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

مقاله : شبکه های عصبی در هوش مصنوعی

فرمت : word

تعداد صفحه : 85

قیمت : مبلغ 18هزار تومان

مقدمه

این مقاله مقدمه ای بر شبکه های عصبی مصنوعی است. گونه های مختلف شبکه های عصبی توضیح و شرح داده شده است و کاربرد های شبکه های عصبی، نظیر ANN ها در پزشکی بیان شده و همچنین سابقه ای تاریخی از آن به تفصیل آورده شده است. همچنین رابطه بین چیزهای ساختگی و واقعی مورد بررسی قرار گرفته و در مورد آن توضیح داده شده است و به شرح مدل های ریاضی در رابطه با این موضوع و آنالیز رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی مکانیسم لرزش عضله و هماهنگ سازي نمايي شبكه هاي عصبي آشوبگونه با اغتشاش تصادفي و شناسايي شبكه هاي آشوبگونه آغشته به نويز بر مبناي شبكه هاي عصبي feedforward رگولاريزاسيون و همچنین شبکه هاي عصبي و الگوريتم هاي ژنتيک در تجارت  میپردازیم.

فهرست موضوعات :

فصل اول:    شبکه عصبی

چكيده فصل : یک شبکه عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network (ANN)) ایده ای است برای پردازش اطلاعات که از سیستم عصبی زیستی الهام گرفته شده و مانند مغز به پردازش اطلاعات می پردازد . عنصر کلیدی این ایده ، ساختار جدید سیستم پردازش اطلاعات است. این سیستم از شمار زیادی عناصر پرداز شی فوق العاده بهم پیوسته تشکیل شده (neurons)که برای حل یک مسأله با هم هماهنگ عمل می کند.ANN ها ،نظیر انسانها ، با مثال یاد می گیرند . یک ANN برای انجام وظیفه های مشخص ، مانند شناسایی الگو ها و دسته بندی اطلاعات ، در طول یک پروسه یاد گیری ، تنظیم می شود . در سیستم های زیستی یاد گیری با تنظیماتی در اتصالات سیناپسی که بین اعصاب قرار دارد همراه است . این روش ANN ها هم می باشد

1.         یک شبکه عصبی مصنوعی چیست؟

2.         سابقه تاریخی

3.         چرا از شبکه های عصبی استفاده می کنیم ؟

4.         مزیتهای دیگر شبکه های عصبی

5.         شبکه های عصبی در مقابل کامپیوتر های معمولی

6.         انسان و سلول های عصبی مصنوعی- در جستجوی شباهت ها

7.         از سلول های عصبی انسانی تا سلول های عصبی مصنوعی

8.         انواع یادگیری برای شبکه های عصبی

9.         زمینه‌ای در مورد perceptron

10.       Perceptron های ساده

11.       قدرت Perceptron

12.       دنباله‌های Perceptron

13.       قضیه بنیادی دنباله‌ها

14.       هوش جمعی

15.       (Particle Swarm Optimitation(PSO

16.       Particle swarm Optimitation Algorithm

فصل دوم:    يك شبكه عصبي جديد و كاربرد آن

چكيده فصل : به منظور بهبود توانايي مدلسازي و شناسايي سيستم هاي غيرخطي با شبكه هاي عصبي، خواص نورون ها ، قوانين آموزش و شكل شبكه ها ، مورد بررسي قرار گرفته است. براي ايجاد شبكه هاي عصبي آشوبگونه، يك نورون آشوبي معرفي شده است. توانايي عمل بر روي اطلاعات در شبكه هاي برگشتي به دليل حضور حلقه هاي فيدبك، بيشتر از شبكه هاي معمولي است. در آموزش شبكه براي مدلسازي ، از الگوريتم پس انتشار خطا استفاده شده است. در مقايسه با شبكه هاي عصبي ديگر تعداد نورون لايه پنهان شبكه هاي آشوبگونه كمتر و توانايي تعميم دهي آن ها بيشتر است. از شبكه آشوبگونه برگشتي ارائه شده در مدلسازي ژنراتور سنكرون دريايي ، استفاده شده است در اين فصلANN, اي با توانايي مطلوب جهت بررسي سيستم هاي غيرخطي ارائه شده است. در مدلسازي سيستم ها ، توانايي تقريب به وسيله نورون ها ، شكل شبكه و قانون آموزش ، محدود مي گردد. چگونگي بهبود خاصيت ارگاديك ANN يك مسئله مهم جهت تحقيق و يررسي مي باشد. سيستم هاي آشوبگونه داراي مشخصاتي تصادفي هستند و الگوريتم آشوبي باعث ايجاد خاصيت قوي ارگاديك در شبكه مي گردد.

مدلسازي ژنراتور سنكرون دريايي در زمينه شبيه سازي و كنترل real time  بسيار مفيد مي باشد. مدل هاي مرسوم براي اين ژنراتور اغلب با حل معادلات ديفرانسيل مرتبه بالايي سروكار دارند كه حل آن ها با محاسبات DSP به صورت real time ، ميسر نمي باشد. به همين دليل در اينجا ، مدلسازي و شناسايي اين سيستم توسط ANN مورد توجه قرار گرفته است.

1.         يك شبكه عصبي جديد و كاربرد آن

2.         معرفي

3.         نورون با خاصيت آشوبگونه

4.         شكل شبكه

5.         قانون آموزش شبكه

6.         مدلسازي ژنراتور سنكرون دريايي

7.         روش مدلسازي ديناميك

8.         نتايج مدلسازي

9.         نتيجه فصل

فصل سوم :  آنالیز رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی مکانیسم لرزش عضله

چكيده فصل : این فصل نتایج تجربی مدلسازی فعالیت آشوبگونه نوع خاصی از لزرش های عضلانی را توسط شبکه های عصبی ، ارائه می دهد.وجود آشوب در خروجی شبکه به وسیله ایجاد طیف پیوسته فرکانسی از طریق افزایش فرکانس های گسسته ، قابل تایید می باشد. شبکه مورد استفاده یک شبکه ساده برگشتی از نوع Elman است که نیازی به تغییر در روش آمورش ندارد

1.         معرفی

2.         منحنی طول – کشش

3.         شبکه های عصبی

4.         ساختار برگشتی

5.         مقایسه با مدل های دیگر

6.         نتایج تجربی

7.         نمودار دوشاخه شدن

8.         حساسیت به شرط اولیه

9.         تغییرات طیف

10.       نتیجه فصل

فصل چهارم:   هماهنگ سازي نمايي شبكه هاي عصبي آشوبگونه با اغتشاش تصادفي

چكيده فصل : در اين فصل مسئله هماهنگ سازي شبكه هاي عصبي آشوبگونه با اغتشاش تصادفي مورد بررسي قرار گرفته است. بر اساس تئوري پايداري  Lyapunov و با استفاده نامساوي Halanay در مورد معادلات ديفرانسيل تصادفي ، مفهوم پاسخ – درايو و تكنيك هاي كنترل حلقه بسته تاخير زماني ، ضوابطي به دست آمده كه هماهنگ سازي نمايي بين دو شبكه آشوبگونه و تاخير يافته مشابه را به همراه اغتشاش تصادفي ، ميسر مي سازد. اين شرط ها به صورت يك سري نامساوي ماتريسي خطي بيان مي شوند. نهايتا از يك مثال براي نشان دادن اثر طرح پيشنهادي ، استفاده شده است

1.         معرفي

2.         نمادها و مقدمات

3.         نتايج مهم

4.         نتيجه 1

5.         نتيجه 2

6.         شرح مثال

7.         نتيجه

فصل پنجم : شناسايي شبكه هاي آشوبگونه آغشته به نويز بر مبناي شبكه هاي عصبي feedforward رگولاريزاسيون

چكيده فصل : در اين فصل روشي جهت شناسايي شبكه هاي آشوبگونه آغشته به نويز بر مبناي شبكه هاي عصبي feedforward رگولاريزاسيون ، ارائه شده است. روش رگولاريزاسيون مي تواند عموميت شبكه هاي feedforward را بهبود بخشد. شبكه feedforward با سطوح مختلف نويز به وسيله پارامتر تنظيم ، train شده و ويژگي هاي اساسي آن جهت يادگيري سيستم هاي آشوبگونه ، مورد بررسي قرار گرفته است. سپس مدل هاي شناسايي ارائه شده توسط بازسازي جذب كننده ها مورد ارزيابي قرار گرفته اند. شبيه سازي هاي انجام شده توانايي مدل هاي شناسايي مورد نظر را در به دست آوردن سيستم آشويگونه اوليه و مشخصات ديناميك آن ، نشان مي دهند.

1.         معرفي

2.         شبكه هاي feedforward رگولاريزاسيون

3.         طراحي شبيه سازي

4.         سيستم آشوبگونه مورد بررسي

5.         توليد ديتا

6.         روش هاي ارزيابي شبكه آموزش يافته

7.         شبيه سازي ها

8.         نتيجه

فصل ششم : شبکه هاي عصبي و الگوريتم هاي ژنتيک در تجارت

چكيده فصل : ساختار اين فصل به صورت زير است‌: در ابتدا مروري بر پايه و اساس شبکه هاي عصبي و الگوريتم هاي ژنتيک خواهيم داشت و سپس به بازنگري جامعي بر کاربرد شبکه هاي عصبي و الگوريتم هاي ژنتيک در حوزه کسب و کار خواهيم پرداخت و نهايتا آن را با نتايج و پيشنهاداتي براي تحقيقات کاربردي آينده به پايان خواهيم رساند

1.         فناوري شبکه عصبي

2.         فناوري الگوريتم ژنتيک

3.         مقداري درس بيولوژي

4.         الگوريتم ژنتيك در دنياي كامپيوتر

5.         نكات مهم در الگوريتم هاي ژنتيك

6.         نتيجه گيري‌

7.         سیستم خبره

8.         ساختار يك سيستم خبره‌

9.         استفاده از  منطق فازي

10.       كاربرد سيستم‌هاي خبره‌

11.       مروري بر کاربردهاي تجاري

12.       ساير حوزه هاي تجاري

13.       مزاياي استفاده از اين فناوريهاي هوش مصنوعي

14.       نتايج

منابع

منابع فصل اول

مرجع فصل دوم

مرجع فصل سوم

مرجع فصل چهارم

مرجع فصل پنجم

منابع فصل ششم

در صورت تمایل به دریافت فایل فوق در مدت 10 دقیقه ، لطفاً اینجا کلیک کنید

مشاوره ؛نگارش پایان نامه ؛ مقاله + شبیه سازی ‏‎ ‎‏در تمام مقاطع دانشگاهی‎ ‎پذیرفته می شود

‏در صورت ‏تمایل می توانید عنوان و جزئیات پروژه خود را در قسمت نظرات‏‎ ‎این پست ‏‏اعلام فرمایید‎. ‎‎ضمنا ‏می توانید اطلاعات درخواستی خود را به ایمیل یا تلگرام نمایید

‏‎

ایمیل : ‏com.dr@yahoo.com

درباره : شبكه هاي عصبي , شبکه های عصبی در هوش مصنوعی ,

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