عنوان مقاله: سنجش از دور عمق های آب در آبهای کم عمق براساس شبکه های عصبی مصنوعی

اختصاصی از فی بوو عنوان مقاله: سنجش از دور عمق های آب در آبهای کم عمق براساس شبکه های عصبی مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقاله به زبان انگلیسی بوده و عنوان آن به شرح زیر است:
Remote sensing of water depths in shallow waters via artificial neural networks
مقاله در ژورنال ISI و معتبر Estuarine, Coastal and Shelf Science-2010 به چاپ رسیده است.

دانلود مقاله ISI مولکولی روش به عصبی درک پذیری شبکه و حافظه: THE کاولی جایزه سمپوزیوم مراسم تحلیف در علوم اعصاب

اختصاصی از فی بوو دانلود مقاله ISI مولکولی روش به عصبی درک پذیری شبکه و حافظه: THE کاولی جایزه سمپوزیوم مراسم تحلیف در علوم اعصاب دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع فارسی :مولکولی روش به عصبی درک
پذیری شبکه و حافظه: THE کاولی جایزه
سمپوزیوم مراسم تحلیف در علوم اعصاب

موضوع انگلیسی :MOLECULAR APPROACHES TO UNDERSTANDING NEURAL
NETWORK PLASTICITY AND MEMORY: THE KAVLI PRIZE
INAUGURAL SYMPOSIUM ON NEUROSCIENCE

تعداد صفحه :12

فرمت فایل :PDF

سال انتشار :2009

زبان مقاله : انگلیسی

جایزه کاولی برای اولین بار در اهدا شد
اسلو، نروژ در 9 سپتامبر سال 2008 به هفت تن از جهان
بیشتر دانشمندان برجسته در فیزیک نجومی، علوم و
علوم اعصاب. جایزه فیزیک نجومی به طور مشترک به اهدا شد
مارتن اشمیت، از موسسه فناوری کالیفرنیا،
ایالات متحده آمریکا، و دونالد لیندن بل، دانشگاه کمبریج، انگلستان؛
جایزه علوم نانو به طور مشترک به Louis E. بروس اهدا شد،
از دانشگاه کلمبیا، آمریکا، و سومیو ایجیما، دانشگاه Meijo،
ژاپن؛ و جایزه علوم اعصاب اهدا شد
به طور مشترک به Pasko Rakic، از دانشکده پزشکی دانشگاه ییل،
ایالات متحده آمریکا، توماس Jessell، از دانشگاه کلمبیا، آمریکا،
و استن Grillner، از موسسه کارولینسکا، سوئد.
جایزه کاولی یک سرمایه گذاری مشترک بنیاد کاولی است،
نروژی آکادمی علوم و ادبیات، و نروژی
وزارت آموزش و پرورش و پژوهش.

انتخاب بهترین پارامترهای شبکه عصبی (ANN) به منظور تخمین داده های بارش ماهانه

اختصاصی از فی بوو انتخاب بهترین پارامترهای شبکه عصبی (ANN) به منظور تخمین داده های بارش ماهانه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

• مقاله با عنوان: انتخاب بهترین پارامترهای شبکه عصبی (ANN) به منظور تخمین داده های بارش ماهانه  

• نویسندگان: حامد مازندرانی زاده ، پیمان دانش کار آراسته ، معصومه السادات هاشمی طامه  

• محل انتشار: دهمین کنگره بین المللی مهندسی عمران - دانشگاه تبریز - 15 تا 17 اردیبهشت 94  

• فرمت فایل: PDF و شامل 7 صفحه می باشد.

چکیــــده:

بارندگی یکی از اجزای اصلی چرخه ی هیدرولوژی است. اندازه گیری نقطه ای بارندگی، عدم پراکنش مناسب ایستگاه های هواشناسی و همچنین عدم دسترسی به برخی مناطق برای اندازه گیری باعث پیدایش روش هایی برای برآورد داده های معتبر در مناطق فاقد آمار شده است. شبکه عصبی مصنوعی در چند دهه اخیر و در مطالعات صورت گرفته برای مدلسازی سیستم پیچیده و غیرخطی قابلیت بسیار بالایی از خود نشان داده است. برای این منظور پژوهشی در استان قزوین در 36 ایستگاه هواشناسی در 6 سال آماری انجام شد. سپس با استفاده از مقادیر بارندگی به عنوان خروجی هدف، شبکه های مختلفی با ساختارهای متفاوت تعریف و آموزش داده شد. 20% داده ها به طور تصادفی برای ارزیابی شبکه ها استفاده شد. در نهایت داده های پیش بینی شده توسط شبکه های مختلف با شاخص آماری میانگین انحراف خطا (MBE)، مجموع مربعات خطا (SSE) و ضریب همبستگی (R2) مقایسه شد.

________________________________

** توجه: خواهشمندیم در صورت هرگونه مشکل در روند خرید و دریافت فایل از طریق بخش پشتیبانی در سایت مشکل خود را گزارش دهید. **

** توجه: در صورت مشکل در باز شدن فایل PDF مقالات نام فایل را به انگلیسی Rename کنید. **

** درخواست مقالات کنفرانس‌ها و همایش‌ها: با ارسال عنوان مقالات درخواستی خود به ایمیل [e-mail] پس از قرار گرفتن مقالات در سایت به راحتی اقدام به خرید و دریافت مقالات مورد نظر خود نمایید. **

دانلود مقاله و تحقیق در مورد انواع شبکه های عصبی و کاربرد آنها در الکترونیک (تعداد صفحات 65)

اختصاصی از فی بوو دانلود مقاله و تحقیق در مورد انواع شبکه های عصبی و کاربرد آنها در الکترونیک (تعداد صفحات 65) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در این پایان نامه ابتدا به مقدمه ای از شبکه های عصبی از جمله تاریخچۀ شبکه های عصبی و مشخصات اصلی یک نرون بیولوژیک پرداخته شده است. سپس ساختار شبکه های عصبی مصنوعی مورد بحث قرار گرفته است که از این بحث می توان به تعریف شبکه های عصبی مصنوعی، انواع توابع فعال ساز، انواع یادگیری شبکه های عصبی، شبکه های پرسپترون، MPL و هاپفیلد اشاره داشت. سرانجام نیز یک کاربرد شبکه های عصبی در پردازش تصویر، که عبارت است از « آشکارسازی چهره با شبکه های عصبی در تصاویر رنگی » مورد بررسی قرار گرفته شده است.

فهرست :

مقدمه

فصل اول : مقدمه ای بر شبکه های عصبی

تاریخچۀ شبکه های عصبی

نرون طبیعی

یادگیری در سیستم های بیولوژیک

شباهت شبکۀ عصبی زنده و مصنوعی

کاربرد شبکه های عصبی

فصل دوم : ساختار شبکه های عصبی مصنوعی

تعریف شبکه های عصبی مصنوعی

نرون های مصنوعی

اجزای یک شبکه عصبی

الگو برداری از مغز انسان

افزایش سرعت

حساسیت بالا به رخداد اشتباه

رایانه ها قادر نیستند از تجربیات گذشته استفاده نمایند

عدم ارائۀ پاسخ مناسب در شرایط جدید

ویژگی های شبکه های عصبی مصنوعی

قابلیت یادگیری

قابلیت تعمیم

پردازش موازی

مقاوم بودن

قابلیت کاربری

تشخیص داده های اشتباه

تحمل خطا

غیر خطی بودن

تصویر کردن ورودی – خروجی

معایب شبکه های عصبی

انواع توابع انتقال

یادگیری شبکه های عصبی

یادگیری نظارت شده

یادگیری نظارت نشده

یادگیری تقویت یافته

الگوریتم پس انتشار خطا

آموزش دلتا

آموزش ترکیبی

آموزش رقابتی

آموزش هب

ساختارهای مختلف شبکه های عصبی مصنوعی

شبکه های پسخور

شبکه های پیش خور

شبکه های پیش خور تک لایه

شبکه های پیش خور چند لایه

پرسپترون

 یادگیری پرسپترون

 یادگیری پرسپترون مبتنی به روش برداری

 محدودیت های پرسپترون

شبکه های عصبی پرسپترون چندلایه

 رفع مشکل

 حل مشکل

 مدل جدید

 قاعدۀ جدید فراگیری

 بررسی مجدد مساله یای حذفی (XOR)

شبکۀ هاپفیلد

فصل سوم : چند نمونه از کاربردهای شبکه های عصبی

آشکارسازی چهره با شبکه های عصبی در تصاویر رنگی

مقدمه

مشخصات رنگ پوست انسان

استخراج رنگ پوست

تولید رنگ پوست در فضایرنگی  cbcr

شبکه های عصبی پیشنهادی

نتایج آزمایشات

نتایج آزمایش اترویفریمهای ویدئویی

 آشکارسازی چهره

منابع

دانلود مقاله و تحقیق سیستم های مبتنی بر شبکه عصبی (فایل Word)تعداد صفحات 45

اختصاصی از فی بوو دانلود مقاله و تحقیق سیستم های مبتنی بر شبکه عصبی (فایل Word)تعداد صفحات 45 دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

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