مقاله ارائه یک الگوریتم نوین جهت مدل سازی و بهینه سازی فرآیند کریستالایزور تولید نمک با استفاده از ماشین بردار پشتیبان

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

  مقاله ارائه یک الگوریتم نوین جهت مدل سازی و بهینه سازی فرآیند کریستالایزور تولید نمک با استفاده از ماشین بردار پشتیبان دارای ۱۶ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله ارائه یک الگوریتم نوین جهت مدل سازی و بهینه سازی فرآیند کریستالایزور تولید نمک با استفاده از ماشین بردار پشتیبان  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 یک الگوریتم نوین جهت مدل سازی و بهینه سازی فرآیند کریستالایزور تولید نمک با استفاده از ماشین بردار پشتیبان،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله ارائه یک الگوریتم نوین جهت مدل سازی و بهینه سازی فرآیند کریستالایزور تولید نمک با استفاده از ماشین بردار پشتیبان :

تعداد صفحات:۱۶
چکیده:
در واحد های آب شیرین کن، معمولا جریانی از آب شور غلیظ تولید می شود که به دریا بازگردانده می شود. این مساله می تواند مسائل زیست محیطی حادی را ایجاد کند. با اعمال یک سری عملیات اضافی بر آب نمک خروجی از واحد های آب شیرین کن، از آن دو محصول با ارزش نمک طعام تصفیه شده و آب شیرین بدست می آید. فرآیند کریستالیزاسیون از جمله فرآیندهایی است که در تولید نمک طعام تصفیه شده از آب نمک خروجی از واحدهای آب شیرین کن به کار می رود. از جمله پارامترهای مهم دراین فرایند اندازه و رنگ ذرات نمک می باشد که در کیفیت محصول موثر می باشد. این فرآیند یک فرآیند پیچیده و یک سیستم غیر خطی است. یکی از روش های مهم برای مدلسازی و بهینه سازی سیستم های غیر خطی، روش ماشین بردار پشتیبان می باشد که به طور موفقیت آمیزی در رگرسیون های خطی استفاده شده است. در این مقاله با استفاده از ماشین بردار پشتیبان و با استفاده از داده های آزمایشگاهی به مدلسازی فرآیند کریستالیزاسیون پرداخته شده است و بر اساس مدل بردار پشتیبان تهیه شده، پارامترهای مدل بهینه سازی می گردند تا کیفیت محصول نمک خروجی بهینه گردد. همچنین نتایج مدلسازی با نتایج مدلسازی با استفاده از شبکه عصبی مقایسه شده است. دیده می شود نتایج حاصل از روش ماشین بردار پشتیبان از دقت بالاتری نسبت به شبکه عصبی برخوردار می باشد.