-
فصل اول :نانو لوله هاي كربني
-
1-1 - معرفي نانولوله هاي كربني
-
2-1 - ويژگي هاي نانولوله هاي كربني
-
3-1 - توليد نانولوله هاي كربني
-
-1- روش تخليه قوس الكتريكي
-
-2- روش تبخير ليزري
-
-3- رسوب بخار شيميايي
-
4-1 - كاربردهاي نانولوله هاي كربني
-
-1- ترانزيستور
-
-2- حسگرها
-
-3- نمايشگرهاي گسيل ميداني
-
-4- حافظه هاي نانولوله اي –
-
5- استحكام دهي نانوكامپوزيت ها
-
6- - ديگر كاربردها
-
5-1 - سخن پاياني
-
-6-1 نتيجه گيري
-
فصل دوم : ساختار الكتريكي نانولوله هاي كربني
-
1-2 - ساختار الكتريكي نانولوله هاي كربني (نگاه اول )
-
2-2 - ساختار الكتريكي نانولوله هاي كربني (نگاه دوم)
-
3-2 - نانولوله ها : آن ها چطور هدايت مي كنند
-
4-2 - ترانزيستورهاي نانولوله اي
-
5-2 - نانولوله ها به عنوان فلز هاي تك بعدي
-
-6-2 نتيجه گيري
-
-
فصل سوم : شبكه هاي عصبي مصنوعي
-
1-3 - شبكه هاي عصبي
-
2-3 – روش كار نرون ها
-
3-3 - مدل رياضي
-
4-3 - روش پس انتشار
-
5-3 - معماري شبكه هاي پس انتشار
-
3 الگوريتم پس انتشار
-
7-3 - محدوديت هاي پس انتشار
-
-
-
فصل چهارم: مدل سازي و نتيجه گيري
-
-1-4 آماده سازي داده ها
-
-2-4 نتيجه گيري
-
مراجع
-
-
فهرست اشكا ل
-
عنوان صفحه
-
-1 انواع نانولوله ها
-
-2 بردارهاي هندسه ي نانولوله
-
-3 ذخيره سازي هيدروژن
-
-4 روال روش تخليه قوس الكتريكي
-
-5 روش تبخير ليزري
-
-6 بردارهاي هندسه ي نانولوله 21
-
از نانولوله هاي كربني
-
STM -7 تصاوير
-
Curling up with a nanotube -8
-
Measuring the conductance of nanotubes -9
-
Nanotubes as transistors -10
-
Nanotubes as metals -11
-
-12 نرون بيولوژيكي
-
-13 نرون تك ورودي
-
-14 نرون چند ورودي
-
-15 شبكه ي چند لايه
-
logsig , tansig -16 توابع انتقال
-
purelin -17 تابع انتقال
-
Feedforward -18 شبكه هاي
-
-19 قراردادن داده ها در محيط كاري مطلب
-
-20 وارد كردن داده ها براي تعريف يك شبكه جديد
-
-21 تعريف يك شبكه جديد
-
-22 اطلاعات آموزش
-
-23 اعتبارسجي و تست كردن
-
-24 تعيين پارامتر هاي تست
-
-25 ساختار بكار رفته
-
-26 نتيجه
-
-27 مقايسه ميزان خروجي واقعي و خروجي شبكه براي 6 نرون
-
-28 مقايسه ميزان خروجي واقعي و خروجي شبكه براي 7 نرون
-
-29 مقايسه ميزان خروجي واقعي و خروجي شبكه براي 5 نرون
-
-
فهرست جداول
-
عنوان صفحه
-
-1 تحليل اتميك نانولوله ها
-
-2 داده هاي مورد استفاده در شبكه عصبي
-
-3 هاي ورودي آموزشي به همراه خروجي مورد انتظار
-
-4 داده هاي ورودي فايل آزمايشي به همراه خروجي
-
-5 تعيين ميزان خطا به همراه تعداد نرون هاي متفاوت