دانلود آموزش و تحقیق در مورد ترمیم تصویر مختلط مبتنی بر فریم موج کوچک‎ (تعداد صفحات 25)

اختصاصی از فی بوو دانلود آموزش و تحقیق در مورد ترمیم تصویر مختلط مبتنی بر فریم موج کوچک‎ (تعداد صفحات 25) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

 ترمیم تصویر بطور گسترده ای بصورت عملی برای پیکسلهای آسیب دیده یا از بین رفته مورد استفاده قرار گرفته شده است. بیشتر تکنیکهای ترمیم موجود, نیازمند دانش قبلی در زمینه  محل پیکسلهای آسیب دیده یا دانش قبلی بدست آمده از پیش پردازشها می باشند. با اینحال, در کاربردهای خاصی , چنین اطلاعات قبلی وجود ندارد یا نمی توان بصورت قابل اعتمادی آنرا بدست آورد مثل حذف نویز ضربه با مقدار تصادفی از تصاویر یا حذف خراشیدگی های خاص از عکس. مقاله جاری مدل ترمیم مختلطی را برای حل این مسئله ارائه می دهد, یعنی مدلی که بطور همزمان پیکسلهای آسیب دیده تصویر را شناسایی و بازیابی می کند. روش تنظیم فرمی در این مقاله برای مسئله ترمیم مختلط  توسعه داده شده است و مسئله کمینه سازی بدست آمده با الگوریتم برگمان دوبخشی حل شده است که اولین بار پیشنهاد شده است. روش پیشنهادی در موقعیتهای ترمیم خیلی مشکلی استفاده شده است مانند بازیابی تصاویر تیره و خراشیده شده و حذف نویزترکیب شده با نویز ضربه مقدار تصادفی و گاوسی. این آزمایشها نشان می دهد که روش ما در مقایسه با بسیاری از روشهای دو مرحله ای جاری در این کاربرد قابل مقایسه می باشد.

فهرست :

چکیده

مدل ترمیم مختلط

مدل ترمیم مختلط دو سیستمی

الگوریتم های عددی

حل الگوریتم ها

کاربردهای مربوطه و ارزیابی تجربی

حذف نویز ضربه با مقدار تصادفی از تصویر

رفع تیرگی با وجود نویز ضربه تصادفی

نتیجه گیری

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

بهبود شناسایی آرم در سند های تصویری مبتنی بر الگوریتم ژنتیک به همراه کدهای نوشته شده در MATLAB

اختصاصی از فی بوو بهبود شناسایی آرم در سند های تصویری مبتنی بر الگوریتم ژنتیک به همراه کدهای نوشته شده در MATLAB دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

بهبود شناسایی آرم در سند های تصویری مبتنی بر الگوریتم ژنتیک به همراه تمامی کدها و الگوریتم های نوشته شده در نرم افزار MATLAB و تمامی مقالات زبان اصلی مورد استفاده

چکیده

تشخیص آرم یکی از راه های تشخیص منابع اسنادو اطلاعاتی درباره یک سند می باشد.در این مقاله شناسایی و تشخیص آرم ها در تصاویر متنی بیان می شود.بدین صورت که ابتدا تصاویر به سگمنت هایی تقسیم شده ، توسط فاز تشخیص آرم، برای هر سگمنت ویژگی هایی بر پایه آمار اولیه در مورد مؤلفه های پیکسل های سیاه درون هر بخش محاسبه می شود.با استفاده از این ویژگی ها، شبکه عصبی تکاملی بر پایه الگوریتم ژنتیک، سگمنت ها را بر اساس احتمال وجود آرم یا عدم وجود آن دسته بندی می نماید.در نهایت  در مجموعه انتخابی به عنوان مجموعه آرم ها، فاز انطباق آرم به کمک ویژگی های هندسی  محلی  و مستقل  انجام می شود. نتایج نشان می دهد که استفاده از شبکه عصبی تکاملی به منظور شناسایی آرم، با ارائه نتایج مطلوب به عنوان دستاوردی جدید در کنار دیگر روش ها قابل استفاده می باشد.

کلمات کلیدی: استخراج ویژگی ، الگوریتم ژنتیک، تابع ارزیاب، شبکه عصبی تکاملی

1- مقدمه

  مسئله تشخیص آرم از گرایش های بزرگ در حوزه سند خصوصا برای پایگاه داده ها می باشدو مزیت آن امکان بالقوه اش برای تشخیص منابع اسنادوکلی گویی اش برای مسئله تشخیص واطلاعات معنایی در مورد متن است.در زمینه کاربرد سندهای تصویری، تشخیص آرم های مشابه با دو شیوه قابل انجام است .

اول- سندی که شامل یک آرم باشد را به عنوان ورودی وارد نموده و سیستم ، آرم را به عنوان یکی از اعضای مجموعه کوچک آرم های شناخته شده  یا به عنوان آرمی که در حال حاضر در پایگاه داده موجود نیست ، طبقه بندی می کند.

دوم -آرم خاصی را (شناخته شده یا شناخته نشده) در پایگاه داده ای از اسناد اندیس گذاری نموده و اسنادی که شامل آن آرم باشند را استخراج می نماید. نمونه ای از یک سندتصویری در شکل1 نشان داده شده است.مسئله شناسایی آرم را می توان در سه مرحله تقسیم بندی نمود]2,1[:

1- بخش بندی1 : تصویر سند به تصاویرکوچکتری که شامل ارتباطات منطقی بخش هایی از سند می باشد، تقسیم می شود.

2- تشخیص آرم2 : ویژگی هایی از بخش ها استخراج می شوند سپس در دسته بندی بخش ها، بر پایه اینکه احتمالا شامل آرم هستند یا خیر،استفاده می شوند.

3-انطباق آرم3:مجموعه منتخب آرم هادر فاز2 با پایگاه داده شامل کلیه آرم هاانطباق پیدا می کنند تا آرم دقیقا شناسایی و تعیین شود. در اکثر کاربردها هدف نهایی فاز سوم می باشد]5-2[.

ممکن است هنگام انتقال از فایل ورد به داخل سایت بعضی متون به هم بریزد یا بعضی نمادها و اشکال درج نشود ولی در فایل دانلودی همه چیز مرتب و کامل است

متن کامل را می توانید در ادامه دانلود نمائید

چون فقط تکه هایی از متن برای نمونه در این صفحه درج شده است ولی در فایل دانلودی متن کامل همراه با تمام ضمائم (پیوست ها) با فرمت ورد word که قابل ویرایش و کپی کردن می باشند موجود است

دانلود مقاله ترکیب روشهای مبتنی بر مدل و پردازش چندباندی گفتار برای مقاوم سازی بازشناسی گفتار نسبت به نویز

اختصاصی از فی بوو دانلود مقاله ترکیب روشهای مبتنی بر مدل و پردازش چندباندی گفتار برای مقاوم سازی بازشناسی گفتار نسبت به نویز دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود مقاله ی مهندسی برق با موضوع ترکیب روشهای مبتنی بر مدل و پردازش چندباندی گفتار برای مقاوم سازی بازشناسی گفتار نسبت به نویز که شامل 16 صفحه و بشرح زیر میباشد:

نوع فایل : Word

چکیده: سیستمهای بازشناسی چندباندی گفتار که بر اساس مکانیزم شنوایی انسان عمل می کنند، نرخ بازشناسی را نسبت به سیستم تمام باند به ویژه در حضور نویز بهبود می بخشند. در بازشناسی چندباندی گفتار، سیگنال گفتار ابتدا به چند زیرباند فرکامسی تقسیم می شود و پس از استخراج بردارهای ویژگی از هر زیرباند، این بردارها یا احتمال تخمینی برای آنها با یکدیگر ترکیب می شوند. در کار حاضر سیستم چندباندی بازشناسی گفتار بر مبنای ترکیب ویژگیها مد نظر قرار گرفته است و ترکیب این شیوه با یک شیوه مبتنی بر مدل موسوم به معیار تصویردهی وزن دار پیشنهاد گردیده است. نتایج آزمایشها نشان می دهند که علاوه بر بهتر بودن کارآیی شیوه ترکیب ویژگیها نسبت به سیستم تمام باند، روش پیشنهادی نیز سبب بهبود چشمگیر کارآیی روش ترکیب ویژگیها می گردد.

کلمات کلیدی: باشناسی چندباندی گفتار، زیرباند، ترکیب ویژگیها، تبدیل موجک، معیار تصویردهی وزن دار

مقدمه

مسئله مقاوم سازی سیستمهای بازشناسی گفتار در برابر نویز را می توان به صورت کاهش میزان عدم تطبیق میان شرایط آموزش و آزمون سیستم درنظر گرفت. روشهایی را که برای کاهش این عدم تطبیق بکار یم روند، می توان به سه گروه اصلی تقسیم کرد: روشهای مبتنی بر داده، روشهای مبتنی بر مدل و شیوه های پردازش چندباندی. روشهای مبتنی بر داده تلاش می کنند تا تاثیرات نویز را بر سیگنالهای گفتار یا ویژگیهای آن کاهش دهند، حال آنکه روشهای مبتنی بر مدل بحای خود سیگنال گفتار یا ویژگیهای آن مدل آلکوستیک گفتار را اصلاح می نمایند. شیوه پردازش چندباندی معمولاً در مورد نویزهایی بکار گرفته می شود که سبب تخریب بخشی از طیف فرکانسی سیگنال گفتار می شوند. در شیوه بازشناسی چندباندی، گفتار تمام باند به چندین زیرباند فرکانسی تقسیم می شود و پس از استخراج بردارهای ویژگی از هر زیرباند، بردارهای ویژگی زیرباندها یا احتمال تخمینی برای آنها توسط بازشناس متناظر با هر زیرباند، با یکدیگر ترکیب می شوند و به این ترتیب پاسخ بازشناسی بدست می آید.روشهای مبتین بر داده را می توان معمولاً به دو گروه عمده تقسیم کرد: شیوه بهبود گفتار و روشهای جبران ویژگی. شیوه های بهبود گفتار مستقیماً با سیگنال نویزی گفتار سر و کار دارند و با تخمین سیگنال تمیز از سیگنال نویزی در جهت کاهش میزان عدم تطبیق تلاش می کنند. روش تفاضل طیف و آستانه گذاری ضرایب تبدیل موجک سیگنال گفتار نمونه هایی از این دسته هستند. روشهای جبران ویژگی معمولاً عدم تطبیق را به دو طریق کاهش می دهند. در طریق اول، یک تبدیل به ویژگیها اعمال یم شود تا اثر نویز از آنها حذف گردد. تفاضل میانگین ضرایب کپسترال (CMS) و RASTA PLP از جمله چنین روشهایی هتسند. در طریق دیگر، ویژگیهای جدیدی استخراج می شوند که نسبت به تاثیرات نویز مقاوم باشند، همانند ویژگیهای خود همبستگی فاز.

روشهای مبتنی بر مدل، مدل آماری محیط را به نحوی اصلاح می کنند که با شرایط جدید محیطی همانند شرایط نویزی تطبیق یابد. در این تطبیق هیچ نوع فرض یا دانش خاصی در باره خود سیگنال گفتار لازم نیست. این روشها معمولاً نیازمند آموزش برون خط برروی دادگان گفتار نویزی هستند. به عنوان نمونه ای از این روشها می توان به ترکیب موازی مدلها (PMC) و بازگشت خطی با بیشترین شباهت (MLLR) اشاره کرد.

در بازشناسی چند باندی گفتار، ابتدا سیگنال به چند باند فرکانسی تقسیم می شود. به این ترتیب می توان بخشهای تخریب شده طیق گفتار را از دیگر بخشهای طیف جدا کرد. سپس یک بردار ویژگی از هر زیرباند استخراج می شود که زیربردار ویژگی نامیده می شود. دو روش برای برخورد با این زیربردارها وجود دارد. در روش اول می توان آنها را در کنار یکدیگر قرار داد و به عنوان جایگزینی برای ویژگیهای اصلی استفاده نمود که این شیوه ترکیب ویژگیها نامیده می شود. در روش دیگر زیربردارهای ویژگی بوسیله بازشناس مجزای متناظر یا هر زیرباند، مورد پردازش قرار می گیرند و احتمالی برای آنها تخمین شده می شود و این احتمالات به شیوه خطی یا غیرخطی با یکدیگر ترکیب می شوند. این شیوه ترکیب احتمالات یا ترکیب مدلها نامیده می شود..............

مبانی نظری،پیشینه پژوهش ،تعریف، انواع و نظریه های درمان مبتنی بر پذیرش و تعهد(فصل دوم پایان نامه کارشناسی ارشد)

اختصاصی از فی بوو مبانی نظری،پیشینه پژوهش ،تعریف، انواع و نظریه های درمان مبتنی بر پذیرش و تعهد(فصل دوم پایان نامه کارشناسی ارشد) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

سرفصل های پروژه شامل موارد زیر است :

مشخصات فایل:

نوع فایل: word

منبع: دارد (فارسی و لاتین)

پیشینه پژوهش: دارد(ایرانی و خارجی)

تعداد صفحات: 25

گارانتی بازگشت وجه: دارد ( کیفیت این فایل تضمین شده است درصورت هرگونه مشکل یا نارضایتی احتمالی مبلغ شما بازگردانده می شود)

قیمت: فقط 10000 تومان

خلاصه ای از مطالب:

 موضع­ گیری­های نظری در خصوص درمان مبتنی بر پذیرش و تعهد

درمان پذیرش و تعهد بر مبنای یک سری سنت­های فلسفی قرار گرفته است که آن را از بیشتر درمان­های شناختی رفتاری متمایز می­سازد. تمام رویکردهای درمانی، مفروضات آشکار و نهانی در مورد پدیده­های بالینی دارند. این مفروضات عملکرد بالینی و روش­های علمی که برای ایجاد و آزمودن درمان­ها استفاده می­شوند را هدایت می­کنند (توهیگ[1]، 2009).

 نظریه آسیب شناسی روانی

در مرکز بسیاری از سندرم های روان شناختی، تلاش شخص برای تغییر دادن شدت، شکل، فراوانی یا طول وقایع شخصی ناخوشایند وجود دارد (یعنی همان تفکرات و احساسات). حتی انجام دادن این کار باعث بوجود آمدن مشکلات رفتاری می شود.این کشمکش، بعنوان یک طبقه ی کارکردی از رفتار،با نام اجتناب تجربی در نظر گرفته می­شود (هایس[2]، ویلسون[3]، گیفورد[4] و استروشال[5]، 2002).

اجتناب تجربی به دو دلیل تمایل به پایداری دارد. اول: تلاش بلافاصله برای پرت کردن حواس فرد یا تغییر دادن وقایع شخصی (که در طول تاریخ زندگی فرد بوجود آمده­اند)، اغلب منجر به کاهش بلافاصله آنها می­شود که به صورت منفی این فرایند را تقویت می کند.متاسفانه این تلاشها باعث افزایش اهمیت، برجستگی و تاثیر تنظیم رفتاری این وقایع شخصی و قواعد مبتنی بر اجتناب مرتبط با آنها می شود. بنابراین این آسایش بلافاصله، اغلب کوتاه مدت است (توهیگ، 2009).

دلیل دوم که اجتناب تجربی تمایل به پایداری دارد، مربوط به زبان و فرهنگ است. فرهنگ­ها (بخصوص فرهنگ های غربی) اغلب از بافت­های زبان شناختی که تسهیل­گر کشمکش مداوم برای اجتناب از تفکرات و احساسات ناخوشایند است، حمایت می­کند. جریان وقایع لفظی، با پیشرفت تکنولوژی افزایش می­یابد. موجه سازی و دلیل تراشی دائما اتفاق می­افتد و وقایع شخصی، همانند تفکرات و احساسات (مثلا من این کار را انجام دادم، چون به نظر می­رسید که در آن زمان ایده ی خوبی باشد، یا من در رختخواب ماندم، چون بیش از آن افسرده بودم که بلند شوم)، اغلب به عنوان توضیحات علی مناسب پذیرفته می­شوند (توهیگ، 2009).

نتیجه این ویژگی بافتاری، آمیختگی شناختی[6] است که؛ تسلط تنظیم رفتاری به وسیله وقایع کلامی، به علت بافتهایی است که بودنشان را به صورت لفظی تایید می­کنند. تکنیک­های درمانی که انعطاف­پذیری بیشتری با توجه به رفتار کلامی ایجاد می­کنند، به عنوان افزایش­دهنده عدم آمیختگی[7] شناسایی می­شوند که شامل توانایی

[1] Towhig

[2] Hayes

[3] Wilson

[4] Gifford

[5] Stroshal

[6] Cognitive Fusion

[7] Defusion