کلید واژه ها: فیسبوک | رسانه اجتماعی | مدلسازی معادله ای ساختاری | شبکه عصبی آموزش عالی | عمان
مقاله ترجمه شده
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 5763 :::::::: بازدید دیروز: 3097 :::::::: بازدید کل: 40030 :::::::: افراد آنلاین: 54