في هذا البحث تم استخدام الشبكات العصبونيّة الصنعيّة التي تعتبر من أكثر فروع الذكاء الصناعي التي تخدم
عمليات التخمين لإيجاد قطر الغزول القطنيّة المسرحة. تّم جمع البيانات اللازمة وٕ اجراء الاختبارات العملية. ثم تّم العمل على تأسيس خوارزمية برمجية للشبكة العصبونية الصنعية، و التي توفر إمكانية تحديد قطر الغزل القطني المسرح انطلاقاً من المتغيرات المدخلة، و المتمثلة بنمرة الغزل و عدد برماته. حيث أنه بعد إنشاء العديد من الشبكات العصبونية، تّم اختيار الشبكة الأنسب، و التي أعطت أقل نسبة خطأ.
In this research, artificial neural networks, one of the most common branches of artificial
intelligence, were used to evaluate the diameter of the cotton yarn. The necessary data
were collected and practical tests were carried out. Then, an algorithm for the artificial
neural network was established, which provides the possibility of determining the yarn
diameter from the input variables, represented by the count and twist yarn. Where after
the creation of many networks, one was selected which gave the lowest error rate.
المراجع المستخدمة
AHMAD. G, 2014 -The Application of Artificial Intelligence to Predict the Strength of Cotton Yarns. Master thesis –Damascus University, Syria, 116p
BASU. A, DORAISWAMY. I, GOTIPAMUL. R L, 2003 - Meaurement of Yarn Diameter and Twist by Image Analysis. The Journal of The Textile Institute, Vol 94, 47-58
CARVALHO. V, SOARES. F. O, 2008- A Comparative Study Between Yarn Diameter and Yarn Mass Variation Measurement System Using Capatitive And Optical Sensors. The Indian Journal of fiber& Textile Research, Vol 33, 119-125
ينتج عن أنظمة الغزل الحلقي و التوربيني و الهوائي خيوط مختلفة الخصائص و البنية بحيث يمتلك كل نظام حدوداً و تفاوتات خاصة من حيث الجدوى الفنية عند استخدامه و قابلية تطبيقه من الناحية الاقتصادية.
و لإجراء المقارنة بين هذه الأنظمة أُْنتجت خيوط بنمرة 30Ne
يقدم هذا البحث تقنية جديدة لتحسين عامل الاستطاعة بالاعتماد على الشبكات العصبونية الاصطناعية. حيث يتم التحكم بمحرك متواقت عن طريق متحكم عصبوني للتعامل مع مشكلة تعويض الاستطاعة الردية للنظام، و ذلك بهدف تحسين عامل الاستطاعة.
تم في هذا البحث نمذجة النظ
سنقدم في هذا البحث منهجية علمية للتنبؤ قصيرة جدا بالحمولات الكهربائية للمنظومة الكهربائية السورية أي التنبؤ بهذه الحمولات لعدة ساعات قادمة و قد أطلقنا على هذا النوع من التنبؤ التنبؤ العملياتي, تعتمد هذه المنهجية على استخدام الشبكات العصبية الصناعية.
نقدم في هذا البحث دراسة علمية متقدمة متطورة و تواكب الدراسات و التكنولوجيا الحديثة حول التنبؤ قصير الأمد جدا بالأحمال الكهربائية و تطبيق الدراسة من أجل التنبؤ بالحمل الكهربائي في المنظومة الكهربائية السورية الأساسية حيث تم دراسة التنبؤ بهذا الحمل لأر
تهدف هذه الدراسة إلى تحديد العناصر المناخية الأكثر تأثيرا على علاقة الهطل - جريان لنهر الكبير الشمالي, باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. حيث احتوت مدخلات الشبكات العصبية على الهطل المطري و التدفق في النهر, وفق تأخرات زمنية مختلفة, بالإضافة إلى هنص