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
بهروزرسانی: ۱۴۰۴/۰۲/۱۶
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
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.
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.
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:
این دوره بهطور خاص مناسب گروههای زیر است:
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
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