دانلود تمرینات حل شده شبکه های عصبی مارتین هاگان به زبان فارسی

اختصاصی از فایل هلپ دانلود تمرینات حل شده شبکه های عصبی مارتین هاگان به زبان فارسی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

نمونه تمرینات حل شده کتاب شبکه های عصبی مارتین هاگان در 26 صفحه آماده دانلود می باشد. این فایل منبع مناسبی برای تمرین و آمادگی برای امتحان درس شبکه های عصبی دانشجویان رشته کامپیوتر است.

پاورپونت در مورد معرفی شبکه عصبی و شبکه آدالاین

اختصاصی از فایل هلپ پاورپونت در مورد معرفی شبکه عصبی و شبکه آدالاین دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

فرمت فایل: PowerPoint (قابل ویرایش و آماده پرینت)

 تعداد  اسلاید93

لینک دانلود  کمی پایینتر میباشد

پاورپوینت شبکه عصبی کامپیوتری با استفاده حالت ریسک (خطر) و تقویت یادگیری

اختصاصی از فایل هلپ پاورپوینت شبکه عصبی کامپیوتری با استفاده حالت ریسک (خطر) و تقویت یادگیری دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پاورپوینت شبکه عصبی کامپیوتری با استفاده حالت ریسک (خطر) و تقویت یادگیری

29 اسلاید آماده ارائه در قالب پاورپوینت

شرح مختصر:

حفاظت از شبکه های عصبی کامپیوتری در رابطه زیر ساخت های فن آوری اطلاعات،حوادث مخرب و اتفاقی فعال هستند. با توجه به پیچدگی روبه و با سرعتی که رشد از سیستم های حملات می توانند به طور خودکار راه اندازی شوند اقدامات موثر لازم برای کاهش حادثه در شبکه  انجام می شود. این جا به حفاظت  شبکه کامپیوتری عصبی که می توان با استفاده از تقویت یادگیری  و ارزیابی ریسک برای عمل مطلوب ، یا سیاستی که داده های  شبکه کامپیوتری  در این شرایط بهبودی خود را  بدست می آورند اشاره میشود.

شبکه های عصبی اطلاعات را به روشی مشابه با کاری که مغز انسان انجام می دهد پردازش می کنند. آنها از تعداد زیادی از عناصر پرداز شی(سلول عصبی) که فوق العاده بهم پیوسته اند تشکیل شده است که این عناصر به صورت موازی باهم برای حل یک مسئله مشخص کار می کنند .شبکه های عصبی با مثال کار می کنند و نمی توان آنها را برای انجام یک وظیفه خاص برنامه ریزی کرد مثال ها می بایست با دقت انتخاب شوند در غیر این صورت زمان سودمند، تلف می شود و یا حتی بدتر از این شبکه ممکن است نا درست کار کند. امتیاز شبکه عصبی این است که خودش کشف می کند که چگونه مسئله را حل کند ، عملکرد آن غیر قابل پیش گویی است.

کلمات کلیدی : شبکه های عصبی ، شبکه های حسگر بی سیم، امنیت شبکه های عصبی ، امنیت در شبکه های حسگر بی سیم، محاسابات عصبی، حفاطت از شبکه های عصبی، آزمایش چارپوب معماری عصبی، گسست رویدادها زمانبندی، محیط تصادفی، مد گراف، ارزیابی ریسک، الگوریتم RL ، اکتشاف و همگرایی

سمینار کارشناسی ارشد برق به کارگیری شبکه های عصبی در تخمین کانال های مخابراتی

اختصاصی از فایل هلپ سمینار کارشناسی ارشد برق به کارگیری شبکه های عصبی در تخمین کانال های مخابراتی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این محصول در قالب پی دی اف و 58 صفحه می باشد.

این سمینار جهت ارائه در مقطع کارشناسی ارشد رشته مهندسی برق-مخابرات طراحی و تدوین گردیده است . و شامل کلیه مباحث مورد نیاز سمینار ارشد این رشته می باشد.نمونه های مشابه این عنوان با قیمت های بسیار بالایی در اینترنت به فروش می رسد.گروه تخصصی ما این سمینار را با قیمت ناچیزی جهت استفاده دانشجویان عزیز در رابطه با منبع اطلاعاتی در اختیار شما قرار می دهند. حق مالکیت معنوی این اثر مربوط به نگارنده است. و فقط جهت استفاده ازمنابع اطلاعاتی و بالابردن سطح علمی شما در این سایت ارائه گردیده است.

چکیده
پیچیدگی تخمین کانال های مخابراتی در حالت های غیرخطی و متغیر با زمان، مقابله با تداخل بین سمبلی و اعوجاج ناشی از کانال را با پیچیدگی های تحلیلی و سخت افزاری زیادی همراه می کند. به همین دلیل، بیشتر تکنیک های کلاسیک مطرح شده برای تخمین کانال در کتاب ها و مقالات مختلف، یا از متغیر با زمان بودن کانال، یا از غیر خطی بودن آن، و یا از هر دو صرف نظر می کنند. این موضوع باعث شده است که در تحقیقات و مقاله های جدید، به جای اکتفا به تکنیک های کلاسیک، از تکنیک های مبتنی بر شبکه های عصبی هم برای تخمین کانال های مخابراتی استفاده شود.
در این سمینار، پس از معرفی برخی از مشهورترین روش های کلاسیک تخمین کانال، چند نمونه از تحقیقات بررسی و معرفی شده اند. در پایان، « تخمین کانال های مخابراتی به کمک شبکه های عصبی » انجام شده درباره ی روش های معرفی شده با یکدیگر مقایسه و مزایا و دشواری های هر یک توضیح داده شده است.

فصل اول

طراحی سیگنال برای کانال باند محدود

1-1- مقدمه

کاربرد اصلی همسان سازها در سیستم های مخابراتی، مقابله با پدیده ی تداخل بین سمبلی است. این پدیده زمانی بروز پیدا می کند که کانال مخابراتی ما یک کانال با باند فرکانسی محدود باشد. در این فصل، پیش از ورود به بحث درباره ی همسان سازها در فصل های بعدی، ابتدا کانال مخابراتی باند محدود را تعریف و رابطه های ریاضی چنین کانالی را بیان می کنیم. سپس، به کمک روابط ریاضی نشان می دهیم که تداخل بین سمبلی در چنین کانال هایی چگونه به سیگنال اصلی اضافه می شود. در انتها، با بیان صورتی از قضیه ی نایکوئیست، نشان می دهیم که چگونه می توان طراحی سیگنال را به گونه ای انجام داد که اثر تداخل بین سمبلی در خروجی کانال ظاهر نشود.
پیش از هر چیز اما برخی نمادگذاری ه ا و قراردادهایی که در این نوشتار از آن ها استفاده شده است، معرفی می کنیم.

2-1- تعریف ها، قراردادها، و نمادگزاری ها

همچنان که در مقدمه این فصل به آن اشاره شد، به مانند تمام کانال های عملی مخابرات سیار، کانال مخابراتی را یک کانال با باند فرکانسی محدود فرض می کنیم. در این صورت، اگر پهنای باند کانال را W در نظر بگیریم، مشخصه پاسخ فرکانسی کانال تنها به ازای f<W غیر صفر است.

سیگنال مدوله شده پایین گذر را با v(t نشان می دهیم. اگر g(t را سیگنال مدوله کننده و مدولاسیون را خطی در نظر بگیریم، می توان نوشت:

که در آن In دنباله سمبل های حامل اطلاعات گسسته است.

کانال مخابراتی باند محدود را می توان با یک فیلتر خطی مدل کرد. پاسخ فرکانسی پایین گذر معادل آن را با C(f و پاسخ ضربه معادل آن را با c(t نشان می دهیم. حال، اگر سیگنال میان گذر s(t که به صورت زیر تعریف می شود.

از آنجا که پاسخ فرکانسی کانال را محدود به W در نظر گرفتیم، محدودیت مشابهی هم برای سیگنال ارسالی در نظر می گیریم، تا تمام پاسخ فرکانسی پالس ارسالی از کانال عبور کند. به عبارت دیگر C(f پاسخ فرکانسی g(t را برای f>W صفر فرض می کنیم.

پیش بینی سطح آب در مخزن با استفاده از سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی

اختصاصی از فایل هلپ پیش بینی سطح آب در مخزن با استفاده از سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل: word(قابل ویرایش)تعداد صفحات79

پیش بینی سطح آب در مخزن با استفاده از سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی
(ANFIS)
مقدمه:
سدها و مخازن مهمترین و موثرترین سیستم ذخیره آب می باشند که توزیع نابرابر مکانی و زمانی آب را تغییر می دهند. آنها نه تنها در تامین آب شرب، تولید انرژی برقابی و آبیاری زمین های پایین دست کاربرد داشته، بلکه در به حداقل رسانی خسارات ناشی از سیلاب و خشکسالی نیز نقش موثری را ایفا می کنند. بدون شک به منظور استفاده کامل از آب موجود، مدیریت بهینه مخازن بسیار با اهمیت می باشد. مدیریت مخزن مجموعه ای از تصمیم ها را در بر می گیرد که جمع آوری و رهاسازی آب در طول زمان را مشخص می کنند. با توجه به کارکردهای مختلف مخازن، پیش بینی دقیق دبی ورودی و سطح آب می تواند در بهینه سازی مدیریت منابع آب، بسیار موثر باشد. با توجه به وجود روابط غیرخطی، عدم قطعیت زیاد و ویژگی های متغیر زمانی در سیستم های آبی، هیچ یک از مدل های آماری و مفهومی پیشنهاد شده به منظور پیش بینی دقیق سطح آب نتوانسته به عنوان یک مدل برتر و توانا شناخته شوند[1]. امروزه سیستم های هوشمند به منظور پیش بینی یک چنین پدیده های پیچیده و غیرخطی، بسیار مورد استفاده قرار می گیرند. روش بدیع سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی (ANFIS) یکی از این روشهاست که یک شبکه پس خور چند لایه می باشد و از الگوریتمهای یادگیری شبکه عصبی و منطق فازی به منظور طراحی نگاشت غیرخطی بین فضای ورودی و خروجی استفاده می کند. ANFIS با توجه به توانایی در ترکیب قدرت زبانی یک سیستم فازی با قدرت عددی یک شبکه عصبی، نشان داده است که در مدل سازی فرایندهای همچون مدیریت مخازن [2،3]، سری های زمانی هیدرولوژیکی [4] و برآورد رسوب [5] بسیار قدرتمند می باشند.
هدف اصلی این تحقیق بررسی توانایی سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی جهت پیش بینی سطح آب در مواقع سیلابی و به صورت ساعتی می باشد. به این منظور از اطلاعات اشل پنج ایستگاه بالادست سد دز، جهت پیش بینی سطح آب در مخزن این سد استفاده شد. همچنین به منظور بررسی توانایی شبکه های فازی – عصبی در تقابل با تصمیمات بشری، دو الگوی متفاوت یکی با در نظر گرفتن خروجی مخزن به عنوان متغیر ورودی و دیگری بدون این متغیر به کار گرفته شد.
مواد و روشها
سیستم استنتاجی فازی – عصبی تطبیقی (ANFIS)
از زمانی که پروفسور عسگرزاده تئوری منطق فازی را به منظور توصیف سیستم های پیچیده پیشنهاد داد، این منطق بسیار مشهور شده است و به طور موفقیت آمیزی در مسائل مختلف، به ویژه کنترل کننده هایی مثل راکتور شیمیایی، قطارهای خودکار و راکتورهای هسته ای به کار گرفته شده است. اخیرا منطق فازی برای مدل کردن مدیریت مخازن و حل ویژگیهای مبهم آنها پیشنهاد شده است. با وجود این، مشکل اصلی منطق فازی این است که روند سینماتیکی برای طراحی یک کنترل کننده فازی وجود ندارد. به عبارت دیگر، یک شبکه عصبی این توانایی را دارد که از محیط آموزش ببیند (جفت های ورودی – خروجی)، ساختارش را خود مرتب کند و با شیوه ای، تعامل خود را تطبیق دهد. بدین منظور پروفسور جنگ در سال 1993 مدل ANFIS را ارائه کرد که قابلیت ترکیب توانایی دو روش مذکور را داشت[6].
ساختار و الگوریتم: [1]
ANFIS قابلیت خوبی در آموزش، ساخت و طبقه بندی دارد و همچنین دارای این مزیت است که اجازه استخراج قوانین فازی را از اطلاعات عددی یا دانش متخصص می دهد و به طور تطبیقی یک قاعده – بنیاد می سازد. علاوه بر این، می تواند تبدیل پیچیده هوش بشری به سیستم های فازی را تنظیم کند. مشکل اصلی مدل پیش بینی ANFIS، احتیاج نسبتا زیاد به زمان برای آموزش ساختار و تعیین پارامترها می باشد.
به منظور ساده سازی، فرض می شود که سیستم استنتاجی مورد نظر دو ورودی x و y و یک خروجی z دارد. برای یک مدل فازی تاکاگی – سوگنو درجه اول، می توان یک مجموعه قانون نمونه را با دو قانون اگر – آنگاه فازی به صورت زیر بیان کرد:
قانون اول: اگر x برابر A1 و y برابر B1 باشد آنگاه
قانون دوم: اگر x برابر A2 و y برابر B2 باشد آنگاه
که Pi، qi و ri (i=1,2) پارامترهای خطی در بخش تالی مدل فازی تاکاگی – سوگنو درجه اول هستند. ساختار ANFIS شامل پنج لایه می شود (شکل 1) که معرفی خلاصه ای از مدل در پی می آید:
لایه اول، گره های ورودی : هر گره از این لایه، مقادیر عضویتی که به هر یک از مجموعه های فازی مناسب تعلق دارند، با استفاده از تابع عضویت تولید می کنند.
که x و y ورودی های غیرفازی به گره I و Ai و Bi (کوچک، بزرگ و ...)، برچسب های زبانی هستند که به ترتیب با توابع عضویت مناسب Aiμ و Biμ مشخص می شوند. در اینجا معمولا از فازی سازهای گوسی و زنگی شکل استفاده می شود. باید پارامترهای این توابع عضویت که به عنوان پارامترهای مقدماتی در این لایه شناخته می شوند، مشخص شوند.