حل تمرین دروس الکترونیک، مدارهای الکتریکی،کنترل خطی، نانوالکترونیک، فناوری ساخت مدارهای دیجیتال، ریاضیات مهندسی، معادلات دیفرانسیل، و.....

رشته مهندسی برق گرایش های الکترونیک، قدرت، کنترل، مخابرات، کامپیوتر

کاردانی، کارشناسی، کارشناسی ارشد، دکتری

از طریق تماس، واتساپ، تلگرام با شماره تلفن09372002091 وهمچنین از طریق دایرکت پیج اینستاگرام project_tehran درخواست خود را ارسال فرمایید 

در سریعترین زمان و با بهترین کیفیت توسط تیم متخصص دکتری انجام می شود

*****************************************************************************

شبیه سازی پروژه و مقاله درتمام سطوح دانشگاهی پذیرفته می شود

*****************************************************************************

*****************************************************************************

مامي توانيم با كمترين هزينه ودر كوتاهترين زمان ممكن در تهيه پروپزال ، پروژه ، مقاله ، پايان نامه ، گزارش كارآموزي ،به شما كمك كنيم. در صورت تمايل عنوان ومشخصات كامل مطلب درخواستي و رشته و مقطع تحصيلي و شماره همراه خود را جهت اعلام نتيجه در قسمت نظرات ثبت کنید .

ضمناْ اگر از نظر وقت عجله دارید به ایمیل یا تلگرام زیر اعلام فرمائید

ایمیل ‏com.dr@yahoo.com‏ ‏‎ ‎‎ ‎‏ ‏‎ ‎‏ ‏‎‎

از طریق تلگرام یا واتساپ با این شماره درخواست خود را اعلام فرمایید : ‏09372002091‏ ‏‎ ‎‎ ‎‏ ‏‎ ‎‏ ‏‎‎

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5

پايان نامه : بررسي و تحليل ماشين هاي يادگيرنده

(Machin learning)

يکی از موضوعاتی که بسيار به زمينه هوش نزديک است يادگيری می باشد . در  واقع بدون وجود يادگيری هوش نمی تواند وجود  داشته باشد زيرا يادگيری ابزار دريافت دانش های جديد است. يادگيری شما را قادر می سازد  ازتجارب ووقايعی که برای خودتان پيش آمده استفاده کنيد . ازين رو توانايی  يادگيری يک ابزار قدرتمند  محسوب می شود و هيچ تعجبی ندارد که بسياری از برنامه نويسان می خواهند برنامه ای بسازند که بتواند اين ابزاررا به همان ترتيبی که انسانها استفاده می کنند بکارگيرد برنامه هايی که بتوانداين عمل را انجام دهد ازلحاظ تئوری برای هميشه آخرين برنامه ای است که نوشته می شود زيرا اين برنامه می تواند وظايف مختلف خودش را به سادگی و با فکر کردن ياد بگيرد.

فن آوری جديد اطلا عات که سالانه باعث توليد تعداد زيادی کامپيوترهای قدرتمند تر و جديد تر می شود امروزه امکان جمع آوری، انتقال، ترکيب و ذخيره حجم زيادی از اطلا عات را با هزينه زياد، عملی ساخته است.افزايش مستندات و تصاوير،صداها و جداول و....ما را به سمت استخراج اطلاعات از اين داده ها رهنمون می سازد و با يک نگاه دقيق به داده ها در می يابيم که داده ها به تنهايی اگرچه زياد هم باشند کافی نيستند. . يک روش برای استخراج داده ها با حجم زياد داده کاوی می باشد که ماشينهای يادگيرنده يکی از کاربردهای ان است اين ماشينها دانش مربوط به نمونه ها و مستندات  که داده های ما هستند را استخراج می کنند. اين سيستم ها به عبارتي رفتار يادگيري انسان را در سيستم هاي هوشمند شبيه سازي مي کند. ماشين هاي يادگيرنده در سيستم هاي هوشمند براي افزايش دانش و تغيير آن، افزايش كارآيي و تصحيح اتوماتيك خطا مورد استفاده قرار مي گيرند. اخذ دانش يكي از مهمترين كاربردهاي ماشين يادگيرنده است كه امروزه بسيار مورد توجه قرار مي گيرد. به اين معني كه عمل يادگيري اطلاعات پايه را از محيط استخراج كرده و براي تحليل حوادث آينده از آن بهره مي گيرندو موضوع مورد بحث ما در اين گزارش بررسی يادگيری ماشين است. در فصل اول با يادگيری ماشين، انواع يادگيری، انواع ماشينهای يادگيرنده و کاربردهای آن به صورت کلی آشنا خواهيم شد در فصل دوم به مقوله داده کاوی ، خواهيم پرداخت و در فصل های سوم و چهارم به تشريح شبکه های عصبی و الگوريتم ژنتيک که  زير شاخه های مهم يادگيری ماشين است می پردازيم.

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5

مقاله : آتوماتاي سلولي و يادگير سلولي ( بصورت پاورپوينت )

 چکیده

آتوماتاي سلولي در واقع يك مدل گسسته رياضي است كه در زمينه هاي مختلفي همچون تئوري محاسبات، رياضيات، فيزيك و ... كاربرد دارد. آتوماتاي سلولي در اواخر دهه 1940 توسط John von Neumann مطرح و پس از او توسط رياضيداني بنام Ulam به عنوان مدلي براي بررسي رفتار سيستم‌هاي پيچيده پيشنهاد شد.

نامهاي ديگر آتوماتاي سلولي عبارتند از:

cellular structures

homogeneous structures

 tessellation structure

 iterative arrays

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5

مقاله : اتوماتاهاي يادگير

چكيده:

يادگيري: فرايندي كه براي تغيير در رفتار موجودات براي سازگاري با محيط ضروري است. اتوماتاهاي يادگير: يك تصميم‌گيرنده كه در يك محيط [تصادفي] عمل مي‌كند و بر اساس پاسخي كه دريافت مي‌كند، استراتژي خود براي انتخاب اقدام(عمل) را بهنگام مي‌كند. هدف از طراحي يك اتوماتاي يادگير تشخيص چگونگي انتخاب  اقدام بر اساس تجارب گذشته (اقدام‌ها و پاسخ‌ها) است..........

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5

مقاله : عاملهاي هوشمند يادگير

مقدمه

هدف اصلي اين گزارش، بررسي اجمالي مبحث عاملهاي هوشمند يادگير است. از آنجا كه تعريف متحدي براي مفهوم عامل وجود ندارد، فعاليت هاي بسيار زيادي با نام عاملها در حال انجام است. در اين گزارش سعي بر آن است كه تا حدي مفهوم عامل بررسي شده و حدود و ثغور فعاليت هاي انجام شده در آن، با تأكيد بر عاملهاي هوشمند يادگير، مورد بررسي قرار گيرد. بدين منظور در بخش ١ مفهوم عامل مورد بررسي قرار گرفته و تعاريف و معماري هاي شاخص آن مورد بررسي قرار گرفته است. در بخش ٢ نيز مفهوم يادگيري، سرچشمه هاي الگوريتمهاي يادگيري و ضرورت يادگيري در سيستم ها بيان شده است. در بخش سوم عامل هوشمند يادگير تعريف شده است و به معماري هاي برجسته آن و روشهاي متداول يادگيري در آن پرداخته شده است و در بخش پاياني نيز كاربردهايي از عاملهاي هوشمند بيان شده است.

عامل نرم افزاري، ريشه در سيستم هاي چندعاملي دارد؛ كه اين سيستم ها نيز به نوبة خود يكي از سه مبحث متداول در هوش مصنوعي توزيع شده، يعنی، هوش مصنوعي موازي و حل مسألة توزيع شده و سيستمهای چندعاملی می باشد بنابراين بديهی است که قابليتهای سيستم هاي هوش مصنوعي توزيع شده را به ارث برد. براي مثال، ماژولاريتي، سرعت و قابليت اطمينان بالا که محصول توزيع شدگي محاسبات است؛ و قابليتهايي مانند پردازش در سطح دانش، نگهداري آسانتر و استفاده مجدد که محصول هوش مصنوعي است را به ارث مي برد. براي بررسي عاملها به ...................

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5

مقاله : آتاماتای یادگیر

مقدمه

فرآيند يادگيري موجودات زنده يكي از موضوعات تحقيقاتي جديد بشمار مي‌آيد. اين تحقيقات به دو دسته كلي تقسيم مي‌شوند. دسته نخست به شناخت اصول يادگيري موجودات زنده و مراحل آن مي‌پردازند و دسته دوم بدنبال ارائه يك متدولوژي براي قرار دادن اين اصول در يك ماشين مي‌باشند. يادگيري بصورت تغييرات ايجادشده در كارايي يك سيستم بر اساس تجربه‌هاي گذشته تعريف مي‌شود. يك ويژگي مهم سيستمهاي يادگير، توانايي بهبود كارايي خود با گذشت زمان است. به بيان رياضي مي‌توان اينطور عنوان كرد كه هدف يك سيستم يادگير بهينه‌سازي وظيفه‌اي است كه كاملا شناخته شده نيست. بنابراين يك رويكرد به اين مساله، كاهش اهداف سيستم يادگير به يك مساله بهينه‌سازي است كه بر روي مجموعه‌اي از پارامترها تعريف مي‌شود و هدف آن پيدا كردن مجموعه پارامترهاي بهينه مي‌باشد.

در بسياري از مسائل مطرح شده، اطلاعي از پاسخهاي صحيح مساله ( كه يادگيري با نظارت  به آنها نياز دارد) در دست نيست. بهمين علت استفاده از يك روش يادگيري بنام يادگيري تقويتي مورد توجه قرار گرفته است. يادگيري تقويتي نه زير مجموعه شبكه‌هاي عصبي است و نه انتخابي بجاي آنها محسوب مي‌شود. بلكه رويكردي متعامد  براي حل مسائل متفاوت و مشكلتر بشمار مي‌رود. يادگيري تقويتي، از تركيب برنامه‌نويسي پويا و يادگيري نظارتي براي دستيابي به يك سيستم قدرتمند يادگيري ماشين استفاده مي‌كند. در يادگيري تقويتي هدفي براي عامل يادگير مشخص مي‌شود تا به آن دست يابد. آنگاه عامل مذكور ياد مي‌گيرد كه چگونه با آزمايشهاي صحيح و خطا با محيط خود، به هدف تعيين شده برسد.

در يادگيري تقويتي يك عامل يادگيرنده در طي يادگيري با فعل و انفعالات  مكرر با محيط، به يك سياست كنترل بهينه مي‌رسد. كارايي اين فعل و انفعالات با محيط بوسيله بيشينه‌(كمينه) بودن پاداش (جريمه) عددي كه از محيط گرفته مي‌شود، ارزيابي مي‌گردد. علاوه بر اين در روش‌هاي يادگيري تقويتي، اولا استفاده از يادگيري روش ساده، سيستماتيك و واقعي براي رسيدن به يك جواب تقريبا بهينه را بيان مي‌كند.(پيدا كردن اين جواب بهينه با استفاده از روشهاي سنتي بسيار مشكل است.) ثانيا، دانشي كه در طي فرايند يادگيري بدست مي‌آيد، در يك مكانيزم نمايش دانش مانند شبكه عصبي يا جدول مراجعه ذخيره مي‌شود كه از طريق آن مي‌توان با محاسبات اندك و با كارايي بالايي عمل تخصيص كانال را انجام داد. ثالثا، از آنجاييكه اين روش يادگيري در محيطي بلادرنگ در حال انجام است، مي‌توان آنرا همزمان با فعاليت محيط (مانند شبكه سلولي) انجام داد. كه در اين حالت با تمام رخدادهاي پيش‌بيني نشده بصورت يك تجربه جديد برخورد مي‌شود كه مي‌توان از آنها براي بهبود كيفيت يادگيري استفاده كرد.

مزيت اصلي يادگيري تقويتي نسبت به ساير روشهاي يادگيري عدم نياز به هيچگونه اطلاعاتي از محيط (بجز سيگنال تقويتي) است. يكي از روشهاي يادگيري تقويتي، اتوماتاي يادگير تصادفي است. اتوماتاي تصادفي بدون هيچگونه اطلاعاتي درباره اقدام بهينه (يعني با در نظر گرفتن احتمال يكسان براي تمامي اقدامهاي خود در آغاز كار) سعي در يافتن پاسخ مساله دارد. يك اقدام اتوماتا بصورت تصادفي انتخاب مي‌شود، در محيط اِعمال مي‌گردد. سپس پاسخ محيط دريافت شده و احتمال اقدامها بر طبق الگوريتم يادگيري بِروز مي‌شوند و روال فوق تكرار مي‌گردد. اتوماتاي تصادفي كه بصورت فوق در جهت افزايش كارايي خود عمل كند، يك اتوماتاي يادگير تصادفي گفته مي‌شود. در ادامه اين فصل به معرفي اتوماتاي يادگير تصادفي پرداخته می شود

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5

پايان نامه : ساخت درختان چندپخشي براي سيستمهاي موبايل توسط اتوماتاهاي يادگير

دريافت Download ( Farsi Fonts - Arabic Fonts ) Font

نام فايل	اسم فونت	اسم فونت
ARABICS.TTF	Arabic Style	عربيک استايل
ARSHIA.TTF	Arshia	ارشيا
BADR.TTF	Badr	بدر
BADRB.TTF	Badr Bold	بدر بولد
BSEPEHR.TTF	Sepehr	سپهر
COMPSET.TTF	Compset	کامپ ست
COMPSETB.TTF	Compset Bold	کامپ ست بولد
ELHAM.TTF	Elham	الهام
FANTEZY.TTF	Fantezy	فانتزي
FARNAZ.TTF	Farnaz	فرناز
FERDOSI.TTF	Ferdosi	فردوسي
HOMA.TTF	Homa	هما
IranNastaliq.ttf	Iran Nastaliq	ايران نستعليق
JADIDB.TTF	Jadid Bold	جديد بولد
KAMRAN.TTF	Kamran	کامران
KAMRANB.TTF	Kamran Bold	کامران بولد
KOODAKB.TTF	Koodak Bold	کودک بولد
LOTUS.TTF	Lotus	لوتوس
LOTUSB.TTF	Lotus Bold	لوتوس بولد
MAJIDSH.TTF	Majid shadow	مجيد شدو
MITRA.TTF	Mitra	ميترا
MITRAB.TTF	Mitra Bold	ميترا بولد
NASIMB.TTF	Nasim Bold	نسيم بولد
NAZANIN.TTF	Nazanin	نازنين
NAZANINB.TTF	Nazanin Bold	نازنين بولد
PERSIAN.TTF	Pershian Nimrooz	پرشين نيمروز
Persweb.ttf	Persian Web	پرشين وب
PFONT.TTF	Persian Font	پرشين فونت
ROYA.TTF	Roya	رويا
ROYAB.TTF	Roya Bold	رويا بولد
SEPEHR.TTF	Sepehr	سپهر
SINAB.TTF	Sina Bold	سينا بولد
TABASSOM.TTF	Tabassom	تبسم
TITRB.TTF	Titr Bold	تيتر بولد
TRAFFIC.TTF	Teraffic	ترافيک
TRAFFICB.TTF	Teraffic Bold	ترافيک بولد
YAGUT.TTF	Yagut	ياقوت
YAGUTB.TTF	Yagut Bold	ياقوت بولد
ZAR.TTF	Zar	زر
ZARB.TTF	Zar Bold	زر بولد