|
|
|
|
|
 |
جستجو در مقالات منتشر شده |
 |
|
کاربران عمومی فقط به فهرست مقالات منتشر شده دسترسی دارند.
5 نتیجه برای موضوع مقاله:
مریم ترکزاده ماهانی، سروش علیمرادی،
جلد 3، شماره 1 - ( 6-1388 )
چکیده
یکی از ابارهایی که برای تعیین اثرات غیرخطی و اثرات متقابل بین متغیرهای تبیینی در یک مدل رگرسیون لوژستیک به کار میرود، استفاده از شبکههای عصبی واحد ضربی تکاملی است. به منظور براورد پارامترهای مدلی که بدین صورت به دست میآید. یک روش ترکیبی مورد استفاده قرار میگیرد؛ ین روش از ترکیب دو ابزار بهینهساز کلاسیک و الگوریتم تکاملی ساخته میشود. در این ماله ساختار شبکههای عصبی به گونهای تغییر داده میشود که تمام پارامترهای مدل با یک الگوریتم تکاملی قابل براورد باشند. سپس دو روش براورد مورد مقایسه قرار گرفته و نتایج نشان میدهد که براورد پارامترها با الگریتمهای تکاملی منجر به مدلی میشود که از نظر معیار اطلاع آکائیک نسبت به مدل لوژستیک معمولی دقیقتر است، اما استفاده از روش ترکیبی، مدل بهتری را نتیجه میدهد.
محبوبه دوستی ایرانی، سعید پولادساز،
جلد 5، شماره 2 - ( 12-1390 )
چکیده
در این مقاله روشی را برای دستیابی به طرح بلوکی ناقص E -بهینه برای مقایسه تیمارهای آزمایش با تیمار کنترل تحت این فرض که مشاهدات درون بلوک ها همبسته اند، ارائه می دهیم. سپس الگوریتمی برای ساختن طرح بهینه بیان می شود که برای هر ساختار همبستگی با درایه های غیرقطی نامثبت قابل استفاده است.
آرزو مجیری، سروش علیمرادی، محمدرضا احمدزاده،
جلد 7، شماره 1 - ( 6-1392 )
چکیده
یک روش آماری رایج برای دستهبندی، استفاده از مدلهای رگرسیون لوژستیک است. این روش با درنظرگرفتن اثرات خطی از ویژگیهای افراد یا اشیا به مدلسازی احتمالات پسین عضویت در هر دسته میپردازد. در عمل این گمان وجود دارد که اثرات غیرخطی ویژگیها میتوانند نقش موثری در دستهبندی صحیح مشاهدات داشته باشند. اما مسئلهای که در پی ورود اثرات غیرخطی به مدل لوژستیک مطرح میشود، برآوردیابی پارامترها است. تحقیقات در سالهای اخیر با فرض اثرات غیرخطی مانند اثرات متقابل و توابع پایه شعاعی گاوسی در مدل، برای پاسخ به مسئله برآوردیابی، استفاده ترکیبی از ابزارهایی مانند شبکههای عصبی تکاملی و روشهای برآوردیابی ماکسیمم درستنمایی را پیشنهاد کردهاند. در این مقاله نوعی از توابع پایه شعاعی با نام توابع چندربعی معکوس به عنوان اثرات غیرخطی در مدل لوژستیک در نظر گرفته میشود و با روش ترکیبی، پارامترهای مدل برآورد میشوند. آزمایشات تجربی برای مقایسه مدلهای پیشنهادی در این مقاله، با استفاده از دادههای پزشکی و دادههای واقعی مربوط به یک کارخانه تولید فولاد انجام گرفته است. نتایج نشان میدهد که حضور توابع چندربعی معکوس نسبت به توابع گاوسی در مدل، میتواند باعث افزایش دقت دستهبندی شود
فاطمه دلشاد چرمهینی، سعید پولادساز،
جلد 10، شماره 2 - ( 12-1395 )
چکیده
در برخی آزمایشها، تیمارها تحت تأثیر اثرات همسایهها قرار میگیرند. در این موارد بهتر است از طرحهایی استفاده شود که هر تیمار، هر یک از تیمارهای دیگر را به تعداد یکسان در همسایگی خود داشته باشد و بهعبارت دیگر همسایهها متعادل باشند. طرحهای همسایه متعادل به دو دسته تقسیم میشوند. در طرحهای دسته اول، اثرات همسایه چپ و راست یکسان است درحالیکه در طرحهای دسته دوم این دو اثر با هم متفاوتند. در بسیاری از پژوهشهایی که انجام شده است به ساختن طرحهای دسته اول پرداختهاند. در این مقاله چگونگی ساختن طرحهای دسته دوم با روش تغییرات دورهای بیان میشود. همچنین برای چندین مقدار از v (تعداد تیمار) و k (اندازه بلوک) با استفاده از نرم افزار MATLAB این طرحها بهدست آورده میشوند. سپس برخی از آنها که تحت مدل با اثرات همسایه یکطرفه، بهینه عمومی هستند مشخص خواهند شد.
ابراهیم امینی سرشت، حامد لروند،
جلد 20، شماره 1 - ( 6-1405 )
چکیده
زیرساختهای بزرگ مهندسی مانند شبکههای برق، سامانههای ارتباطی و سامانههای سایبر فیزیکی در معرض شوکهایی با شدت و گستره متفاوت قرار دارند که در اثر وابستگی میان مؤلفهها میتوانند موجب خرابیهای زنجیروار در کل شبکه شوند. مدلهای کلاسیک قابلیت اطمینان عموماً با فرض استقلال میان اجزاء و شوکها ساخته شدهاند و از اینرو در توصیف رفتار واقعی سامانهها با محدودیت مواجهاند. در این مقاله چارچوبی جامع برای تحلیل قابلیت اطمینان شبکهها در حضور شوکهای علامتدار زمانی وابسته ارائه میشود. در این چارچوب، هر گره شبکه با فرآیندی علامتدار مدل میشود که شدت و زمان وقوع شوکها را بهصورت همزمان در بر میگیرد و ساختار وابستگی میان مؤلفهها از طریق تابع کاپولا توصیف میگردد. مدل پیشنهادی افزون بر وابستگی آماری، مکانیزم شکست تجمعی، تعمیر ناقص و سیاستهای تخصیص منابع تقویتی را نیز در بر دارد.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
