كاربرد الگويابي عددي مبتني بر هوش مصنوعي

توضیحات

اهداف دوره: يافتن ويژگي هاي مشابه، الگو و روند تغييرات داده ها با توجه به ركوردهاي ثبت شده از رفتار سيستم در گذشته در پيش بيني مصرف، پيش بيني قيمت فروش و طبقه بندي مشتريان

سرفصل
1. الگويابي عددي و انواع آن

2. سري هاي زماني

3. كاربردهاي الگويابي عددي در صنايع نفت و گاز

4. آشنايي با نرم افزار هاي مفيد مرتبط با الگويابي عددي
5. آشنايي با نرم افزار MATLAB
6. مطالعه موردي

زير فصل
1-1پيش بيني

1-2 طبقه بندي

1-3 خوشه بندي

1-4 روشهاي كلاسيك

1-5 شبكه هاي عصبي و نوروفازي

2-1 تعريف سري هاي زماني

2-2مثال هاي كاربردي در دنياي واقعي

2-3 خصوصيت سري هاي زماني

2-4 روش هاي كشف الگوي عددي در سري هاي زماني

2-5پيش بيني پذيري و روشهاي موجود

2-6 معيارهاي لياپانوف 2-7 تحليل R/S

3-1 طبقه بندي مشتريان

3-2 پيش بيني قيمت

3-3 پيش بيني مصرف مشتريان

3-4مديريت نيروي انساني و بررسي عملكرد بخشهاي مختلف سازماني

3-5 بهينه سازي طراحي فني و ساختاري صنعت نفت و گاز

3-6 مهندسي معكوس

3-7 طراحي مهندسي

SPSS ,EVIES.MINITAB,ARDL1-4