ناشر تخصصی کنفرانس های ایران

لطفا کمی صبر نمایید
CIVILICAWe Respect the Science
ناشر تخصصی کنفرانسهای ایران
عنوان
مقاله

الگوریتم شبکه عصبی مصنوعی TRANSFORM برای بهینه سازی آنلاین فرآیندهای صنعتی پیچیده: مطالعه موردی فرآیند ذوب

تعداد صفحات: 6 | تعداد نمایش خلاصه: 62 | نظرات: 0
سال انتشار: 1398
کد COI مقاله: ICIORS12_180
زبان مقاله: فارسی
(فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد)

راهنمای دانلود فایل کامل این مقاله

اگر در مجموعه سیویلیکا عضو نیستید، به راحتی می توانید از طریق فرم روبرو اصل این مقاله را خریداری نمایید.

با عضویت در سیویلیکا می توانید اصل مقالات را با حداقل ۳۳ درصد تخفیف (دو سوم قیمت خرید تک مقاله) دریافت نمایید. برای عضویت در سیویلیکا به صفحه ثبت نام مراجعه نمایید.در صورتی که دارای نام کاربری در مجموعه سیویلیکا هستید، ابتدا از قسمت بالای صفحه با نام کاربری خود وارد شده و سپس به این صفحه مراجعه نمایید.

لطفا قبل از اقدام به خرید اینترنتی این مقاله، ابتدا تعداد صفحات مقاله را در بالای این صفحه کنترل نمایید.

برای راهنمایی کاملتر راهنمای سایت را مطالعه کنید.

خرید و دانلود فایل مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای 6 صفحه است در اختیار داشته باشید.

قیمت این مقاله : 7,000 تومان

آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:

مشخصات نویسندگان مقاله الگوریتم شبکه عصبی مصنوعی TRANSFORM برای بهینه سازی آنلاین فرآیندهای صنعتی پیچیده: مطالعه موردی فرآیند ذوب

غلام حسن شیردل - گروه ریاضی، دانشکده علوم، دانشگاه قم، قم، ایران
مدینه فرنام - گروه ریاضی، دانشکده علوم، دانشگاه قم، قم، ایران

چکیده مقاله:

شبکه های عصبی مصنوعی ANNs برای توانایی قابل اعتماد آنها در پیش بینی و ثبت فرآیندهای غیرخطی داده های علمی مطرح شده اند.از آنجا که ماهیت ابتکاری برآورد پارامترهای وابسته به ANNs و مشکل بیش برازش در آنها باعث کمبود الگوریتم های تخمین زننده اندازه آموزشی شده است و از سیر تکاملی آنها به عنوان مدل های کارآمد جایگزین جلوگیری میکند، در این کار قصد داریم الگوریتمی جدید با ساختارشبکه های عصبی مصنوعی را به نام TRANSFORM با هدف برآورد کردن شبیه سازی و بهینه سازی ساختار ANNبرای تعیین اندازه آموزشی مشارکت دهیم به گونه ای که بیشترین دقت، کمترین اندازه نمونه و کمترین تعداد گره در ANN حاصل شود. علاوه براین مدل های کارآمد جدیدی برای تعیین اندازه آموزشی براساس نمونه گیری Sobol ارائه شده است. الگوریتم TRANSFORM برای یک مدل ذوب صنعتی غیرخطی از صنایع فولاد استفاده شده است. بهینه سازی چندهدفه مدل ذوب برای بیشترین بهره وری، بیشترین صرفه جویی در انرژی و حداقل هزینه عملیاتی با استفاده از ANN و به کمک الگوریتم ژنتیک چند هدفه مرتب شده نامغلوب NSGA-II تضمین می شود. بهینه سازی به کمک این الگوریتم 13 بار سریع تر از بهینه سازی به روش درون یابی کریجینگ Kriging Interpolation می باشد.

کلیدواژه ها:

شبكه عصبي مصنوعي، برنامه ريزي چندهدفه، الگوريتم ژنتيك چندهدفه با مرتب سازي نامغلوب

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

برای لینک دهی به این مقاله می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:

https://civilica.com/doc/923639/

کد COI مقاله: ICIORS12_180

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
شیردل، غلام حسن و فرنام، مدینه،1398،الگوریتم شبکه عصبی مصنوعی TRANSFORM برای بهینه سازی آنلاین فرآیندهای صنعتی پیچیده: مطالعه موردی فرآیند ذوب،دوازدهمین کنفرانس بین المللی انجمن ایرانی تحقیق در عملیات،بابلسر،،،https://civilica.com/doc/923639

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (1398، شیردل، غلام حسن؛ مدینه فرنام)
برای بار دوم به بعد: (1398، شیردل؛ فرنام)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

مدیریت اطلاعات پژوهشی

صدور گواهی نمایه سازی | گزارش اشکال مقاله
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

علم سنجی و رتبه بندی مقاله

مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
نوع مرکز: دانشگاه دولتی
تعداد مقالات: 3,537
در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

مقالات پیشنهادی مرتبط

مقالات مرتبط جدید

به اشتراک گذاری این صفحه

اطلاعات بیشتر درباره COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.

پشتیبانی