مقاله ارائه مدل شبکه عصبی برای پیشب بینی عملکرد کلکتور خورشیدی صفحهت تخت با استقاده از داده های مدل ریاضی

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

  مقاله ارائه مدل شبکه عصبی برای پیشب بینی عملکرد کلکتور خورشیدی صفحهت تخت با استقاده از داده های مدل ریاضی دارای ۲۰ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله ارائه مدل شبکه عصبی برای پیشب بینی عملکرد کلکتور خورشیدی صفحهت تخت با استقاده از داده های مدل ریاضی  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله ارائه مدل شبکه عصبی برای پیشب بینی عملکرد کلکتور خورشیدی صفحهت تخت با استقاده از داده های مدل ریاضی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله ارائه مدل شبکه عصبی برای پیشب بینی عملکرد کلکتور خورشیدی صفحهت تخت با استقاده از داده های مدل ریاضی :

تعداد صفحات:۲۰
چکیده:
شبکه های عصبی مصنوعی از مباحث جدیدی است که دانشمندان علوم کامپویتر به آن علاقه مند شده اند و برای پیشرفت هرچند بیشتر علوم کامپیوتر وقت و هزینه زیادی را صرف آن کرده و می کنند. در واقع ساختار کلی شبکه عصبی مصنوعی از شبکه بیولوژیکی مغز انسان الهام گرفته است. شبکه عصبی با پردازش روی داده ها قوانین کلی را فرا می گیرد و خروجی شبکه با خروجی های مطلوب(اندازه گیری شده) مقایسه می شود. در ابتدا با استفاده از داده ها و مقادیر اندازه گیری شده موجود، شبه آموزش داده می شود. این مدل ها قادرند رابطه میان ورودی ها و خروجی های یک سیستم فیزیکی را توسط شبکه هایی از گره ها که همگی به هم متصل هستند، تعیین نمایند که در آن میزان فعالیت هر یک از این اتصالات توسط اطلاعات تاریخی تنظیم می شود (فرآیند آموزش) و در نهایت مدل قادر خواهد بود قوانین مرتبط میان ورودی ها و خروجی ها را کشف نماید، هر چند قوانین غیر خطی و پیچیده باشند.که در این مقاله با استفاده از مدل ریاضی کلکتور خروشیدی صفحه تخت، مدل شبکه عصبی مناسبی را جهت پیش بینی پارامترهای مختلف عملکرد کلکتور ارائه می دهیم. که پارامترهای دبی جرمی و فاصلی بین پوشش اول و دوم و پوشش دوم با صفحه جاذب به عنوان ورودی در نظر گرفته می شوند و خروجی شبکه عصبی، بازده حرارتی می باشد.