آموزش مدل‌سازی ANFIS با الگوریتم چرخه آب - Water Cycle Algorithm در متلب

در دنیای امروز، مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده علمی با بهره‌گیری از روش‌های پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، به یکی از مؤثرترین راهکارها برای تحلیل و پیش‌بینی تبدیل شده است. در این میان، سیستم‌های استنتاج عصبی–فازی ... بیشتر

جدید
7 دانشجو
پیشرفته

به‌روزرسانی: ۱۴۰۴/۰۲/۱۶

محتوای دوره
پیش‌نیاز‌ها
درباره دوره
درباره استاد

آنچه در این دوره می‌آموزید

مدل‌سازی تک‌هدفه جهت پیش‌بینی پدیده‌های علمی با سیستم استنتاج عصبی - فازی ترکیبی با الگوریتم چرخه آب

چاپ مقالات در ژورنال‌های معتبر، نوشتن پایان‌نامه و رساله، و انجام پژوهش‌های علمی پیشرفته

پیاده‌سازی عملی پروژه‌های تحقیقاتی باقابلیت کاربرد در علوم مختلف

طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های پیش‌بینی‌کننده هوشمند با ANFIS بهبود یافته برای کاربردهای علمی

محتوای دوره

4 فصل 9 جلسه 3 ساعت ویدیو
مروری بر سیستم استنتاجی عصبی فازی ANFIS
  مقدمه و معرفی ANFIS و فازی‌سازی
مشاهده
"24:28
  معرفی توابع عضویت، اجزای و لایه های سیستم ANFIS
مشاهده
"29:26
  مراحل آموزش ANFIS و ارائه مثال
"20:04
  نحوه ترکیب سیستم استنتاجی عصبی فازی و الگوریتم های فراابتکاری
"10:24
مدل‌سازی تک‌هدفه، پیش‌پردازش داده‌ها
مدل‌سازی در محیط متلب
بررسی یک مقاله علمی و پژهشی

پیش‌نیاز‌ها

برای بهره‌مندی کامل از مطالب این دوره، آشنایی مقدماتی با ریاضیات پایه و نرم‌افزار MATLAB توصیه می‌شود. این دانش اولیه به درک بهتر مفاهیم و پیاده‌سازی تمرین‌ها کمک خواهد کرد.

درباره دوره

در دنیای امروز، مدل‌سازی پدیده‌های پیچیده علمی با بهره‌گیری از روش‌های پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، به یکی از مؤثرترین راهکارها برای تحلیل و پیش‌بینی تبدیل شده است. در این میان، سیستم‌های استنتاج عصبی–فازی (ANFIS)، به عنوان روشی ترکیبی از منطق فازی و شبکه‌های عصبی، توانایی بالایی در مدل‌سازی سیستم‌های غیرخطی و نامعین دارند.

این دوره با هدف آموزش کاربردی مدل‌سازی سیستم ANFIS و بهینه‌سازی آن با استفاده از الگوریتم چرخه آب (Water Cycle Algorithm – WCA) طراحی شده است. در این مسیر، شما با مفاهیم پایه، تکنیک‌های پیشرفته و پیاده‌سازی عملی این سیستم‌ها در محیط MATLAB آشنا خواهید شد. تمرکز این دوره بر تلفیق آموزش نظری و عملی، و حل پروژه‌محور مسائل علمی است.

 اهداف دوره

  • آشنایی با ساختار و عملکرد سیستم‌های استنتاج عصبی–فازی (ANFIS)
  • درک الگوریتم چرخه آب و کاربرد آن در بهینه‌سازی مدل‌ها
  • ترکیب منطق فازی، شبکه‌های عصبی و الگوریتم WCA برای مدل‌سازی دقیق‌تر
  • پیاده‌سازی گام‌به‌گام مدل‌های ترکیبی در MATLAB
  • توانایی تحلیل و پیش‌بینی داده‌های علمی با دقت بالا 

چرا این دوره مهم است؟

سیستم‌های ANFIS، با ترکیب قدرت یادگیری شبکه‌های عصبی و قابلیت استدلال منطق فازی، ابزاری قدرتمند برای مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده هستند. اما این مدل‌ها در حالت پایه ممکن است به کارایی مطلوب نرسند. استفاده از الگوریتم‌های فراابتکاری مانند چرخه آب، امکان بهینه‌سازی پارامترها را فراهم کرده و دقت خروجی‌ها را به‌طور چشمگیری افزایش می‌دهد.

ترکیب ANFIS و الگوریتم‌های بهینه‌سازی، یک رویکرد نوآورانه و مؤثر برای حل مسائل علمی، مهندسی و صنعتی محسوب می‌شود؛ از جمله در حوزه‌هایی مانند:

  • پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • سیستم‌های کنترل هوشمند
  • تشخیص بیماری‌ها
  • بهینه‌سازی فرایندهای صنعتی
     

 مخاطبان دوره

این دوره به‌طور خاص مناسب گروه‌های زیر است:

  • دانشجویان تحصیلات تکمیلی در رشته‌های فنی و مهندسی
  • پژوهشگران علاقه‌مند به یادگیری مدل‌سازی هوشمند
  • متخصصان تحلیل داده و مدل‌سازی در MATLAB
  • افرادی که قصد دارند در حوزه‌های هوش مصنوعی کاربردی فعالیت داشته باشند
     

سرفصل‌ها و مفاهیم کلیدی دوره

  • فصل اول: آشنایی با ANFIS
    معرفی سیستم‌های عصبی–فازی و کاربردهای آن
    مقایسه مدل‌های سوگنو و ممدانی
    تعریف قوانین فازی، توابع عضویت و ساختار ANFIS
    آموزش گام‌به‌گام سیستم ANFIS با مثال کاربردی
    معرفی روش‌های ترکیب ANFIS با الگوریتم‌های فراابتکاری
  • فصل دوم: مدل‌سازی تک‌هدفه و پیش‌پردازش داده‌ها
    مراحل مدل‌سازی تک‌هدفه
    نرمال‌سازی و آمار توصیفی داده‌ها
    انتخاب ویژگی با استفاده از همبستگی متقابل و خودهمبستگی
  • فصل سوم: پیاده‌سازی مدل در MATLAB
    ایجاد ساختار اولیه سیستم فازی (FIS)
    آموزش سیستم با الگوریتم ANFIS
    تعریف تابع هزینه، نمودار خروجی و آموزش با الگوریتم چرخه آب
    اتصال نهایی الگوریتم WCA به مدل و اجرای پروژه
  • فصل چهارم: بررسی مقاله علمی
    تحلیل یک مقاله پژوهشی مرتبط برای درک کاربردهای واقعی مدل‌ها
     

مفاهیم پیشرفته مورد بررسی در دوره

الگوریتم چرخه آب (WCA): الگوریتمی الهام‌گرفته از فرآیندهای طبیعی مانند بارش، جریان رودخانه و نفوذ آب، معرفی‌شده توسط اسکَندَر و همکاران در سال ۲۰۱۲
سیستم‌های هیبریدی ANFIS: ترکیب منطق فازی، شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی برای حل مسائل پیچیده
مدل‌سازی هدف‌محور و پردازش داده‌ها برای افزایش دقت پیش‌بینی 

با شرکت در این دوره، شما علاوه بر درک کامل مفاهیم نظری مدل‌سازی فازی و ترکیبی، توانایی پیاده‌سازی عملی آن‌ها را در پروژه‌های واقعی پیدا خواهید کرد. این دوره یک مسیر یادگیری حرفه‌ای برای پژوهشگران، مهندسان، و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی و مدل‌سازی پیشرفته فراهم می‌سازد.

اطلاعات بیشتر

درباره استاد

حسین حکیمی خانسر
4 دوره
35 دانشجو

دکتر حسین حکیمی خانسر، دارای مدرک دکتری در رشته مهندسی آب با گرایش سازه‌های آبی از دانشگاه تبریز است. ایشان سابقه فعالیت در زمینه کنترل و بهره‌برداری از سازه‌های آبی و منابع آب را در کارنامه داشته و هم‌اکنون به‌عنوان کارشناس مدیریت سیستم‌های پیچیده آبی و کنترل عملکرد سازه‌های آبی  در وزارت نیرو و آب منطقه‌ای گیلان فعالیت می‌کنند. مسئولیت‌های او شامل بهینه‌سازی منابع آبی و مدیریت بحران‌های آبی در سطح استان گیلان می‌باشد. علاوه بر فعالیت‌های حرفه‌ای، دکتر حکیمی خانسر به‌عنوان مدرس در پژوهشگاه نیرو گیلان در زمینه‌های مرتبط با مهندسی آب و هوش مصنوعی تدریس می‌کنند. ایشان صاحب تجربه گسترده در مدل‌سازی آب، بهینه‌سازی منابع آبی و کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های سازه‌های آبی هستند و مقالات علمی متعددی در این زمینه منتشر کرده‌اند. تحقیقات او به‌ویژه بر روی هوش مصنوعی هیبریدی و کاربرد آن در تحلیل و پیش‌بینی رفتار سازه‌های آبی تمرکز دارد. رساله دکتری ایشان در زمینه مدل‌سازی باهوش مصنوعی هیبریدی، با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته برای تحلیل داده‌ها، نقش مهمی در پیشرفت دانش این حوزه ایفا کرده است. این رساله می‌تواند به‌عنوان مرجعی قابل اعتماد برای دانشجویان رشته‌های مختلف مهندسی، علوم پایه و حتی رشته‌های انسانی که به یادگیری ماشین علاقه دارند، مورد استفاده قرار گیرد. از سوابق آموزشی ایشان می‌توان به تدریس در بیش از 25 دوره و کارگاه آموزشی در زمینه‌های مرتبط با مهندسی آب، مدیریت منابع آبی و کاربرد هوش مصنوعی اشاره کرد.

اطلاعات بیشتر

دیگر دوره‌های حسین حکیمی خانسر

سوالات پرتکرار

پس از سپری شدن زمان دوره، به محتوای دوره دسترسی خواهم داشت؟

بله؛ پس از سپری شدن مدت زمان دوره شما به محتوای دوره دسترسی خواهید داشت و می توانید از ویدئوها، تمارین، پروژه و دیگر محتوای دوره در صورت وجود استفاده کنید ولی امکان تصحیح تمارین توسط پشتیبان و دریافت گواهی نامه برای شما وجود نخواهد داشت.

تمام حقوق این وب‌سایت برای شرکت ندای دانش همراه ایرانیان (مکتب‌خونه‌‌‌‌) است.