دانلود مقاله موتورهای خودکار به عنوان موتورهای درون سوز چهار گانه طبقه بندی شده اند

اختصاصی از فی موو دانلود مقاله موتورهای خودکار به عنوان موتورهای درون سوز چهار گانه طبقه بندی شده اند دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موتورهای خودکار به عنوان موتورهای درون سوز چهار گانه طبقه بندی شده اند.

اما یک گروه سوم موتور ها نیز هستند که به نام موتورهای دو زمانه شناخته شده اند که اغلب این موتورها را برای مصارف یا کاربرد های قدرت پایین مورد استفاده قرار میدهند. شما معمولا این گونه موتورها را در موارد زیر مشاهده می کنید.

تجهیزات چمن زنی و باغبانی مثل اره های دندانه دار.......

موتورهای موتور سیکلتی کوچکتر نیز برای برخی از وسایل و جت اسکی ها و قایق های موتوری کوچک وهواپیماهای مدل کنترل از راه دور مورد استفاده قرار می گیرند.

شما می توانید موتورهای دو زمانه را در این موارد مشاهده کنید زیرا این موتوردو فوریت بسیار مهم نسبت به موتورهای دو زمانه دارند.

موتورهای دو زمانه دریچه ندارند که ساختار آنها را ساده تر می کند.

2موتورهای دو زمانه در هر دور کامل یکبار آتش می گیرددر حالیکه موتورهای چهار زمانه در هر دور کامل در دور بعد عمل احتراق رخ می دهد که این به موتور یک افزایش قدرت قابل توجهی را میدهد.

این مزایا باعث شده است که این موتورها (موتورهای دو زمانه) همه از نظر قیمت و هزینه و ساختار بسیار ساده تر و مناسب تر باشدو ساخت انها نیز هزینه زیادی در بر ندارد. این موتورها همچنین این قابلیت را دارند که قدرت و نیرو را دوباره به همان مقدار هوا تزریق کنند که این خود به این دلیل است که انها دو باره ایجاد قدرت و نیرو می کنند. این ترکیب از این قابلیتها موجب شده است که این موتورها نسبت  قدرت به وزن مناسبی نیز داشته باشند.

شامل 11 صفحه فایل word قابل ویرایش

دانلود تحقیق بررسی کاربرد انواع دسته بندی ها در حاشیه نویسی خودکار تصاویر پزشکی

اختصاصی از فی موو دانلود تحقیق بررسی کاربرد انواع دسته بندی ها در حاشیه نویسی خودکار تصاویر پزشکی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در حاشیه‌نویسی تصاویر پزشکی معمولاً تولید چهار بخش اطلاعاتی در مورد تصاویر لازم است. این بخش‌ها، شامل اطلاعاتی درباره تکنیک تهیه تصویر، اندام، جهت عکس‌برداری و سیستم بیولوژیکی است.

حاشیه‌نویسی خودکار تصاویر با استفاده از سیستم یادگیری ماشین برای دسته بندی تصاویر به رده‌های مختلف انجام می‌شود، به طوری‌که هر کلمه معرف یک دسته است. ورودی سیستم یادگیری ماشین ویژگی‌های مستخرج از تصویر است. در حاشیه‌نویسی تصاویر پزشکی اگر تنها از یک دسته بندی کننده برای تولید هر چهار بخش اطلاعاتی تصویر استفاده شود، برای رسیدن به کارایی مناسب باید از تعداد بیشتری ویژگی مستخرج از تصویر استفاده کرد. این موضوع منجر به بالا رفتن طول بردار ورودی دسته بندی کننده می‌شود.

استخراج ویژگی‌ها از طریق استفاده از دسته بندی و شبکه عصبی انجام‌شده است. به‌منظور تولید سیستم بهینه برای هر بخش ابتدا ویژگی‌های مناسب هر بخش انتخاب‌شده است. این انتخاب بر اساس تأثیر ویژگی یا مجموعه ویژگی‌ها در تشخیص بخش مربوطه با استفاده از دسته بندی کننده‌هایی مانند دسته بندی سلسله مراتبی انجام می‌شود.

در دنیای امروز با توسعه و گسترش سریع تصویرسازی دیجیتال و در دسترس بودن ابزار آن از جمله دوربین‌های دیجیتال، با حجم بالایی از اطلاعات در قالب تصویر مواجه هستیم. از طرفی به اشتراک گذاشتن تصویر در اینترنت امروزه بسیار رایج است. به طوریکه تعداد تصاویر موجود در آرشیو وب سایت ها در سال 2007، برابر با 250 میلیون تصویر بوده که بین پنج میلیون کاربر به اشتراک گذاشته شده است. مدیریت وبازیابی کارا و مؤثر این تصاویر به ویژه توسط ماشین‌ها یکی از چالش‌های موجود در این زمینه است. دو روش اصلی در بازیابی تصاویر وجود دارد. این روش‌ها عبارت‌اند از: بازیابی تصاویر بر اساس محتوا[1] و بازیابی تصاویر براساس مفهوم[2]. در روش بازیابی براساس محتوا ورودی سیستم یعنی درخواست مورد بازیابی، می‌تواند تصویر نمونه یا ویژگی‌های بیان کننده ی محتوای تصویر (ویژگی‌های سطح پایین ۳) باشد، درحالی که خروجی سیستم شامل تصاویر شبیه به تصویر ورودی یا حاوی ویژگی‌های مذکور است [1]. ویژگی‌های سطح پایین تصاویر ویژگی‌هایی مانند رنگ، بافت، شکل و غیره است که با استفاده از تکنیک‌های پردازش تصویر قابل استخراج است. این نوع درخواست در بیشتر موارد مشکل و پیچیده است زیرا در بسیاری مواقع آن چه کاربر جست وجو می‌کند با تصویر نمونه یا ویژگی‌های سطح پایین آن قابل توصیف نیست. این موضوع یکی از نقاط ضعف این روش‌ها محسوب می‌شود.

فصل 1-    کلیات تحقیق
1-1-    مقدمه
1-2-    بیان مسئله
1-3-    انگیزه تحقیق
1-4-    مؤلفه‌های تولید سیستم حاشیه نویسی خودکار
1-5-    اهداف و فرضیات
1-6-    ساختار سمینار
1-7-    مقدمه
1-8-    معرفی روش‌های حاشیه نویسی تصاویر
1-9-    پیشینه تحقیق
1-10-    خلاصه
1-11-    مقدمه
مجموعه آموزش
استخراج ویژگی‌ها
بررسی تعدادی از الگوریتم های‌ یادگیری ماشین
درخت‌های خوشه بندی پیش بینی (PCT
s)
معیارهای کارایی سیستم
خلاصه
1-12-    نتیجه گیری
1-13-    پیشنهادها
شکل 3-1: دسته مرتبط به هر تصویر در مجموعه‌های سال‌های 2005 و 2006 و کد
 آن در سال 2007
شکل 3-2: کد مورد استفاده در حاشیه‌نویسی تصاویر پزشکی شامل 13 کاراکتر در 4 بخش
شکل 3-3: تصویر نمونه و کد IRMA متناظر همراه با معنی هر کاراکتر در کد
شکل 3-4: مراحل استخراج ویژگی از تصویر
شکل 3-5: همسایگی‌های
متقارن
به
ازای
مقادیر
مختلف
 و
 در استفاده از عملگر
شکل 3-6: مراحل محاسبه
 در همسایگی نقاط
شکل 3-7: مرکز جرم ناحیه (نقطه قرمز)
شکل 3-8: طول مختصات اصلی و ثانوی یک ناحیه
شکل 3-9: زاویه نشان‌دهنده جهت ناحیه
شکل 3-10: چندضلعی محدب دربرگیرنده ناحیه
شکل 3-11: (الف): شکل اصلی ناحیه، (ب): سوراخ‌های ناحیه پرشده
مقیاس
    
تصویر اصلی
تفاضل گاوسین
تصاویر هموار با استفاده از فیلتر گاوسی
شکل 3-12: تصاویر هموار شده در مقیاس‌های مختلف و محاسبه تفاضل گاوسین تصاویر
شکل 3-13: (الف): ضریب زاویه‌ای همسایگی‌های یک نقطه، (ب): برآیند آن‌ها در 8 جهت
شکل 3-14: جهت‌های مختلف و فاصله 4 بین دو نقطه
شکل 3-15: نگاشت نمونه‌ها به فضایی با ابعاد بالاتر در فرآیند تولید مدل در روش
شکل 3-16: مرزهای جداکننده دو کلاس با حاشیه‌های مختلف
شکل 3-17: تصویر
کردن
داده‌ها
به
یک
فضای
ویژگی
با
ابعاد بالاتر

جدول 3-1: توابع کرنل معروف
شکل 3-18: دسته بندی کننده
 سه کلاسی، (الف): یکی در مقابل همه، (ب): یکی در مقابل دیگری
شکل 3-19: نمونه‌ای از شبکه عصبی با یک لایه مخفی
شکل 3-20: درخت تصمیم‌گیری
جدول 3-2: معدل خطای حالت‌های مختلف پیش‌بینی بخش آناتومی کد با مقدار صحیح 463
1-1-1-    روش دستی
1-1-2-    روش‌های خودکار/نیمه خودکار
1-1-3-    روش‌های حاشیه نویسی خودکار مبتنی بر متن
1-1-4-    روش‌های مبتنی بر آنتولوژی
1-1-5-    روش‌های مبتنی بر زمینه
1-1-6-    روش‌های حاشیه نویسی خودکار مبتنی بر تصویر
مجموعه
تعریف حاشیه‌های هر تصویر بر اساس کد
ویژگی‌های قابل استخراج از تصاویر
پیش‌پردازش تصاویر
فیلتر تقویت
روش ایجاد هیستوگرام بافت الگوی باینری محلی
استخراج ویژگی با استفاده از روش‌های مبتنی بر شکل
تشخیص ویژگی‌های
تشخیص ویژگی‌های
استخراج ویژگی با استفاده از ماتریس وقوع
استخراج ویژگی با استفاده از فیلتر گابور
ماشین‌های بردار پشتیبان (
شبکه‌های عصبی مصنوعی
1-1-7-    وظیفه‌ی طبقه‌بندی چندبرچسبی (MLC)
نزدیک‌ترین
 همسایه
تکنیک‌های یادگیری ترکیبی
دقت
معدل خطا در سیستم حاشیه نویسی خودکار پزشکی

شامل 83 صفحه فایل word

کنترل عمق یک شناور زیرسطحی خودکار UAV، پروژه درس کنترل اتوماتیک

اختصاصی از فی موو کنترل عمق یک شناور زیرسطحی خودکار UAV، پروژه درس کنترل اتوماتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این پروژه برای درس کنترل اتوماتیک مهندسی مکانیک می باشد. تمرکز پروژه روی حرکت بالا و پایین شناور می باشد. در بخش مدلسازی از نرم افزار سیمولینک و کدنویسی در نرم افزار Matlab استفاده شده است. گزارش کامل پروژه به همراه توضیح کدهای نوشته را می توانید در پروژه مطالعه کنید. این پروژه بسیار کامل می باشد. دارای 15 صفحه گزارش فایل word و تمامی خروجی ها و گراف های matlab.

دانلود عنوان و توضیحات پروژه

تصاویری از پروژه:

دانلود فایل عنوان و توضیحات پروژه

ایان نامه لاتین دکترا2015:GAL: مدل گام به گام برای خودکار تشخیص سایه ابر در HICO تصاویر اقیانوسی

اختصاصی از فی موو ایان نامه لاتین دکترا2015:GAL: مدل گام به گام برای خودکار تشخیص سایه ابر در HICO تصاویر اقیانوسی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

 
GAL: مدل گام به گام برای خودکار تشخیص سایه ابر در HICO تصاویر اقیانوسی با استفاده از فیلتر های هدایت شونده، اختصاص پیکسل، و پیوندهای هندسی

GAL: A stepwise model for automated cloud shadow detection in HICO oceanic imagery utilizing guided filter, pixel assignment, and geometric linking

Abstract: Detection of cloud shadow pixels is an important step in image processing in several remote sensing ocean-color application domains, such as obtaining chlorophyll content. While shadow detection algorithms do exist, the vast majority are for over land which leaves few options for detection over water.

The detection of cloud shadow over water in HICO imagery is a unique problem. As its name implies, HICO (Hyperspectral Imager for the Coastal Ocean) imagery is produced for coastal and oceanic regions. Since land based algorithms remove water before processing, these approaches would not be applicable. The only currently published HICO shadow pixel detection algorithm produces good results for predominantly homogeneous regions. It also involves hand-tuning of the parameters, which is not suitable for automation.

GAL is a fully automated stepwise model that starts by using satellite imagery and navigational data. The next step is applying the guided filter algorithm proposed by He, Sun, and Tang to these images in order to filter and enhance the images before shadow detection. The third step classifies pixels into water, land, and clouds. The fourth step uses cloud shadow geometry to indicate possible shadow pixels. The final step is to reduce the amount of possible shadow pixels to the most probable shadow pixels.

This research combines the past techniques of cloud shadow geometry, edge detection, and thresholding, along with the new techniques of guided image filtering, in such a way that has never been done before. GAL works best with well-defined cloud shadows that contain a large contrast between water and shadow. Water type, coastal or deep ocean, does not affect GAL. Shadows with a large gradient may be under-detected. GAL can be applied to HICO data immediately, with the potential of being applied to all global high resolution ocean-color satellite imagery. e. 

برای سفارش ترجمه این پایان نامه با تخفیفی باورنکردنی!

در ترجمه آن به سایت NFile.ir لطفا مراجعه بفرمایید.

 سایت ترجمه تخصصی ارزان و با کیفیت عالی : NFile.ir

پس از پرداخت آنلاین در پایین همین صفحه سریعا فایل پایان نامه  به صورت آنلاین برای شما ارسال می گردد.

.

دانلود مقاله ISI توسعه رویکرد به ماشینکاری خودکار قطعات کامپوزیت بدون ثابت و فاضلاب آنها با استفاده از چند لینک منبلترس

اختصاصی از فی موو دانلود مقاله ISI توسعه رویکرد به ماشینکاری خودکار قطعات کامپوزیت بدون ثابت و فاضلاب آنها با استفاده از چند لینک منبلترس دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع فارسی :توسعه رویکرد به ماشینکاری خودکار قطعات کامپوزیت بدون ثابت و فاضلاب آنها با استفاده از چند لینک
منبلترس

موضوع انگلیسی :<!--StartFragment -->

Development of Approach to Automatic Machining of Composite Parts Without their Rigid Fixing by Means of Multilink

Manipulators

تعداد صفحه :9

فرمت فایل :PDF

سال انتشار :2014

زبان مقاله : انگلیسی

چکیده
در این مقاله از روش های جدید و پیشرفته برای اتوماسیون ماشینکاری غیر کائوچو و مواد مرکب قطعات صلب که شکل هندسی دلخواه ارائه شده است. این رویکرد بر استفاده از کنترل MultiLink را با سیستم بینایی استریو و اجازه می دهد تا با استفاده از تجهیزات گران قیمت منحصر به فرد برای قطعات ثابت سفت و سخت قبل از پردازش است. این است که با شکل گیری هوشمند ویژه و اصلاح حرکت برنامه از کنترل برش ابزار در زمان واقعی با استفاده از اطلاعات در مورد موقعیت فعلی قطعات پردازش از سیستم بینایی به دست آورد.
نتایج شبیه سازی به طور کامل انجام ظرفیت کاری و با کیفیت بالا از روش پیشنهادی را تایید کرد.