مقدمه
در این پروژه، ورودی ها و خروجی های یک سیستم چند ورودی و چند خروجی غیر خطی، برای ایجاد یک مدل دینامیکیِ هوشمند، استفاده شده است. بنابراین انتخاب شبکه های عصبی مصنوعی از نوع پرسپترون های چندلایه برای این منظور مناسب است. در کنار این نوع از مدل سازی، استفاده از یک شیوه مناسب برای کنترل پیشگویانه (پیش بینانه) مدل یاد شده، ضروری است. مدل های برگشتی تصحیح شونده که از قوانین تعدیل ماتریس های وزنی مسیرهای ارتباطی بین نرون های مدل استفاده می کنند، در این پروژه به کار گرفته شده اند. این قوانین برای آموزش سیستم، جهت کنترل و دستیابی به خروجی مطلوب در زمان های بعدی به کار می روند. فراگیری در این سیستم نیز از نوع فراگیری با سرپرست می باشد؛ به این صورت که معادله دیفرانسیل دینامیکیِ سیستم در دسترس است و بنابراین مقادیر مطلوب برای متغیر هدف، که سیستم باید به آن برسد، برای زمان های آینده مشخص می باشد و خروجی سیستم با استفاده از یک کنترل کننده پیش بین، همواره باید به این اهداف دست یابد. سیستم مورد مطالعه در این پروژه، یک رآکتور شیمیایی است که برای اختلاط پیوسته مواد شیمی ایی واکنش دهنده با غلظت ها و مقادیر تعریف شده و تولید یک ماده محصول با یک غلظت متغیر با زمان به کار می رود؛ که میزان مطلوب این غلظت در یک زمان خاص، به عنوان هدف مطلوبی است که سیستم باید به آن دست یابد. همچنین به جای یک سیستم واقعی، از یک مدل نرم افزاری برای جمع آوری داده های ورودی و خروجی استفاده می شود و در نهایت، نتایج این مدل سازی موفقیت آمیز، توانایی روش های مدل سازی هوشمند را همان گونه که در این تحقیق آمده است، اثبات می کند. در این پروژه، ورودی ها و خروجی های یک سیستم چند ورودی و چند خروجی غیر خطی، برای ایجاد یک مدل دینامیکیِ هوشمند، استفاده شده است. بنابراین انتخاب شبکه های عصبی مصنوعی از نوع پرسپترون های چندلایه برای این منظور مناسب است. در کنار این نوع از مدل سازی، استفاده از یک شیوه مناسب برای کنترل پیشگویانه (پیش بینانه) مدل یاد شده، ضروری است. مدل های برگشتی تصحیح شونده که از قوانین تعدیل ماتریس های وزنی مسیرهای ارتباطی بین نرون های مدل استفاده می کنند، در این پروژه به کار گرفته شده اند.
دسته: 
نمای دیوار حیاط ساختمان آپارتمان 4 طبقه روی پیلوت - 667