به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت

جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه « rf » در نشریات گروه « علوم پایه »

  • سولماز شمسایی، مژگان احمدی ندوشن*، احمد جلالیان
    سابقه و هدف

    امروزه صنعتی شدن و توسعه شهرنشینی باعث آلودگی هوا در اکثر کلان شهرهای جهان شده است و سالانه میلیون ها نفر به علت آلودگی هوا جان خود را از دست می دهند. با توجه به محدود بودن شبکه ایستگاه های پایش آلاینده های هوا و غیر اقتصادی بودن افزایش تعداد این ایستگاه ها در سطح شهرها، دستیابی به پوشش مکانی و زمانی مناسب برای نشان دادن تغییرات غلظت ذرات آلاینده هوا بسیار دشوار است. بر این اساس پژوهش حاضر با هدف تهیه نقشه های دو سالانه (سال های 1397 و 1398 هجری شمسی) آلودگی هوای شهری در سطح شهر اصفهان بر اساس آلاینده CO و با استفاده از داده های زمینی و تصاویر ماهواره ای سنجنده MODIS انجام شد.

    مواد و روش ها

    برای این مطالعه از دو الگوریتم ANFIS و RF استفاده شد. برای اجرای الگوریتم ANFIS، ابتدا داده های ایستگاه های زمینی پایش آلودگی هوا جمع آوری شد و بر اساس آن و با توجه به داده های عمق نوری هواویز حاصل از تصاویر سنجنده MODIS نسبت به استخراج قوانین نخستین فازی اقدام شد و در نهایت با ادغام قوانین فازی و الگوریتم شبکه عصبی مصنوعی، الگوریتم ANFIS برای مدل سازی پراکنش آلودگی هوا در سطح شهر اصفهان اجرا شد. در اجرای الگوریتم RF نیز از داده-های ایستگاه های زمینی و داده های عمق نوری هواویز سنجنده MODIS استفاده شد. دو پارامتر مهم در اجرای الگوریتم RF تعداد درختان جنگل و تعداد متغیرهای موجود در هر گره است که برای بهینه سازی آن ها از روش اعتبارسنجی متقابل 10 قسمتی استفاده شد.

    نتایج و بحث

    نتایج مدل سازی آلاینده CO نشان داد الگوریتم RF نتایج بهتری را نسبت به الگوریتم ANFIS ارایه داده است، به طوری که مقدار خطای RMSE الگوریتم RF 724/0 و مقدار خطای RMSE الگوریتم ANFIS 809/0 پی پی ام است، همچنین مقدار خطای MAE الگوریتم RF 636/0 و مقدار خطای MAE الگوریتم ANFIS 792/0 پی پی ام است. بنابراین می توان گفت الگوریتم RF از کارایی و دقت بیشتری در مدل سازی آلاینده CO برخوردار است. نتایج پراکنش مکانی آلاینده CO با استفاده از الگوریتم ANFIS نشان داد میزان این آلاینده در سطح شهر اصفهان به صورت محلی تغییر می کند، به طوری که مناطق مرکزی و شمالی شهر اصفهان دارای بیشترین آلایندگی و مناطق شرقی و غربی اصفهان دارای کمترین آلایندگی هستند. بررسی مقادیر عددی به دست آمده از الگوریتم ANFIS نیز نشان داد کمترین میزان آلایندگی CO در سطح شهر اصفهان برابر با 43/1 پی پی ام و بیشترین مقدار آن برابر با 13/2 پی پی ام است. نتایج به دست آمده از الگوریتم RF نشان داد با حرکت از جنوب شرقی به سمت شمال غربی شهر اصفهان بر میزان آلاینده CO افزوده شده و مناطق شمال غربی شهر اصفهان از بیش ترین آلایندگی CO برخوردار هستند، بررسی مقادیر عددی به دست آمده از میزان آلایندگی CO بر اساس الگوریتم RF نشان داد کمترین میزان آلاینده CO برابر با 57/0 پی پی ام و بیشترین مقدار آن برابر با 27/2 پی پی ام است.

    نتیجه گیری

    در انتها می توان نتیجه گرفت الگوریتم های ANFIS و RF با داشتن ویژگی هایی همچون امکان مدل سازی غیر خطی، توانایی کاهش اثرات منفی داده های پرت و حساسیت کمتر به مساله کمینه محلی، روش هایی مناسب و دقیق در مدل سازی مسایل محیطی هستند. شایان به ذکر است که بخش گسترده ای از خطای مشاهده شده در نتایج روش های ANFIS و RF، مرتبط با ویژگی های ذاتی تصاویر سنجنده مودیس (همچون پوشش ابر و مختلط بودن بیش از حد پیکسل ها با توجه به ابعاد یک کیلومتری آنها) و نقطه ای بودن اندازه گیری های ایستگاه های زمینی و همچنین امکان خطا در داده های ثبت شده در ایستگاه های زمینی است.

    کلید واژگان: اصفهان, مدل سازی, ANFIS, CO, RF}
    Soolmaz Shamsaie, Mozhgan Ahmadi Nadoushan *, Ahmad Jalalian
    Introduction

    Industrialization, urbanization, and population growth are considered as the main causes of urban air pollution that is responsible for millions of deaths per year worldwide. Besides, the impact of urban air pollution on health is considerable. Respiratory, lung diseases, and heart attacks are largely due to urban air pollution. However, there is a lack of air pollution monitoring stations (hereafter simply stations) in most cities worldwide because of their high expenses, and, thus, access to high spatial and temporal coverage of air pollutants and their distribution is limited. To address this issue, the main purpose of this study was to estimate CO concentration in Isfahan, Iran, based on air pollution monitoring stations and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data from 2018 to 2019.

    Material and methods

    In the present work, we used ANFIS and Random Forest (RF) algorithms to estimate the CO concentration level. To implement the ANFIS algorithm, based on collected air pollution data from the stations and Aerosol Optical Depth (AOD) data from MODIS imagery, the basic fuzzy rules were extracted. Further, with the integration of fuzzy rules and artificial neural network algorithm, ANFIS algorithm was implemented to model the dispersion of CO level in Isfahan city. To model the dispersion of CO using the RF algorithm, air pollution data and AOD data were used. Since the number of trees and the number of variables in each node are two basic parameters in the success of the RF algorithm, a 10-fold cross-validation method was used to identify value for these two variables.

    Results and discussion

    Our findings indicated that the RF algorithm was more efficient and accurate in spatial modeling the dispersion of CO because it achieved better RMSE and MAE results than the ANFIS algorithm. The RMSE error value of the RF and ANFIS algorithms were 0.724 and 0.809 ppm, respectively. Furthermore, the MAE error value of the RF and ANFIS algorithms were 0.636 and 0.792 ppm, respectively. In the case of spatial dispersion of CO pollutants, the ANFIS algorithm showed that the amount of this pollutant varies in the city. For example, the central and northern regions of Isfahan had the most pollution and the eastern and western regions of Isfahan had the least pollution based on the ANFIS algorithm. Regarding the RF algorithm, it was observed that by moving from the southeast to the northwest of Isfahan, the amount of CO pollutant increases, and the northwestern regions of Isfahan had the highest CO pollution. The examination of numerical values obtained from the ANFIS algorithm showed that the lowest amount of CO pollution in Isfahan city was equal to 1.43 ppm and the highest amount was 2.13 ppm. In contrast, obtained results from the RF algorithm showed that the lowest amount of CO pollution in the city was equal to 0.57 ppm and the highest amount was 2.27 ppm.

    Conclusion

    Overall, it can be concluded that since ANFIS and RF algorithms are appropriate and accurate methods in modeling environmental problems due to their nonlinear modeling, the ability to reduce the negative effects of outgoing data, and less sensitivity to the local minimum problem. It should be noted that a significant part of the error observed in the results of ANFIS and RF methods was related to the intrinsic properties of MODIS imagery (i.e., cloud cover and mixed pixel problem due to the coarse resolution of MODIS imagery), point measurements of air pollution data collected from the stations, and recorded data error at the stations.

    Keywords: Isfahan, Modeling, ANFIS, CO, RF}
  • ناصر احمدی کمیجانی*، محمد مهدی خطیب، ابراهیم غلامی، غلامرضا میراب شبستری، محمدحسین زرین کوب

    واحدهای سنگی دگرریخته ناحیه توتک و ماهیرود در شمال پهنه زمین درز سیستان شامل سه گروه واحد سنگی افیولیتی، آذرین و رسوبی است. در این پژوهش بر اساس مقاطع نازک و با استفاده از روش های Rf /Ф و برش زاویه ای تحلیل واتنش نهایی و تاوایی برروی دو مقطع انجام شد. میانگین شکل بیضیت واتنش (K) برای مقاطع شمالی و جنوبی به ترتیب 67/0 و 78/0 محاسبه شده است که نشان از قرارگیری در ناحیه واتنش پهن شدگی بر نمودار فلین اصلاح شده و حاکی از رژیم لغزشی- فشارشی در منطقه است. مقادیر میانگین عدد جنبش شناختی تاوایی مقاطع شمالی و جنوبی به ترتیب 51/0 و 71/0 محاسبه شد. هم چنین نسبت مولفه برش محض و برش ساده 66 درصد به 34 درصد در مقطع شمالی و برای مقطع جنوبی هر دو مولفه برش محض و برش ساده 50 درصد است. این امر تاییدی بر پژوهش های پیشین در منطقه دارد که از میزان برش ساده با حرکت به سوی بخش شمالی زمین درز، کاسته می شود.

    کلید واژگان: واتنش نهایی, عدد تاوایی, روش Rf, Ф, زاویه برش, زمین درز سیستان}
    Nasser Ahmadi Comijnay*, Mohammad Mahdi Khatib, Ebrahim Gholami, Gholamreza Mirab Shabestari, Mohammad Hosein Zarrinkoub

    Deformed rock units in Tutak and Mahirud regions in northern part of Sistan suture zone include ophiolite, igneous and sedimentary rocks. In this research, based on microstructures and by using Rf /Ф and shear strain methods, finite strain and vorticity analyses were carried out on both sections. The estimated values of mean strain ellipsoid shape (K-value) for both A and B sections are 0.67 and 0.78 respectively, which show flattening strain shape on the modified Flinn diagram and reveal a transpressional regime in the study area. The mean kinematic vorticity evaluated amounts for both A and B sections are 0.51 and 0.71 respectively.
    Likewise, the relative contributions of the pure shear component with respect to the simple shear component are 66 to 34 percent for section A; whereas both pure and simple shear components for section B are 50 percent. These results confirm pervious study in this area which mentioned the amount of simple shear components decreased to the termination (to the north) of suture zone.

    Keywords: Finite strain, Vorticity number, Rf, Ф method, Angle of shear, Sistan suture zone}
  • Alyaa Abdulhussein Al-Joda*, Enas Fadhil Abdullah, Suad A. Alasadi

    Medical data mining has been a widespread data mining area of late. Mainly, diagnosing cancers is one of the most important topics that many researchers studied to develop intelligent decision support systems to help doctors. In this research, three different classifiers are used to improve the performance in terms of accuracy. The classifiers are Support Vector Machine (SVM), Adaptive Boosting (AdaBoost), and Random forests (RF). Two machine learning repository datasets are used to evaluate and verify the classification methods. Classifiers are trained using the 10-fold crossvalidation strategy, which splits the original sample into training and testing sets. In order to assess classifier efficiency, accuracy (AC), precision, recall, specificity, F1, and area under the curve are used (AUC). The Experiments showed that the AdaBoost classifier’s achieved an accuracy of 100% which is superior in both datasets in comparison with SVM and RF with AC of 97%. The accuracy is also compared with another study from the previous work that uses the same datasets, and the results demonstrated that the current research has better accuracy than the other study.

    Keywords: Classifier, AdaBoost, SVM, RF, ROC, Breast Cancer}
  • سنور عبدالقادری، عزیزاله شفیع خانی
    نانوذرات نقره در بستری از لایه های کربن شبه الماسی به روش لایه نشانی همزمان کندوپاش با امواج رادیویی و انباشت شیمیایی بخار، به کمک پلاسما و با استفاده از گاز عامل استیلن و هدف نقره ساخته شد. از آنجا که شرایط ساخت، همچون فشار اولیه و توان منبع امواج رادیویی ثابت نگه داشته شده بود، با تغییر زمان انباشت تغییر فازی در نوع دانه بندی، خواص الکتریکی و اپتیکی این لایه ها مشاهده شد که مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفته است.
    کلید واژگان: نانوذرات نقره, انباشت بخار شیمیایی به کمک پلاسما, خواص الکتریکی و اپتیکی}
    S. Abdolghaderi, A. Shafiekhani
    Silver nanoparticles embedded in DLC matrix، were prepared by co-deposition of RF-Sputtering and RF-PECVD method from acetylene gas and sliver target. The RF power and initial pressure of chamber were fixed. Variations of morphology، optical and electrical properties of these films over time were investigated.
    Keywords: silver nanoparticles, RF, PECVD, optical, electrical properties}
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال