پاورپوینت کامل کاربرد شبکه عصبی مصنوعی ۱۲ اسلاید در PowerPoint

توجه : این فایل به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 پاورپوینت کامل کاربرد شبکه عصبی مصنوعی ۱۲ اسلاید در PowerPoint دارای ۱۲ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در PowerPoint می باشد و آماده ارائه یا چاپ است

شما با استفاده ازاین پاورپوینت میتوانید یک ارائه بسیارعالی و با شکوهی داشته باشید و همه حاضرین با اشتیاق به مطالب شما گوش خواهند داد.

لطفا نگران مطالب داخل پاورپوینت نباشید، مطالب داخل اسلاید ها بسیار ساده و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی پاورپوینت کامل کاربرد شبکه عصبی مصنوعی ۱۲ اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از مطالب داخلی اسلاید ها

پاورپوینت کامل کاربرد شبکه عصبی مصنوعی ۱۲ اسلاید در PowerPoint

اسلاید ۳: کاربردبا استفاده از دانش برنامه‌نویسی رایانه می‌توان ساختار داده‌ای طراحی کرد که همانند یک نورون عمل نماید. سپس با ایجاد شبکه‌ای از این نورون‌های مصنوعی به هم پیوسته، ایجاد یک الگوریتم آموزشی برای شبکه و اعمال این الگوریتم به شبکه آن را آموزش داد.این شبکه‌ها برای تخمین و تقریب، کارایی بسیار بالایی از خود نشان داده‌اند. گستره کاربرد این مدل‌های ریاضی بر گرفته از عملکرد مغز انسان، بسیار وسیع می‌باشد که به عنوان چند نمونه کوچک می‌توان استفاده از این ابزار ریاضی در پردازش سیگنال‌های بیولوژیکی، مخابراتی و الکترونیکی تا کمک در نجوم و فضانوردی را نام برد.اگر یک شبکه را هم‌ارز با یک گراف بدانیم، فرایند آموزش شبکه تعیین نمودن وزن هر یال وbase اولیه خواهد بود.

اسلاید ۴: برخی کاربرد هاالگوی کشت براورد بارشپیش بینی وقوع آتش سوزیآلودگی هواکیفیت مواد غذاییپهنه بندی زمین لرزهسطح پوشش جنگل هاخشکسالیبیابان زاییپتانسیل کشت

اسلاید ۵: الگوی کشتیکی از مهم ترین مسایل پیش روی کشاورزی فاریاب، تدوین الگوی کشت بهینه می باشد. در این راستا تخمین پارامترهای موثر بر کمیت و کیفیت آب قابل دسترس به عنوان یکی از مولفه های حایز اهمیت در اتخاذ تصمیمات مدیریتی در پیشرفت و توسعه کشاورزی پایدار امری ضروری است. در این مطالعه از تکنیک شبکه های عصبی مصنوعی برای تخمین سطح آب چاه های پیزومتری و همچنین عوامل موثر بر کیفیت آب EC ,SAR) )مورد استفاده برای کشاورزی بهره گرفته شده است.

اسلاید ۶: برآورد بارشپیش بینی بارش، به عنوان یکی از مهمترین متغیرهای اقلیمی در حوزه مدیریت منابع آب از اهمیت ویژه ای برخوردار است. از اینرو امروزه محققین با ابداع روشهای مستقل از مدل های دینامیکی سیستم، در جستجوی راه هایی بهمنظور شناخت و پیش بینی بهتر متغیرهای مهم هواشناسی از جمله بارش می باشند. یکی از این روش ها، شبکه های عصبی مصنوعی است که از مولفه های هوش مصنوعی محسوب می شود. در این پژوهش، به منظور پیش بینی بارش از داده های ایستگاه سینوپتیک سنندج در مقیاس ماهانه و در دوره آماری (۱۳۹۳-۱۳۵۰) انجام شده است. همچنین به دلیل رفتار غیرخطی بارش، از شبکه های عصبی مصنوعی جهت پیش بینی آن بهره گرفته شد. برای به کارگیری شبکه عصبی، ۷۰ درصد داده ها جهت آموزش شبکه و ۳۰ درصد داده ها نیز برای آزمون و اعتبارسنجی درنظر گرفته شد. در نهایت با انجام آزمون شبکه با لایه های پنهان و ضریب های یادگیری مختلف، مشخص گردید که استفاده از شبکه عصبی مصنوعی پرسپترون با دو لایه پنهان و ضریب آموزش (یادگیری) ۰/۶ نسبت با دیگر حالت ها و ساختار شبکه عملکرد بهتری را برای پیش بینی دارد. به منظور اطمینان از درستی مقادیر پیش بینی، از آماره های ضریب تبیین و میانگین ریشه مربعات خطا ( RMSE) استفاده شد که مقادیر آنها به ترتیب برابر با ۰/۹۷ و ۰/۰۷۲ می باشد.