شبکه های عصبی مصنوعی سیستمهای پردازش اطلاعات هستند. در سالهای اخیر این الگوریتمها مورد توجه محققان بسیاری برای مدلسازی فرایندهای مختلف و همچنین حل مسائل گوناگون قرار گرفته‌اند.در این تحقیق یک مدل شبکه عصبی مصنوعی برای پیش بینی خصوصیات کششی نخهای مغزی دار با رویه پنبه و مغزی نایلون ارائه می‌شود. بدین منظوراز شبکه‌های چند لایه پیشرونده با الگوریتم آموزشی انتشار به عقب برای بررسی رابطه و ایجاد یک نگاشت بین پارامترهای تولید(نمره جزء رویه، نمره جزء مغزی، کشیدگی اولیه اعمالی به جزء مغزی و تاب اعمال شده به نخهای مغزی دار) و خواص کششی (استحکام و ازدیاد طول تا حد پارگی) نخهای مغزی دار استفاده می‌شود. نتایج حاصل نشان داد شبکه‌های عصبی مصنوعی یک روش موثر برای پیش بینی خصوصیا ت کششی نخهای مغزی‌دار است؛ به طوری که انحراف استاندارد خطای پیش بینی دسته‌های آموزش دهنده و آزمایش کننده همواره از انحراف استاندارد آزمایشات کمتر بود.

واژه‌های کلیدی: شبکه‌های عصبی مصنوعی، الگوریتم انتشار به عقب، نخهای مغزی دار، تصدیق متقاطع، خواص کششی

متن کامل [PDF 1052 kb]   (1384 دریافت)