پاورپوینت در مورد هوش مصنوعی

دانلود پاورپوینت تعریف هوش و هوش مصنوعی-پاورپوینت و مقاله

دانلود پاورپوینت تعریف هوش و هوش مصنوعی

دانلود دانلود پاورپوینت تعریف هوش و هوش مصنوعی , باکیفیت ترین دانلود پاورپوینت تعریف هوش و هوش مصنوعی موجود, فایل دانلود پاورپوینت تعریف هوش و هوش مصنوعی , مقاله تحقیق پاورپوینت در مورد دانلود پاورپوینت تعریف هوش و هوش مصنوعی

پروژه ای راجب هوش , کاربرد هوش,هوش چندگانه و هیجانی و تعریف کلی از هوش مصنوعی

دانلود پاورپوینت تعریف هوش و هوش مصنوعی

پروژه ای راجب هوش ; کاربرد هوش;هوش چندگانه و هیجانی و تعریف کلی از هوش مصنوعی

مشخصات فایل

تعداد صفحات 102
حجم 1903/836 کیلوبایت
فرمت فایل اصلی pptx

توضیحات کامل

دانلود پاورپوینت بصورت فایل قابل ویرایش (pptx) در 102 اسلاید و فایل WORD برای رشته کامپیوتر در پایین همین صفحه قابل دانلود میباشد. شایسته یادآوری است که پروژه از ابتدا تا آخر ویرایش وتنظیم ; سکشن بندی (section) ، و فهرست گذاری کامل شده وآماده تحویل یا کپی برداری از مطالب مفید آن است.

فهرصت مطالب

تعریف هوش ………………………………………..   1

تعریف تربیتی هوش……………………………………. 1

تعریف تحلیلی هوش  …………………………………   1

تعریف کاربردی هوش………………………………..    2

تاریخچه مطالعات مربوط به هوش  ………………………  2

عوامل موثر بر هوش………………………………..    3

انواع آزمونهای هوش ………………………………..  3

طبقات هوش ……………………………………….   4

هوش چندگانه………………………………………..   4

پوستر……………………………………………..    4

صوت………………………………………………    4

نمایش دادن  ………………………………………….  5

موسیقی ……………………………………………..   5

هوش هیجانی …………………………………………   5

اندازه‌گیری هوش هیجانی ……………………………….   6

هوش معنوی  ………………………………………….  7

هوش مصنوعی   ……………………………………… 10

فلسفۀ هوش مصنوعی…………………………………    13

مدیریت پیچیدگی  ……………………………………..   14

سیستم‌های خبره  ………………………………………  16

عامل‌های هوشمند ……………………………………..   16

آینده هوش مصنوعی …………………………………..   17

تاریخ هوش مصنوعی ………………………………….   17

جان مك كارتی  ………………………………………..  19

هدف هوش مصنوعی …………………………………..   20

هوش مصنوعی و هوش انسانی…………………………..   20

ویژگی های هوش مصنوعی ……………………………..   21

هوش مصنوعی ترکیبی ………………………………….   23

دین و هوش مصنوعی …………………………………..   27

اشاره………………………………………………….   27

بررسی آزمون……………………………………………  30

دستكاری نمادها …………………………………………   31

دو فرضیه در هوش مصنوعی  ……………………………..  32

استدلال اتاق چینی  ………………………………………   33

دین و برداشت مكانیكی از تفكر  ……………………………   38

منابع ………………………………………………….   45

 

نمونه ای از مطالب دانلود پاورپوینت 

تعریف هوش

بطور کلی تعاریف متعددی را که توسط روان شناسان برای هوش ارائه شده است، می‌توان به سه گروه تربیتی (تحصیلی) ، تحلیلی و کاربردی تفسیم کرد.

تعریف تربیتی هوش

به اعتقاد روانشناسان تربیتی ، هوش کیفیتی است که مسبب موفقیت تحصیلی می‌شود و از این رو یک نوع استعداد تحصیلی به شمار می‌رود. آنها برای توجیه این اعتقاد اشاره می‌کنند که کودکان باهوش نمره‌های بهتری در دروس خود می‌گیرند و پیشرفت تحصیلی چشم گیری نسبت به کودکان کم هوش دارند. مخالفان این دیدگاه معتقدند کیفیت هوش را نمی‌توان به نمره‌ها و پیشرفت تحصیلی محدود کرد، زیرا موفقیت در مشاغل و نوع کاری که فرد قادر به انجام آن است و به گونه کلی پیشرفت در بیشتر موقعیتهای زندگی بستگی به میزان هوش دارد.

تعریف تحلیلی هوش

بنابه اعتقاد نظریه پردازان تحلیلی ، هوش توانایی استفاده از پدیده‌های رمزی و یا قدرت و رفتار موثر و یا سازگاری با موقعیتهای جدید و تازه و یا تشخیص حالات و کیفیات محیط است. شاید بهترین تعریف تحلیلی هوش به وسیله « دیوید وکسلر » ، روان شناس امریکایی ، پیشنهاد شده باشد که بیان می‌کند: هوش یعنی تفکر عاقلانه ، عمل منطقی و رفتار موثر در محیط.

تعریف کاربردی هوش

در تعاریف کاربردی ، هوش پدیده‌ای است که از طریق تستهای هوش سنجیده می‌شود و شاید عملی‌ترین تعریف برای هوش نیز همین باشد.

این پروژه شامل 46 صفحه word و 102 صفحه اسلاید دانلود پاورپوینت است و مناسب برای تحقیقات پروژه و پایان نامه برای ارائه در دانشگاه میباشد

 


توضیحات بیشتر و دانلود



صدور پیش فاکتور، پرداخت آنلاین و دانلود

پشتیبانی در صورت مشکل در دانلو فایل لطفا اول پیامک بدید 09214087336

مقاله در مورد بحران | پاورپوینت بحران

دانلود پاورپوینت و ارائه کامل استفاده از شبكه های عصبی در شناسایی سیستم های غیر خطی-پاورپوینت و مقاله

دانلود پاورپوینت و ارائه کامل استفاده از شبكه های عصبی در شناسایی سیستم های غیر خطی

دانلود دانلود پاورپوینت و ارائه کامل استفاده از شبكه های عصبی در شناسایی سیستم های غیر خطی , باکیفیت ترین دانلود پاورپوینت و ارائه کامل استفاده از شبكه های عصبی در شناسایی سیستم های غیر خطی موجود, فایل دانلود پاورپوینت و ارائه کامل استفاده از شبكه های عصبی در شناسایی سیستم های غیر خطی , مقاله تحقیق پاورپوینت در مورد دانلود پاورپوینت و ارائه کامل استفاده از شبكه های عصبی در شناسایی سیستم های غیر خطی

در دهه های گذشته بیشتر پیشرفتها در حوزه شناسایی سیستمهای خطی و تغییر ناپذیر با زمان بوده استاما ما در این سمینار برای شناسایی سیستمهای غیر خطی از شبكه های عصبی استفاده خواهیم كرد

دانلود پاورپوینت و ارائه کامل استفاده از شبكه های عصبی در شناسایی سیستم های غیر خطی

در دهه های گذشته بیشتر پیشرفتها در حوزه شناسایی سیستمهای خطی و تغییر ناپذیر با زمان بوده استاما ما در این سمینار برای شناسایی سیستمهای غیر خطی از شبكه های عصبی استفاده خواهیم كرد

مشخصات فایل

تعداد صفحات 34
حجم 2/537 کیلوبایت
فرمت فایل اصلی ppt

توضیحات کامل

دانلود پاورپوینت و ارائه کامل استفاده از شبكه های عصبی در شناسایی سیستم های غیر خطی

 
مقدمه
در دهه های گذشته بیشتر پیشرفتها در حوزه شناسایی سیستمهای خطی و تغییر ناپذیر با زمان بوده است.اما ما در این سمینار برای شناسایی سیستمهای غیر خطی از شبكه های عصبی استفاده خواهیم كرد
 
 
کلمات کلیدی:

مدلسازی

شبكه های عصبی

شناسایی سیستم های غیر خطی

 
 
 
فهرست مطالب
.مبانی واصول تئوریك كاربرد شبكه های عصبی در شناسایی سیستمها

آشنایی با نورون عصبی و مدل ریاضی آن

شبكه های پرسپترون چند لایه و بازگشتی

شباهت شبكه عصبی و سیستم غیر خطی

كمینه خطا در  شبكه عصبی و شناسایی سیستم 

روش های تشخیص انسداد شریان های كرونری 

استفاده از پردازش دیجیتالی صدلی قلب

.مقایسه مدل های رگرسیون كاكس و شبكه عصبی  در پیش بینی بقای بیماران مبتلا به سرطان معده

.تشخیص بیماری دیابت به كمك شبكه های عصبی

.تشخیص تسلب شریان های كرونری با پردازش دیجیتالی صدای قلب

نتیجه گیری
 


توضیحات بیشتر و دانلود



صدور پیش فاکتور، پرداخت آنلاین و دانلود

پشتیبانی در صورت مشکل در دانلو فایل لطفا اول پیامک بدید 09214087336

مقاله در مورد بحران | پاورپوینت بحران

تاثیر نویز بر داده کاوی-پاورپوینت و مقاله

تاثیر نویز بر داده کاوی

دانلود تاثیر نویز بر داده کاوی , باکیفیت ترین تاثیر نویز بر داده کاوی موجود, فایل تاثیر نویز بر داده کاوی , مقاله تحقیق پاورپوینت در مورد تاثیر نویز بر داده کاوی

در این تحقیق ایده ای برای داده کاوی در مورد پایگاه های داده نویزی که ممکن است توسط سیستم های آموزش ماشین ساخته شده باشد توضیح داده می شود همچنین روشهایی برای تخمین توزیع احتمال پیوسته بدون نویز در حالتی که نویز مشاهده می شود

تاثیر نویز بر داده کاوی

در این تحقیق ایده ای برای داده کاوی در مورد پایگاه های داده نویزی که ممکن است توسط سیستم های آموزش ماشین ساخته شده باشد توضیح داده می شود همچنین روشهایی برای تخمین توزیع احتمال پیوسته بدون نویز در حالتی که نویز مشاهده می شود

مشخصات فایل

تعداد صفحات 33
حجم 0/260 کیلوبایت
فرمت فایل اصلی doc

توضیحات کامل

دانلود مقاله کارشناسی ارشد رشته هوش مصنوعی

تاثیر نویز بر داده کاوی

 
چکیده 
در این تحقیق ایده ای برای داده کاوی در مورد پایگاه های داده نویزی که ممکن است توسط سیستم های آموزش ماشین ساخته شده باشد توضیح داده می شود. همچنین روشهایی برای تخمین توزیع احتمال پیوسته بدون نویز در حالتی که نویز مشاهده می شود. و همچنین احتمال شرطی ، که می تواند با استفاده از نمونه های آماری و آنالیز خطا تخمین زده شود بررسی می شود  و همچنین آزمایشات مختلفی برای تست این ایده ها ارائه شده است توضیح داده می شود.
 
در قسمت بعد الگوریتمهایی برای آموزش نویزی از جمله الگوریتم PAC ارائه می گردد و در مورد توسعه آن نیز بحث می شود که تحت دو الگوریتم یادگیری ضعیف و قوی که قابل تعمیم به یکدیگر هستند مورد بررسی قرار می گیرد.در نهایت کاربردی از داده کاوی در محیط نویزی از جمله روشهایی داده کاوی در محیطهای نویزی برای از بین بردن نویز در صفحات وب بحث می گردد.
 
 
کلمات کلیدی:

داده کاوی

الگوریتم PAC

نویز در داده کاوی

پایگاه های داده نویزی

 
 
 مقدمه
روشهای قدیمی داده کاوی شامل گستره وسیعی از ابزار و تکنیک ها بوده که برای آنالیز پایگاه های داده خیلی بزرگ در جهت کشف دانشهای مفید و همچنین دانشهایی که قبلاً مجهول بوده در داخل داده ها نهفته مورد استفاده قرار می گیرد. در اکثر این روشها فرض بر این است که پایگاه داده های موجود در ابعاد مناسب می باشد و نسبتاً بدون نویز می باشد. یعنی شرایط ایده آل برای داده کاوی کاملاً مهیا می باشد البته گاهی اوقات که داده ها دارای نویز می بود پاکسازی داده ها نیز برای حذف یا تصحیح بخشهای نسبتاً کوچکی از اطلاعات که دارای مقادیر اشتباه می باشد یا داده هایی که دارای تناقض هستند بکار می رفت. 
 
بعبارت دیگر در برخورد با داده های خطا و یا ناقص آن داده ها حذف می گردید و آموزش با بعقیه داده های موجود بکار گرفته می شد که البته این روش مناسب نیست زیرا ممکن است داده های حذف شده داده های مهمی باشد و تاثیر زیادی در آموزش صحیح داشته باشد یا اینکه حتی داده های باقیمانده در اثر حذف داده های اشتباه به قدر کافی برای آموزش مناسب نباشد. البته مشکل بزرگتر آن است که برخی پایگاه های داده شامل داده هایی می باشد که به صورت ذاتی دارای نویز می باشد و قابل پاکسازی نمی باشد که یک مثال خوب از این مفاهیم ، پایگاه دادههایی است که توسط یکی (یا بیشتر) از الگوریتمهای یادگیری ماشین ساخته شده است. بنابراین بسیار مهم است که بتوان تاثیر نویز بر داده کاوی را درک کرد و آموزش را بر مبنای داده های اشتباه نیز به نحو صحیح انجام داد.
 
بسیاری از ایده های موجود در مورد داده کاوی بر مبنای اعمال تکنیک های بدون ناظر آموزش به داده های خیلی بزرگ برای کشف دانش ، الگوها و قوانین می باشد. مشکل عمومی یادگیری بدون ناظر استنتاج و یا حدس زدن جزئیات توزیع احتمال پیوسته می باشد . متغیر تصادفی X و نمونه های حاصل از N مشاهده در نظر گرفته می شود ( ) و با توجه به این تعریف ، هدف آموزشهای بدون نظارت بصورت تعریف جزئیات مفید چگالی پیوسته P(x) تعریف می شود.در این بخش ارتباط بین توزیع احتمال پیوسته که از خروجی پردازش نویزی بدست آمده در مقابل توزیع در محیطهای عاری از نویز بررسی می شود. بنابراین امید است که بتوان ایده های عمومی و همچنین یکسری محدودیت ها را برای حصول دانش از داده های نویزی بدست آورد و اهمیت اصلی بر روی داده های نویزی بدست آمده از الگوریتمهای یادگیری می باشد.   
 
 
 
 
 
 
 
 
فهرست مطالب
چکیده 1
1- مقدمه 1
2- مدلها و ایده ها 2
2-1- حالت عمومی 3
3- آزمایش 8
شکل 3. نتایج ساخت داده ها با استفاده از درخت تصمیم. 14
4- کارهای وابسته 14

5- مدل آموزش نویزی 15

5-1- مدلهای آموزش 20

5-1-1- مدلهای آموزشی قوی و ضعیف PAC 20

5-1-2- طبقه بندی نویز و مدلهای خطای بدخیم 23

6- پاکسازی نویز در وب 26

6-2- كارهای مربوط 27
6-3- تكنیك پیشنهادی 27
6-3-1- مدل درخت DOM 28

6-3-3- تعیین عنصر دارای نویز در ST 30

6-4- كشف نویز 31
7- نتیجه 33
8- مراجع 33
 
 


توضیحات بیشتر و دانلود



صدور پیش فاکتور، پرداخت آنلاین و دانلود

پشتیبانی در صورت مشکل در دانلو فایل لطفا اول پیامک بدید 09214087336

مقاله در مورد بحران | پاورپوینت بحران

رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی و هماهنگ سازی نمایی آن-پاورپوینت و مقاله

رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی و هماهنگ سازی نمایی آن

دانلود رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی و هماهنگ سازی نمایی آن , باکیفیت ترین رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی و هماهنگ سازی نمایی آن موجود, فایل رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی و هماهنگ سازی نمایی آن , مقاله تحقیق پاورپوینت در مورد رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی و هماهنگ سازی نمایی آن

این پایان نامه 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

رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی و هماهنگ سازی نمایی آن

این پایان نامه 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

مشخصات فایل

تعداد صفحات 82
حجم 5/167 کیلوبایت
فرمت فایل اصلی doc

توضیحات کامل

دانلود پایان نامه رشته هوش مصنوعی

رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی و هماهنگ سازی نمایی آن

*ضمیمه شدن دانلود پاورپوینت پایان نامه در قالب 85 اسلاید و بصورت رایگان🙂
 
چکیده:
این پایان نامه 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 سازی نمایی شبكه های عصبی آشوبگونه با اغتشاش تصادفی و شناسایی شبكه های آشوبگونه آغشته به نویز بر مبنای شبكه های عصبی feedforward رگولاریزاسیون و همچنین شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در تجارت  می پردازیم. 
 
 
کلمات کلیدی:

شبکه عصبی

شبکه عصبی مصنوعی

الگوریتمهای ژنتیک در تجارت

رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی

هماهنگ سازی نمایی شبكه های عصبی آشوبگونه

 
 
مقدمه:
شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network – ANN) یا به زبان ساده‌تر شبکه‌های عصبی سیستم‌ها و روش‌های محاسباتی نوینی برای یادگیری ماشینی، نمایش دانش، و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت پیش‌بینی پاسخ‌های خروجی از سامانه‌های پیچیده هستند. ایدهٔ اصلی این گونه شبکه‌ها (تا حدودی) الهام‌گرفته از شیوهٔ کارکرد سیستم عصبی زیستی، برای پردازش داده‌ها و اطلاعات برای یادگیری و ایجاد دانش است.
 
 عنصر کلیدی این ایده، ایجاد ساختارهایی جدید برای سامانهٔ پردازش اطلاعات است. این سیستم از شمار زیادی عناصر پردازشی فوق‌العاده بهم‌پیوسته با نام نورون تشکیل شده که برای حل یک مسئله با هم هماهنگ عمل می‌کنند و توسط سیناپس‎ها (ارتباطات الکترومغناطیسی) اطلاعات را منتقل می‎کنند. در این شبکه‌ها اگر یک سلول آسیب ببیند بقیه سلول‎ها می‌توانند نبود آنرا جبران کرده، و نیز در بازسازی آن سهیم باشند. این شبکه‌ها قادر به یادگیری‎اند. مثلاً با اعمال سوزش به سلول‎های عصبی لامسه، سلول‎ها یاد می‌گیرند که به طرف جسم داغ نروند و با این الگوریتم سیستم می‌آموزد که خطای خود را اصلاح کند. یادگیری در این سیستم‎ها به صورت تطبیقی صورت می‌گیرد، یعنی با استفاده از مثال‎ها وزن سیناپس‎ها به گونه‌ای تغییر می‌کند که در صورت دادن ورودی‎های جدید، سیستم پاسخ درستی تولید کند.
 
توافق دقیقی بر تعریف شبکه عصبی در میان محققان وجود ندارد؛ اما اغلب آنها موافقند که شبکه عصبی شامل شبکه‎ای از عناصر پردازش ساده (نورون‌ها) است که می‌تواند رفتار پیچیده کلی تعیین شده‎ای از ارتباط بین عناصر پردازش و پارامترهای عنصر را نمایش دهد. منبع اصلی و الهام بخش برای این تکنیک، از آزمایش سیستم مرکزی عصبی و نورونها (آکسون‎ها، شاخه‌های متعدد سلولهای عصبی و محلهای تماس دو عصب) نشأت گرفته‌است که یکی از قابل توجه‎ترین عناصر پردازش اطلاعات سیستم عصبی را تشکیل می‎دهد. در یک مدل شبکه عصبی، گره‎های ساده (بطور گسترده «نورون»)، «نورون‌ها»، «PEها» (عناصر پردازش) یا واحدها برای تشکیل شبکه‎ای از گره‎ها، به هم متصل شده‌اند. به همین دلیل به آن «شبکه‎های عصبی» اطلاق می‎شود. در حالی که یک شبکه عصبی نباید به خودی خود سازگاری‌پذیر باشد، استفاده عملی از آن بواسطه الگوریتم‌هایی امکان‌پذیر است، که جهت تغییر وزن ارتباطات در شبکه (به منظور تولید سیگنال موردنظر) طراحی شده باشد.
 
 
 
 
 
فهرست مطالب
مقدمه 2

فصل اول:    شبکه عصبی 3

یک شبکه عصبی مصنوعی چیست؟ 3
چرا از شبکه های عصبی استفاده می کنیم ؟ 4
شبکه های عصبی در مقابل کامپیوتر های معمولی 5
انسان و سلول های عصبی مصنوعی- در جستجوی شباهت ها 6
چگونه مغز انسان می آموزد ؟ 6
از سلول های عصبی انسانی تا سلول های عصبی مصنوعی 7
انواع یادگیری برای شبکه های عصبی 7
زمینه‌ای در مورد perceptron 10
Perceptron های ساده: 10
قدرت Perceptron 10
دنباله‌های Perceptron 11
قضیه بنیادی دنباله‌ها: 12
هوش جمعی 14
(Particle Swarm Optimitation(PSO: 15
Particle swarm Optimitation Algorithm: 16
 

فصل دوم:    یك شبكه عصبی جدید و كاربرد آن 17

یك شبكه عصبی جدید و كاربرد آن 17
معرفی 17
– نورون با خاصیت آشوبگونه : 18
– شكل شبكه: 19
-قانون آموزش شبكه: 21
– مدلسازی ژنراتور سنكرون دریایی 24
5-1  روش مدلسازی دینامیك 24
شكل 4. سیستم شناسایی ژنراتور سنكرون دریایی به وسیله شبكه عصبی 26
شكل 5. توان گشتاور ورودی و فركانس خروجی ژنراتور 27
نتایج مدلسازی 27
شكل 6. جریان تحریك ورودی و ولتاژ خروجی پایانه 28
شكل8. فركانس خروجی ژنراتور، شبكه و خطای بین آن ها 29
نتیجه فصل 29
شكل 9. ولتاژخروجی ژنراتور، شبكه و خطای بین آن ها 29
 

فصل سوم :  آنالیز رفتار آشوبگونه مدل شبکه عصبی مکانیسم لرزش عضله 30

۱) معرفی 30
– منحنی طول – کشش 31
– شبکه های عصبی 32
ساختار برگشتی 32
شکل ۲. شبکه برگشتی. 33
مقایسه با مدل های دیگر 33
نتایج تجربی 33
نمودار دوشاخه شدن 33
شکل ۳. نمودار دو شاخه شدن. 34
شکل ۵. نمودار دو شاخه شدن ۱&#۹۴۵; نسبت ۲&#۹۴۵; 35
تغییرات طیف 35
شکل ۶. حساسیت به شرط اولیه.(a : ۰.۲ نسبت به ۰.۲۰۰۱( 36
– نتیجه فصل 37
 

فصل چهارم:   هماهنگ سازی نمایی شبكه های عصبی آشوبگونه با اغتشاش تصادفی 38

1- معرفی 38
2- نمادها و مقدمات 39
3- نتایج مهم 44
اثبات تئوری 1 : 47
شكل 5. نرخ هماهنگ سازی نمایی سیستم با خطای دینامیك. 56
شكل 6. دینامیك های سنكرون نشده در فضای حالت. 56
 

فصل پنجم : شناسایی شبكه های آشوبگونه آغشته به نویز بر مبنای شبكه های عصبی feedforward رگولاریزاسیون 57

2-  شبكه های feedforward رگولاریزاسیون 58
3-  طراحی شبیه سازی 60
3-1 سیستم آشوبگونه مورد بررسی 60
3-2  تولید دیتا 60
3-3  روش های ارزیابی شبكه آموزش یافته 61
4- شبیه سازی ها 62
شكل 3. منحنی رگولاریزاسیون (α = 0.5) 64
شكل4. جذب كننده شبكه آموزش یافته (α = 0.5) 64
6-  نتیجه 64
 

فصل ششم : شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در تجارت 64

فناوری شبکه عصبی 67
فناوری الگوریتم ژنتیک 71
مروری بر کاربردهای تجاری 72
بازاریابی 73
بانکداری و حوزه های مالی 75
سایر حوزه های تجاری 78
مزایای استفاده از این فناوریهای هوش مصنوعی 78
نتایج 79
منابع 80
 
 
 
 


توضیحات بیشتر و دانلود



صدور پیش فاکتور، پرداخت آنلاین و دانلود

پشتیبانی در صورت مشکل در دانلو فایل لطفا اول پیامک بدید 09214087336

مقاله در مورد بحران | پاورپوینت بحران

اتوماتای سلولی یادگیر و کاربرد آن در پردازش تصاویر و تولید یک مدل تکاملی-پاورپوینت و مقاله

اتوماتای سلولی یادگیر و کاربرد آن در پردازش تصاویر و تولید یک مدل تکاملی

دانلود اتوماتای سلولی یادگیر و کاربرد آن در پردازش تصاویر و تولید یک مدل تکاملی , باکیفیت ترین اتوماتای سلولی یادگیر و کاربرد آن در پردازش تصاویر و تولید یک مدل تکاملی موجود, فایل اتوماتای سلولی یادگیر و کاربرد آن در پردازش تصاویر و تولید یک مدل تکاملی , مقاله تحقیق پاورپوینت در مورد اتوماتای سلولی یادگیر و کاربرد آن در پردازش تصاویر و تولید یک مدل تکاملی

در این مقاله اتوماتای سلولی یادگیر را معرفی می کنیم برای درک اتوماتای سلولی یادگیر ابتدا باید به اتوماتای سلولی و پس از آن با اتوماتای یادگیر آشنا شد پس از آشنایی با این دو مدل ، اتوماتای سلولی یادگیر مطرح می شود و کاربردهای آن مطرح می شود

اتوماتای سلولی یادگیر و کاربرد آن در پردازش تصاویر و تولید یک مدل تکاملی

در این مقاله اتوماتای سلولی یادگیر را معرفی می کنیم برای درک اتوماتای سلولی یادگیر ابتدا باید به اتوماتای سلولی و پس از آن با اتوماتای یادگیر آشنا شد پس از آشنایی با این دو مدل ، اتوماتای سلولی یادگیر مطرح می شود و کاربردهای آن مطرح می شود

مشخصات فایل

تعداد صفحات 42
حجم 2/962 کیلوبایت
فرمت فایل اصلی doc

توضیحات کامل

دانلود مقاله کارشناسی ارشد رشته هوش مصنوعی

اتوماتای سلولی یادگیر و کاربرد آن در پردازش تصاویر و تولید یک مدل تکاملی

 
*قابل استفاده برای رشته مهندسی کامپیوتر،صنایع و هوش مصنوعی
 
آپدیت شد:
ضمیمه شدن مقاله اتوماتای یادگیری سلولی و کاربرد‌های آن در قالب 24 صفحه بصورت رایگان🙂
 
کل محتوا: 42 صفحه اولیه + 24 صفحه آپدیت
 
چکیده
در این مقاله اتوماتای سلولی یادگیر را معرفی می کنیم. برای درک اتوماتای سلولی یادگیر  ابتدا باید به اتوماتای سلولی و پس از آن با اتوماتای یادگیر آشنا شد. پس از آشنایی با این دو مدل ، اتوماتای سلولی یادگیر مطرح می شود و کاربردهای آن مطرح می شود. دو کاربرد اتوماتای سلولی یادگیر در پردازش تصاویر و استفاده از آن برای تولید یک مدل تکاملی به شکل دقیق مورد بررسی قرار می گیرد.
 
 
کلمات کلیدی:

اتوماتای یادگیر

اتوماتای سلولی

اتوماتای سلولی یادگیر

 
 
مقدمه
اتوماتای سلولی یادگیر[1] تشکیل شده از اجزایی است که در همسایگی یکدیگر قرار می گیرند و رفتار این اجزا بر اساس رفتار همسایگان و تجربیات خودش و همسایه ها تعریف می شود. برای این که با این مدل آشنا شویم ابتدا باید دو مدل اتوماتای یادگیر[2] و اتوماتای سلولی[3] را به خوبی بشناسیم. پس از شناخت این دو مدل ، اتوماتای سلولی یادگیر را که ترکیبی ار دو مدل گفته شده است را مطرح می کنیم.
 
اتوماتای سلولی یک مدل ریاضی است که می تواند برای محاسبات و شبیه سازی سیستمها به کار رود. اتوماتای سلولی سیستمهای ساده ی گسسته ای هستند که با قوانین ساده و محلی می توانند محاسبات و رفتار پیچیده ای از خود بروز دهند. حلی بودن به این معناست که در تعیین مقدار جدید هر سلول، سلولهایی که در همسایگی وی هستند تاثیرگذار هستند و سلولهای دورتر، تاثیری ندارند. هر سلول برای خود مجموعه ای از حالات دارد که در هر لحظه با توجه به حالت خودش و همسایه ها تصمیم می گیرد که به چه حالتی برود. قوانین تغییر حالت در اتوماتای سلولی در طول کار ثابت است و تغییر نمی کند. .
 
 شبکه سلولها می تواند ابعاد متفاوتی داشته باشند و یک ; دو و یا بیشتر بعد داشته باشند. با توجه به تعداد مقادیری که سلولها می توانند اختیار کنند; اتوماتای سلولی به دو نوع دودویی و چند مقداره تقسیم می شود. درک رفتار اتوماتای سلولی از روی قوانین آن بسیار مشکل می باشد و درک آن نیاز به شبیه سازی دارد.یکی از مشکلات استفاده از اتوماتای سلولی طراحی قوانینی است که عمل دلخواه ما را انجام دهد. انواع متفاوتی از قوانین به روز رسانی سلولها وجود دارند که باعث ایجاد انواع متفاوت اتوماتای سلولی میشوند. به عنوان مثال، قوانین میتوانند به صورت قطعی و یا احتمالی بیان گردند و این دو دسته از قوانین منجر به دو دسته اتوماتای سلولی قطعی و اتوماتای سلولی احتمالی میشوند. ویژگیهای اتوماتای سلولی را به اختصار میتوان به صورت زیر بیان نمود: فضا و زمان به صورت گسسته پیش میروند. 
 
 
فهرست مطالب 
1.  مقدمه
1.1.  اتوماتای سلولی
1.2.  اتوماتای یادگیر
1.2.1.  اتوماتان  L2N2
1.2.2.  اتوماتان G2N2
1.2.3.  اتوماتان Krinsky
1.2.4.  اتوماتان Krylov
1.2.5.  اتوماتان Ponomarev
1.3.  اتوماتای یادگیر سلولی

2.  انواع اتوماتای سلولی یادگیر

2.1.  توماتای یادگیر سلولی ناهمگن
2.2.  اتوماتای یادگیر سلولی دارای ورودی (باز)
2.3.  اتوماتای یادگیر سلولی با شعاع همسایگی متغیر
2.4.  اتوماتای یادگیر سلولی با متغیر سراسری

3.  کاربردهای اتوماتای سلولی یادگیر

3.1.  پردازش تصویر

3.2.  محاسبات تکاملی به کمک اتوماتای سلولی یادگیر

4.  نتیجه گیری
منابع
 
 


توضیحات بیشتر و دانلود



صدور پیش فاکتور، پرداخت آنلاین و دانلود

پشتیبانی در صورت مشکل در دانلو فایل لطفا اول پیامک بدید 09214087336

مقاله در مورد بحران | پاورپوینت بحران

ارایه یک روش جدید خوشه بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده با استفاده از شبکه عصبی SOM به منظور کاهش مصرف انرژی درشبکه های حسگر بی سیم-پاورپوینت و مقاله

ارایه یک روش جدید خوشه بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده با استفاده از شبکه عصبی SOM به منظور کاهش مصرف انرژی درشبکه های حسگر بی سیم

دانلود ارایه یک روش جدید خوشه بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده با استفاده از شبکه عصبی SOM به منظور کاهش مصرف انرژی درشبکه های حسگر بی سیم , باکیفیت ترین ارایه یک روش جدید خوشه بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده با استفاده از شبکه عصبی SOM به منظور کاهش مصرف انرژی درشبکه های حسگر بی سیم موجود, فایل ارایه یک روش جدید خوشه بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده با استفاده از شبکه عصبی SOM به منظور کاهش مصرف انرژی درشبکه های حسگر بی سیم , مقاله تحقیق پاورپوینت در مورد ارایه یک روش جدید خوشه بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده با استفاده از شبکه عصبی SOM به منظور کاهش مصرف انرژی درشبکه های حسگر بی سیم

پروتكل‌های مسیریابی مبتنی بر خوشه‌بندی یكی از مهمترین روش‌های كاهش مصرف انرژی در شبكه‌های حسگر بی‌سیم هستند در این مقاله، یك پروتكل خوشه‌بندی جدید، ارایه می‌شود

ارایه یک روش جدید خوشه بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده با استفاده از شبکه عصبی SOM به منظور کاهش مصرف انرژی درشبکه های حسگر بی سیم

پروتكل‌های مسیریابی مبتنی بر خوشه‌بندی یكی از مهمترین روش‌های كاهش مصرف انرژی در شبكه‌های حسگر بی‌سیم هستند در این مقاله، یك پروتكل خوشه‌بندی جدید، ارایه می‌شود

مشخصات فایل

تعداد صفحات 33
حجم 0/482 کیلوبایت
فرمت فایل اصلی doc

توضیحات کامل

دانلود مقاله کارشناسی ارشد رشته هوش مصنوعی

ارائه یک روش جدید خوشه بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده با استفاده از شبکه عصبی SOM به منظور کاهش مصرف انرژی درشبکه های حسگر بی سیم

 
چکیده
پروتكل‌های مسیریابی مبتنی بر خوشه‌بندی یكی از مهمترین روش‌های كاهش مصرف انرژی در شبكه‌های حسگر بی‌سیم هستند. در این مقاله، یك پروتكل خوشه‌بندی جدید، ارایه می‌شود. این پروتكل خوشه‌بندی جدید كه پروتكل خوشه‌بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده (EBCS)   نام دارد، با استفاده از شبكة عصبی نقشة خودسازماندهی(SOM)، گره‌های شبكه را براساس دو معیار سطح انرژی و همسایگی خوشه‌بندی می‌نماید و سعی در توازن بهتر انرژی در خوشه‌ها و نهایتاً افزایش طول عمر شبكه و حفظ پوشش شبكه‌ای دارد. در ادامة این مقاله به بیان فرضیات، تشریح مراحل الگوریتم جدید و تفاوت‌های آن با الگوریتم‌های مرتبط پیشین خواهیم پرداخت.
 
 
کلمات کلیدی:

شبکه عصبی SOM

پروتكل‌ مسیریابی مبتنی بر خوشه‌بندی

پروتكل خوشه‌بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده

کاهش مصرف انرژی در شبكه‌های حسگر بی‌سیم

 
 
 
مقدمه
برای بهره‌مندی از اثربخشی الگوریتم‌های مسیریابی مبتنی بر خوشه‌بندی در افزایش طول عمر شبكه‌های حسگر بی‌سیم، الگوریتم خوشه‌بندی جدیدی ارایه شده است كه بر اساس انرژی و با استفاده از شبكة عصبی نقشه خودسازماندهی كار می‌كند. انگیزه خلق EBCS، بی‌توجهی الگوریتم‌های خوشه‌بندی قبلی به سطح انرژی گره‌ها به عنوان پارامتر اصلی تشكیل خوشه‌های شبكه بوده است. تلاش تحقیق حاضر این بوده است كه با بهبود ایدة سنتی خوشه‌بندی(خوشه بندی بر حسب مكان)، به منظور رسیدن به هدف اصلی شبكه‌های حسگر بی‌سیم یعنی افزایش طول عمر شبكه همزمان با حفظ پوشش شبكه‌ای، روشی یكپارچه برای خوشه‌بندی مبتنی بر مكان – انرژی   ارایه نماید. باور ما برای ارایة الگوریتم جدید این بوده است كه خوشه‌بندی مبتنی بر انرژی می‌تواند خوشه‌هایی با سطح انرژی یكسان ایجاد كرده و مصرف انرژی را به شكل بهتری در  بین سراسر گره‌های شبكه توزیع كند.
 
 
 
فهرست مطالب
ارایه یک روش جدید خوشه بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده با استفاده از شبکه عصبی SOM به منظور کاهش مصرف انرژی درشبکه های حسگر بی سیم 2
مقدمه 2

1-1. پروتكل مسیریابی خوشه‌بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده 3

1-2. فرضیات الگوریتم 4

1-3. مراحل خوشه‌بندی 5

1-3-2. مرحلة اول : خوشه‌بندی با شبكة عصبی نقشة خودسازماندهی 7
1-3-3. مرحلة دوم : خوشه‌بندی با الگوریتم K-means 15
1-3-4. مرحلة انتخاب سرخوشه 17
1-4. مرحلة انتقال داده 20
1-5. مرحلة خوشه‌بندی مجدد 22
1-6. جمع‌بندی 27
مراجع 27
 
 
 


توضیحات بیشتر و دانلود



صدور پیش فاکتور، پرداخت آنلاین و دانلود

پشتیبانی در صورت مشکل در دانلو فایل لطفا اول پیامک بدید 09214087336

مقاله در مورد بحران | پاورپوینت بحران

یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن-پاورپوینت و مقاله

یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن

دانلود یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن , باکیفیت ترین یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن موجود, فایل یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن , مقاله تحقیق پاورپوینت در مورد یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن

ذخیره سازی و استفاده از نمونه های خاص، باعث افزایش و بهبود کارایی بسیاری از الگوریتمهای یادگیری با ناظر می باشد که شامل مواردی چون درخت تصمیم، قوانین دسته بندی و شبکه های توزیع شده می شود

یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن

ذخیره سازی و استفاده از نمونه های خاص، باعث افزایش و بهبود کارایی بسیاری از الگوریتمهای یادگیری با ناظر می باشد که شامل مواردی چون درخت تصمیم، قوانین دسته بندی و شبکه های توزیع شده می شود

مشخصات فایل

تعداد صفحات 31
حجم 1/47 کیلوبایت
فرمت فایل اصلی doc

توضیحات کامل

دانلود مقاله کارشناسی ارشد رشته هوش مصنوعی

یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن

*ضمیمه شدن دانلود پاورپوینت یادگیری بر مبنای نمونه در قالب 63 اسلاید و بصورت رایگان🙂
 
چکیده:
ذخیره سازی و استفاده از نمونه های خاص، باعث افزایش و بهبود کارایی بسیاری از الگوریتمهای یادگیری با ناظر می باشد. که شامل مواردی چون درخت تصمیم، قوانین دسته بندی و شبکه های توزیع شده می شود. با این حال، الگوریتمهایی که تنها از نمونه های خاص در حل مسائل یادگیری افزایشی استفاده می کنند، کاملا بررسی نشده اند. روش بررسی شده در اینجا برای این امر، همان IBL(Instance Based Learning) است.در IBL بر خلاف دیگر الگوریتمهای یادگیری افزایشی، به جای استفاده از بخشهای از قبل کامپایل شده در طول فاز پیش بینی از یک سری نمونه های مشخص استفاده می شود. و از آنجائی که این الگوریتمها از توابع شباهت برای رده بندی میان نمونه ها استفاده می کنند، قادر به تشریح مفاهیم احتمالی نیز می باشند.
 
 
 
کلمات کلیدی:

الگوریتم IBL

الگوریتمهای یادگیری با ناظر

الگوریتمهای یادگیری افزایشی

 
 
مقدمه:
در IBL بر خلاف دیگر الگوریتمهای یادگیری افزایشی، به جای استفاده از بخشهای از قبل کامپایل شده در طول فاز پیش بینی از یک سری نمونه های مشخص استفاده می شود. و از آنجائی که این الگوریتمها از توابع شباهت برای رده بندی میان نمونه ها استفاده می کنند، قادر به تشریح مفاهیم احتمالی نیز می باشند. در واقع، روشهای IBL دقیقا همه داده دریافتی شان را به خاطر می آورند. در واقع، معمولا هیچ گونه فاز آموزشی نداشته و تنها در زمان پیش گویی و تصمیم گیری دارای محاسبات می باشند. سپس، با گرفتن یک گزارش در پایگاه داده به دنبال نمونه های مشابه گشته و یک مدل محلی online برای محاسبه مقدار خروجی ایجاد می کند.
 
الگوریتمهای IBL از دسته بندی کننده الگوی NN(Nearest Neighbor) گرفته شده اند، که در عین حال به ذخیره و استفاده از نمونه های منتخب برای پیش بینی دسته بندی می پردازد.الگوریتمهای تغییر یافته NN غیر افزایشی بوده و هدف اولیه شان، حفظ سازگاری کامل با مجموعه آموزشی اولیه می باشد، اگرچه داده را خلاصه می کنند ولی برای حداکثر کردن دقت دسته بندی در مورد نمونه های جدید نیز تلاشی انجام نمی دهند. در واقع به مساله نویز توجهی ندارند. در مقابل، الگوریتمهای IBL ، افزایش بوده و حداکثر ساختن دقت دسته بندی را نیز دز نظر می گیرند.
 
سیستمهای CBR برای حل برخی از مشکلات این سیستمها ارائه شده اند. این سیستمها مشابه IBL ها هستند، با این تفاوت که حالات را تغییر داده و در طی حل مساله از بخشهایی از یک حالت نیز استفاده می کنند. در واقع IBL ، الگوریتم متمرکز شده CBR است که به انتخاب حالات مناسب برای دسته بندی، کاهش فضای ذخیره سازی، متعادل کردن نویز و یادگیری ارتباط ویژگیها کمک می کند.
 
 
 
 
 
 
 
فهرست مطالب
 
– مقدمه 5

– الگوریتم های Instance Based Learning 7

      الگوریتم IB1 7
      الگوریتم IB2 9
      الگوریتم IB3 11

– بهینه سازی IBL با استفاده از الگوریتم جستجو 14

– تاثیر پارامترهای دامنه ای بر الگوریتم های IBL 16

      تاثیر احتمال رخداد برای هر ویژگی 16
      تاثیر پارامتر k 17
     منحنی یادگیری 18
     فضای ذخیره سازی 19
     مقدار بهینه k 19
     تاثیر سطح نویز 20
– برخی کاربردها 22

     استفاده از IBL در تصمیم گیری دینامیک 22

     استفاده از IBL در تخمین توابع 26

– نتیجه گیری 28
– منابع 29
 
 
 
 
فهرست اشکال
شکل 1   –   مرزهای فضای IBL 8
شکل 2   –   فضای IB2 9
شکل 3   –   کاهش فضای ذخیره سازی و حساسیت به نویز در IB2 10
شکل 4   –   عملکرد بهتر فیلترهای نویز در IB3 نسبت به IB1 و  IB2 12
شکل 5   –   تاثیر بر دقت مورد انتظار در 1-NN 17
شکل 6   –   تاثیر مقدار k بر دقت Knn 18
شکل 7   –  منحنی یادگیری 1NN و KNN بهینه 18
شکل 8   –   تعداد نمونه های آموزشی مورد نیاز برای دسترسی به سطح دقت مورد نظر برای 1NN و KNN بهینه 19
شکل 9   –   مقدار بهینه k 20
شکل 10 –   تاثیر بر دقت مورد انتظار 1NN و KNN بهینه 
a)نویز ویژگی مرتبط و b )نویز کلاسی 21
شکل 12 –   فرآیند IBLT 23
 
 
 


توضیحات بیشتر و دانلود



صدور پیش فاکتور، پرداخت آنلاین و دانلود

پشتیبانی در صورت مشکل در دانلو فایل لطفا اول پیامک بدید 09214087336

مقاله در مورد بحران | پاورپوینت بحران

نقش شبكه‌های عصبی در مسیریابی انرژی آگاه-پاورپوینت و مقاله

نقش شبكه‌های عصبی در مسیریابی انرژی آگاه

دانلود نقش شبكه‌های عصبی در مسیریابی انرژی آگاه , باکیفیت ترین نقش شبكه‌های عصبی در مسیریابی انرژی آگاه موجود, فایل نقش شبكه‌های عصبی در مسیریابی انرژی آگاه , مقاله تحقیق پاورپوینت در مورد نقش شبكه‌های عصبی در مسیریابی انرژی آگاه

در اغلب كاربردها، گره‌های حسگر از نظر منبع انرژی با محدودیت مواجه هستند بنابراین نیاز به روش‌های ابتكاری برای برطرف نمودن اتلاف انرژی كه موجب كوتاه شدن طول عمر شبكه‌های حسگر می‌گردد،

نقش شبكه‌های عصبی در مسیریابی انرژی آگاه

در اغلب كاربردها، گره‌های حسگر از نظر منبع انرژی با محدودیت مواجه هستند بنابراین نیاز به روش‌های ابتكاری برای برطرف نمودن اتلاف انرژی كه موجب كوتاه شدن طول عمر شبكه‌های حسگر می‌گردد،

مشخصات فایل

تعداد صفحات 35
حجم 0/347 کیلوبایت
فرمت فایل اصلی doc

توضیحات کامل

دانلود مقاله کارشناسی ارشد رشته هوش مصنوعی

نقش شبكه های عصبی در مسیریابی انرژی آگاه

 
 
 مقدمه
در اغلب كاربردها، گره‌های حسگر از نظر منبع انرژی با محدودیت مواجه هستند. بنابراین نیاز به روش‌های ابتكاری برای برطرف نمودن اتلاف انرژی كه موجب كوتاه شدن طول عمر شبكه‌های حسگر می‌گردد، كاملاً  احساس می‌گردد. این محدودیت‌ها به همراه زیاد بودن تعداد گره‌های حسگر باعث چالش‌های بسیاری در طراحی و مدیریت شبكه‌های حسگر بی‌سیم و لزوم آگاهی از انرژی در همه لایه‌های پشته پروتكل شبكه‌ای شده است. برای مثال، در لایه شبكه،  به شدت به یافتن روش‌هایی نیاز داریم كه با بهره‌وری در مصرف انرژی، كشف مسیر انجام داده و داده‌ها را از گره‌های حسگر به ایستگاه مبنا انتقال دهند. به دلیل اهمیت مسیریابی در شبكه‌های حسگر بی‌سیم و حجم قابل توجهی از مقالات و تحقیقات در این زمینه، در این مقاله دقیقاً به مسالة مسیر‌یابی ( و نه به سایر لایه‌های پشته شبكه ) پرداخته شده و سپس نقش شبكة عصبی (نقشة خودسازماندهی) در مسیریابی آگاه از انرژی از طریق مرور مقالات تحقیقاتی مرتبط، مورد بررسی قرار می‌گیرد. 
 
 
 
کلمات کلیدی:

شبكه‌های عصبی

مسیریابی انرژی آگاه 

شبکه های حسگر بیسیم

 
 
 
فهرست مطالب
نقش شبكه‌های عصبی در مسیریابی انرژی آگاه 1
1-1. مقدمه 2

1-2. ویژگی‌های مسیریابی در شبكه حسگر بی‌سیم 3

1-3. روش‌های مسیریابی در شبكه‌های حسگر بی‌سیم 6

1-3-1. مسیریابی مسطح 7
1-3-2. مسیریابی مبتنی بر مكان 8
1-3-3. مسیریابی سلسه مراتبی(مبتنی بر خوشه‌بندی) 9
1-3-4. پروتكل خوشه‌بندیLEACH 10
1-3-5. پروتكل خوشه‌بندیLEACH متمركز 13

1-4. شبكه‌های عصبی در الگوریتم‌های مسیریابی آگاه از انرژی 15

1-4-1. شبكة عصبی انتشار معكوس در كشف مسیر 15
1-4-2. شبكة عصبی نقشة خودسازماندهی در مسیریابی 16

1-4-3. پروتكل‌های مسیریابی مبتنی بر نقشة خودسازماندهی 19

1-5. پروتكل خوشه‌بندی پیوندگرا وفقی با انرژی پایین 23
1-6. جمع‌بندی 26
مراجع 26
 
 
 


توضیحات بیشتر و دانلود



صدور پیش فاکتور، پرداخت آنلاین و دانلود

پشتیبانی در صورت مشکل در دانلو فایل لطفا اول پیامک بدید 09214087336

مقاله در مورد بحران | پاورپوینت بحران

مدلهای گرافیکی و نمایش آنها-پاورپوینت و مقاله

مدلهای گرافیکی و نمایش آنها

دانلود مدلهای گرافیکی و نمایش آنها , باکیفیت ترین مدلهای گرافیکی و نمایش آنها موجود, فایل مدلهای گرافیکی و نمایش آنها , مقاله تحقیق پاورپوینت در مورد مدلهای گرافیکی و نمایش آنها

دانلود مقاله مدلهای گرافیکی و نمایش آنها

مدلهای گرافیکی و نمایش آنها

دانلود مقاله مدلهای گرافیکی و نمایش آنها

مشخصات فایل

تعداد صفحات 25
حجم 0/544 کیلوبایت
فرمت فایل اصلی doc

توضیحات کامل

دانلود مقاله کارشناسی ارشد رشته هوش مصنوعی

مدلهای گرافیکی و نمایش آنها

 
 
مقدمه:
مدل های گرافیكی تركیبی از تئوری احتمال و تئوری گراف می باشند . در این روش  ابزارهای طبیعی فراهم می گردد كه از طریق آنها می توان مسائل مربوط به ریاضی كاربردی و مهندسی را كه پیچیده و غیر قطعی هستند را حل كرد و علاوه بر آن نقش مهم و رو به افزونی در مورد الگوریتم های بادگیری ماشین دارند .حتی می توان  یک مدل گرافیکی را یک نوعی از شبکه احتمالی در نطر گرفت که ریشه در زمینه های مختلفی مانند هوش مصنوعی ، احتمال ، کنترل خطای کد گذاری و شبکه های هوش مصنوعی دارد.مدل گرافیکی یک ساختار رسمی ریاضیاتی را فراهم می کند که امکان درک انواع مختلفی از شبکه ها محاسباتی را به وجود می آورد. 
 
ایده اصلی در طراحی مدل گرافیكی استفاده از ساختار ماژولی می باشد از تئوری گرافی برای ایجاد یك رابط مناسب استفاده می شود كه می تواند تعامل بالای مجموعه داده ای را مدل نماید . تئوری ریاضی ( احتمال) به عنوان ارتباط دهنده ی بین ماژول ها می باشد و سیستم در مجموع به صورت یك پارچه می باشد . مهندسی سیستم ها ، تئوری اطلاعات ، تشخیص الگو موارد ویژه ای از فرم های عمومی مدل گرافیكی می باشد .
 
مدل های گرافیكی یك زیر ساختی را برای معرفی مدل هایی كه در آن تعدادی متغییر با هم تعامل می كنند را ایجاد می كنند . از مدل گرافیكی در زمینه های مختلف مانند : توسعه سیستم خبره احتمالی ، مدل سازی تصویر ، تصحیح خطا در تبادل پیام های دیجیتال استفاده می کردد. هر گره در گراف یك متغییر تصادفی را معرفی می كند و نوعی یال در گراف وابستگی كیفی بین متغییر ها را نشان می دهد .عدم وجود این یال به معنای نبود وابستگی این متغیر به متغییر های دیگر است . وابستگی مقداری بین گره های متصل از طریق توزیع شرطی پارامتری شده ، بیان می شود . الگوی یال ها و تابع پتانسیل یك توزیع پیوسته را روی همه متغیر های گراف نشان می دهد . الگوی یال ها ساختار گراف را نشان می دهد . 
 
 
 
کلمات کلیدی:

مدل های گرافیکی

مسائل پیچیده و غیر قطعی

الگوریتم های بادگیری ماشین

 
 
 
فهرست
مقدمه ای بر مدل های گرافیکی ……………………………… 2

نمایش های مدل گرافیکی ……………………………………. 4

مدل گرافیکی جهت دار ……………………………. 5

مدل گرافیکی بدون جهت ………………………….. 7

 استنتاج …………………………………………………….. 9
استنتاج دقیق ……………………………………….. 10
حذف متغییر ……………………………………….. 14
استنتاج احتمالی ……………………………………. 15

الگوریتم های تبادل پیام ……………………………. 15

استنتاج تخمینی …………………………………….. 16
 یادگیری ……………………………………………………. 16
 مراجع …………………………………………………….. 25


توضیحات بیشتر و دانلود



صدور پیش فاکتور، پرداخت آنلاین و دانلود

پشتیبانی در صورت مشکل در دانلو فایل لطفا اول پیامک بدید 09214087336

مقاله در مورد بحران | پاورپوینت بحران

تکنیک های یادگیری ماشین برای حل مسئله در بازی برابر انسان-پاورپوینت و مقاله

تکنیک های یادگیری ماشین برای حل مسئله در بازی برابر انسان

دانلود تکنیک های یادگیری ماشین برای حل مسئله در بازی برابر انسان , باکیفیت ترین تکنیک های یادگیری ماشین برای حل مسئله در بازی برابر انسان موجود, فایل تکنیک های یادگیری ماشین برای حل مسئله در بازی برابر انسان , مقاله تحقیق پاورپوینت در مورد تکنیک های یادگیری ماشین برای حل مسئله در بازی برابر انسان

در این مقاله ، سعی برآن است که یک بررسی بر روی حجم زیادی از ادبیاتی که با رهیافت یادگیری ماشین بر بازیها در ارتباط است انجام شود

تکنیک های یادگیری ماشین برای حل مسئله در بازی برابر انسان

در این مقاله ، سعی برآن است که یک بررسی بر روی حجم زیادی از ادبیاتی که با رهیافت یادگیری ماشین بر بازیها در ارتباط است انجام شود

مشخصات فایل

تعداد صفحات 37
حجم 0/98 کیلوبایت
فرمت فایل اصلی doc

توضیحات کامل

دانلود مقاله کارشناسی ارشد رشته هوش مصنوعی

تکنیک های یادگیری ماشین برای حل مسئله در بازی برابر انسان

 
 
مقدمه:
در این مقاله ، سعی برآن است که یک بررسی بر روی حجم زیادی از ادبیاتی که با رهیافت یادگیری ماشین بر بازیها در ارتباط است انجام شود .هدف اصلی از این مقاله ارائه توانایی به خوانندگان مشتاق است تا خیلی سریع به نتایج گذشته که در ارتباط با تحقیق یا پروژه آن هاست دست یابند تا تحقیق خود را از آن جا شروع کنند.تعداد راه های زیادی برای دسته بندی مطالب در این مقاله وجود دارد . ما می توانستیم به طور مثال دسته بندی براساس بازی های مختلف انجام دهیم مانند: شطرنج ، تخته نرد، Go، chekers  ، shogi ، poker و … و یا اینکه دسته بندی را براساس روش ها و تکنیک های یادگیری انجام دهیم . به جای آنها تصمیم گرفته شد که رهیافتی بر پایه مسئله در نظر گرفته شود و دسته بندی را براساس رقابت هایی که در جنبه های مختلف بازی ها انجام شده اند انجام دهیم . با توجه به این معتقدیم که هم محقق در بازی های کامپیوتری می تواند تکنیک های یادگیری ماشین را برای حل مسئله خود پیدا کند و هم محقق در یادگیری ماشین می تواند موضوعات مفید در دامنه تحقیق در بازی های کامپیوتری را داشته باشد.
 
مقاله پس از نگاهی گذرا بر تاریخچه تحقیق بر روی تکنیک‌های یادگیری ماشین در بازیها با طرح book Learning به عنوان مثال تکنیک هایی که در ذخیره پیش محاسبات حرکات انجام می شود که به نام دستیابی سریع در بازی های تورنمنت هم خوانده می شود آغاز می گردد. سپس مسئله استفاده از تکنیک های یادگیری برای کنترل کردن فرآیند جستجو که در همه برنامه های بازی وجود دارد مورد بررسی قرار می گیرد.
 
در قسمت چهارم به بررسی بیشترین و معروف ترین وظیفه یادگیری که به نام تنظیم خودکار یک تابع ارزیابی است می پردازیم . مسئله یادگیری با ناظر ، یادگیری مقایسه‌ای ، یادگیری تقویتی ، یادگیریTemporal Difference نیز بررسی می گردند. در یک زیر بخش مجزا در مورد موضاعات مهم و  متفاوت بر این رهیافت ها بحث می شود . سپس در بخش پنجم به بررسی راه حل های مختلفی که در شناسائی طرح ها و الگو ها پرداخته می شود از simple – advice taking رهیافت مدل سازی هوشمند گرفته تا استقراء الگوها و استراتژی ها از یک پایگاه داده بازی . در پایان در قسمت ششم مدل سازی حریف به طور مختصر بحث شده و وظیفه بهبود برنامه بازی توسط یادگیری برای استفاده از ضعف حریف مورد بررسی قرار می گیرد.
 
 
 
کلمات کلیدی:

یادگیری ماشین

رهیافت یادگیری ماشین بر بازیها

یادگیری ماشین در بازی مقابل انسان

تکنیک های یادگیری ماشین برای حل مسئله

 
 
فهرست مطالب
1- بازی ماشین در مقابل انسان :
2- میراث ساموئل :
3- یادگیری کتابی:

3-1- یادگیری برای انتخاب تغییرات باز:

3-2- یادگیری از روی اشتباهات :

3-3- یادگیری به وسیله شبیه سازی :

4- یادگیری کنترل جستجو:
5- تنظیم تابع ارزیابی:

5-1- یادگیری با ناظر:

5-2- آموزش مقایسه ای :

6- یادگیری تقویتی :

6-1- Temporal-difference learning :
6-2- یادگیری تابع ارزیابی :

6-2-1- توابع ارزیابی خطی در مقابل توابع ارزیابی غیرخطی :

6-2-2- استراتژی‌های آموزش :

6-2-3- یادگیری توابع ارزیابی و جستجو :

6-2-4- استخراج خصایص :

7- الگوهای یادگیری و تصمیم :

7-1-  Advice-taking :
8- مدلسازی حریف : 

1- بازی ماشین در مقابل انسان :

 
 


توضیحات بیشتر و دانلود



صدور پیش فاکتور، پرداخت آنلاین و دانلود

پشتیبانی در صورت مشکل در دانلو فایل لطفا اول پیامک بدید 09214087336

مقاله در مورد بحران | پاورپوینت بحران