فایل ورد کامل مدلسازی و شبیه‌ سازی ترانزیستور با اثر میدان آلی (OFET) با استفاده از شبکه‌ های عصبی مصنوعی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

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 فایل ورد کامل مدلسازی و شبیه‌ سازی ترانزیستور با اثر میدان آلی (OFET) با استفاده از شبکه‌ های عصبی مصنوعی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۶ صفحه

۲ ۲ شبکه‌های عصبی مصنوعی
شبکه عصبی مصنوعی (ANN) یک سیستم پردازش داده ها بر اساس ساختار یک سیستم عصبی بیولوژیکی است. یک شبکه ANN یک ابزار مدل سازی داده قدرتمند است که قادر به جذب و نشان دهنده روابط پیچیده ورودی / خروجی توسط برخی از محاسبات داخلی است. رایج ترین مدل شبکه عصبی پرسپترون چند لایه است (MLP) که در شکل ۵ نشان داده شده است. ساختار شبکه عصبی معمولی دارای دو نوع از اجزای اساسی است، یعنی، نورونها و ارتباط بین آنها. هر لینک دارای یک پارامتر وزن متناظر مرتبط با آن می‌باشد.
هر نورون شامل مجموعه‌ای از ورودی‌ها، و یک تابع فعال سازی است. معماری شبکه از یک لایه ورودی (X)، یک لایه خروجی (Y) و یک یا لایه های پنهان تر (H) تشکیل شده است. MLP یک مدل تغذیه رو به جلو ANN است که مجموعه ای از داده‌های ورودی را بر روی مجموعه‌ای از خروجی مناسب ترسیم می‌کند. یک طرح کلی ساده از مدل ارائه شده ANN در شکل ۶ نشان داده شده است.

عنوان انگلیسی:Modeling and Simulation of Organic Field Effect Transistor (OFET) Using Artificial Neural Networks~~en~~

۲۲ Artificial Neural Networks

The artificial neural network (ANN) is a system of data processing based on the structure of a biological neural system. An ANN is a powerful data modeling tool that is able to capture and represent complex input/output relationships by some internal calculations. The most common neural network model is the multilayer perceptron (MLP) [14-15] shown in Figure 5. A typical neural network structure has two types of basic components, namely, the neurons and links between them. Every link has a corresponding weight parameter associated with it. Each neuron consists of a set of inputs, and an activation function. The network architecture is composed of an input layer (X), an output layer (Y) and one or more hidden layers (H). MLP is a feed forward ANN model that maps sets of input data onto a set of appropriate output. A simplified overview of the proposed ANN model is shown in Figure 6.

$$en!!