پایان نامه تشخیص هوشمند عیوب جوشکاری با پردازش تصویر و شبکه عصبی در متلب

اختصاصی از فی موو پایان نامه تشخیص هوشمند عیوب جوشکاری با پردازش تصویر و شبکه عصبی در متلب دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این پایان نامه شامل داکیومنت کامل وکدهای متلب می باشد

عنوان پایان نامه : تشخیص هوشمند عیوب جوشکاری با پردازش تصویر و شبکه عصبی

تعداد صفحات :116

فصل اول : طرح تحقیق

فصل دوم :ادبیات، سوابق و مبانی نظری تحقیق

فصل سوم : روش تحقیق

فصل چهارم : یافته های تحقیق

فصل پنجم : نتیجه گیری و پیشنهادات

کدهای متلب : استخراج ویژگی، بهبود و طبقه بندی 

شبکه عصبی

اختصاصی از فی موو شبکه عصبی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

شبکه های عصبی درهوش مصنوعی

اختصاصی از فی موو شبکه های عصبی درهوش مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

شبکه

فرمت: word

تعدادصفحات : 84

  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. 

سابقه تاریخی

به نظر می آید شبیه سازی های شبکه عصبی یکی از پیشرفت های اخیر باشد . اگرچه این موضوع پیش از ظهور کامپیوتر ها بنیان گذاری شده و حداقل یک مانع بزرگ تاریخی و چندین دوره مختلف را پشت سر گذاشته است. خیلی از پیشرفت های مهم با تقلید ها و شبیه سازی های ساده و ارزان کامپیوتری بدست آمده است. در پی یک دوره ابتدائی اشتیاق و فعالیت در این زمینه ، یک دوره ی بی میلی و بدنامی راهم پشت سر گذاشته است . در طول این دوره سرمایه گذاری و پشتیبانی حرفه ای از این موضوع در پایین ترین حد خود بود ، پیشرفت های مهمی به نسبت تحقیقات محدود در این زمینه صورت گرفت . که بدین وسیله پیشگامان قادر شدند تا به گسترش تکنولوژی متقاعد کننده ای بپردازند که خیلی برجسته تر از محدودیت هایی بود که توسط Minsky و Papert شناسانده شد. Minsky و Papert ،کتابی را در سال 1969 منتشر کردند که در آن عقیده عمومی راجع به میزان محرومیت شبکه های عصبی را در میان محققان معین کرده بود و بدین صورت این عقیده بدون تجزبه و تحلیل های بیشتر پذیرفته شد. هم اکنون ، زمینه تحقیق شبکه های عصبی از تجدید حیات علایق و متناطر با آن افزایش سرمایه گذاری لذت می برد . اولین سلول عصبی مصنوعی در سال 1943 بوسیله یک neurophysiologist به نامWarren McCulloch و یک منطق دان به نام Walter Pits ساخته شد . اما محدودیتهای تکنولوژی در آن زمان اجازه کار بیشتر به آنها نداد.  

های عصبی  درهوش مصنوعی

عنوان مقاله : سیستم های مبتنی بر شبکه عصبی

اختصاصی از فی موو عنوان مقاله : سیستم های مبتنی بر شبکه عصبی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

عنوان مقاله :  سیستم های مبتنی بر شبکه عصبی

شرح مختصر :  شبکه‌های عصبی مصنوعی Artificial Neural Network – ANN)  ) یا به زبان ساده‌تر شبکه‌های عصبی سیستم‌ها و روش‌های محاسباتی نوینی هستند برای یادگیری ماشینی، نمایش دانش، و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت بیش‌بینی پاسخ‌های خروجی از سامانه‌های پیچیده. ایده اصلی این گونه شبکه‌ها (تا حدودی) الهام‌گرفته از شیوه کارکرد سیستم عصبی زیستی، برای پردازش داده‌ها، و اطلاعات به منظور یادگیری و ایجاد دانش قرار دارد. عنصر کلیدی این ایده، ایجاد ساختارهایی جدید برای سامانه پردازش اطلاعات است. این سیستم از شمار زیادی عناصر پردازشی فوق العاده بهم‌پیوسته با نام نورون تشکیل شده که برای حل یک مسأله 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. مثلا 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 ازمثال‎ها 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، نئورونها، “PE” ها (عناصر پردازش) یا واحدها) برای تشکیل شبکه‎ای از گره‎ها، به هم متصل شده اند،به همین دلیل به آن، اصطلاح”شبکه‎های عصبی” اطلاق می‎شود. در حالی که یک شبکه عصبی نباید به خودی خود سازگارپذیر باشد، استفاده عملی از آن بواسطه الگوریتمهایی امکان پذیر است، که جهت تغییر وزن ارتباطات در شبکه (به منظور تولید سیگنال موردنظر) طراحی شده باشد. با استفاده از دانش برنامه‌نویسی رایانه می‌توان ساختار داده‌ای طراحی کرد که همانند یک نرون عمل نماید. سپس با ایجاد شبکه‌ای از این نورون‌های مصنوعی به هم پیوسته، ایجاد یک الگوریتم آموزشی برای شبکه و اعمال این الگوریتم به شبکه آن را آموزش داد. این شبکه‌ها برای تخمین (Estimation) و تقریب (Approximation)کارایی بسیار بالایی از خود نشان داده‌اند. گستره کاربرد این مدل‌های ریاضی بر گرفته از عملکرد مغز انسان، بسیار وسیع می‌باشد که به عنوان چند نمونه کوچک می‌توان استفاده از این ابزار ریاضی در پردازش سیگنال‌های بیولوییکی، مخابراتی و الکترونیکی تا کمک در نجوم و فضا نوردی را نام برد.
فهرست :  

مقدمه ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی

تاریخچه شبکه‌های عصبی مصنوعی

شبکه عصبی چیست؟

شبکه  عصبی چه قابلیتهائی دارد؟

الهام از طبیعت

شبکه های عصبی در مقایسه با کامپیوترهای سنتی

مسائل مناسب برای یادگیری شبکه های عصبی

پرسپترون

الگوریتم یادگیری پرسپترون

الگوریتم gradient descent

مشکلات روش gradient descent

تقریب افزایشی gradient descent

الگوریتم  Back propagation

قدرت نمایش توابع

انواع آموزش شبکه

برخی زمینه های شبکه های عصبی

سبکهای معماری شبکه‌های عصبی

قواعد یادگیری در شبکه‌های عصبی

آموزش شبکه‌های عصبی

آموزش unsupervised یا تطبیقی (Adaptive)

تفاوت‌های شبکه‌های عصبی با روش‌های محاسباتی متداول و سیستم‌های خبره

انواع یادگیری برای شبکه های عصبی

یادگیری با ناظر

یادگیری تشدیدی

یادگیری بدون ناظر

معایب شبکه های عصبی

مزیتهای شبکه های عصبی

سیستم خبره

سیستم خبره چیست؟

ساختار یک سیستم خبره‌

استفاده از  منطق فازی

مزایا و محدودیت‌های سیستم‌های خبره

کاربرد سیستم‌های خبره‌

چند سیستم خبره مشهور

مروری بر کاربردهای تجاری

بازاریابی

بانکداری و حوزه های مالی

پیش بینی

سایر حوزه های تجاری

کاربرد مدلهای شبکه عصبی در پیش‌بینی ورشکستگی اقتصادی شرکتهای بازار بورس

کاربرد مدل‌ شبکه عصبی در پیش‌بینی ورشکستگی شرکتهای بازار بورس

تبیین مفهوم ورشکستگی

متغیرهای مدل تحقیق

اطلاعات شرکتهای نمونه تحقیق

تعیین ‌مدل شبکه عصبی سه لایه برای پیش‌بینی ورشکستگی شرکتها

تعیین مدل بهینه شبکه عصبی چهار لایه برای پیش‌بینی ورشکستگی شرکتها

مقایسه مدلهای شبکه عصبی سه و چهار لایه برای پیش‌بینی ورشکستگی اقتصادی

پیش‌بینی ورشکستگی اقتصادی شرکتها در سالهای  و

روند ورشکستگی اقتصادی شرکتهای بازار بورس در دوره ـ

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

منابع

دانلود مقاله ISI توسعه عصبی کودک با آموزشی غنی سازی در ذهن

اختصاصی از فی موو دانلود مقاله ISI توسعه عصبی کودک با آموزشی غنی سازی در ذهن دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع فارسی :توسعه عصبی کودک با آموزشی
غنی سازی در ذهن

موضوع انگلیسی :The neurological development of the child with the educational
enrichment in mind

تعداد صفحه :18

فرمت فایل :PDF

سال انتشار :2015

زبان مقاله : انگلیسی

وقایع زندگی tEarly می تواند تاثیر قدرتمند در هر دو الگوی معماری مغز و توسعه رفتاری اعمال کنند. در این مقاله به بررسی ماهیت انعطاف پذیری سیستم عصبی، ماهیت عملکردی CON-nectivities در سیستم عصبی، و استفاده از connectography برای درک بهتر conceptof اعصاب کاربردی است که می تواند نور را در رویکرد به آموزش در مهد کودک و اولیه EDU-کاتیون ریخته . این مقاله همچنین به بررسی پایه های ژنتیکی رشد مغز مانند synaptogenesis، انعطاف پذیری، و دوره های بحرانی به عنوان آنها به نهنمرهای، زبان و توسعه ادراکی مربوط. اه و بحث این است که چگونه محیط زیست کودک در خانه و مدرسه ارتباط برقرار کردن با و تغییر ساختارهای andfunctions از مغز در حال توسعه. نقش تجربه برای کودک این است که هر دو حفظ و نمودار سیم کشی اوایل expandthe کودک لازم برای شناختی موثر و همچنین توسعه عصبی فراتر از اوایل دوران کودکی.