منطق فازی معتقد است که ابهام همیشه و همواره در جوهره و ماهیت علم بوده و می توان از آن بهره جست. بنابراین به دنبال ساختن سیستم هایی است که ابهام را به عنوان بخشی از سیستم، هضم نموده و مدل کند. زیرا تنها در اینصورت است که می توان در سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی، رفتار و عکس العمل این گونه سیستم ها را به رفتار انسانی نزدیک نموده و به نتیجه دلخواه دست یافت. بر همین اساس کاربرد منطق فازی در حل مسائل هوش مصنوعی، بیش از پیش در حال گسترش است. لذا پس از معرفی منطق فازی توسط پروفسور لطفی زاده، شمار زیادی از محققان حوزه علوم کامپیوتر به این مقوله و کاربردی کردن آن در مسائل روی آورده و مقالات و پژوهش های زیادی با این موضوعات منتشر شده است. در این پروژه هم هدف اصلی ما معرفی و نقد و بررسی روش های مبتنی بر منطق فازی و یادگیری ماشین است. روال کار به صورت مطالعه روش های مشابه در مقالات معتبر و جدید ISI، Elsevier، Springer و IEEE می باشد. سپس با استفاده از نتایج شبیه سازی روش های پیشنهادی در این مقالات سعی در ارائه راه حل های جدید به کمک نقاط قوت و ضعف این روش ها خواهیم داشت. در این زمینه فصل اول به معرفی، تاریخچه و مفاهیم اصلی منطق فازی پرداخته و در فصل دوم تعاریف و انواع روش ها و تکنیک های یادگیری ماشین به همراه مزایا و معایب هر یک را بیان نموده و در فصل سوم مروری بر مقالات جدید در این حوزه داشته و در فصل چهارم به بیان ایده های جدید پیرامون ماشین و منطق فازی می پردازیم و پروژه را با بیان نتایج به پایان خواهیم رساند...
کاربرد روش های اکتشافی مبتنی بر تحليل بافت در گروه بندی کيفی محصولات فولادی
جعبه ابزار شبکه عصبی در نرم افزار متلب
تشخیص خطای اولیه ترانسفورماتور بر اساس شبکه عصبی مصنوعی
پروژه کاربردهای منطق فازی در یادگیری ماشین مشتمل بر 4 فصل، 94 صفحه، تایپ شده، به همراه دیاگرام و جدول، روابط و فرمول های اصلی، با فرمت pdf جهت دانلود قرار داده شده و فصل بندی پروژه به ترتیب زیر می باشد:
فصل 1: منطق فازی، معرفی، تارخچه و مفاهیم اصلی
مقدمهمحاسبات نرممنطق فازیسیر تطور منطق فازیسیستم های فازیسیستم های فازی چگونه سیستم هایی هستند؟مفاهیم اصلی در منطق فازیخلاصهفصل 2: یادگیری ماشین، تعاریف، انواع روش ها و تکنیک ها
مقدمهتعاریف یادگیرییادگیری ماشین چیست ؟هدف یادگیری ماشینیانواع یادگیرییادگیری با ناظریادگیری بدون ناظریادگیری تقویتییادگیری نیمه نظارتیروش های یادگیری نیمه نظارتیرشته های علمی و نمونه هایی از تاثیرشان بر یادگیری ماشینیانواع ماشین های یادگیرندهروش های یادگیری عاملطراحی یک سیستم یادگیریمشکلات ماشین های یادگیرندهتکنیک های یادگیری ماشینیادگیری استنتاجی خصوصا درخت تصمیمویژگی های درخت تصمیمکاربردهای درخت تصمیممسائل اساسی برای هر درخت تصمیمیادگیری پیوندگرا خصوصا شبکه عصبی مصنوعیکاربردهای شبکه عصبی مصنوعیمزیت شبکه عصبییادگیری به روش فازییادگیری از طریق منطق محاسباتیپایه های منطق محاسباتیپایه ریاضیکاربردهای منطق محاسباتییادگیری از طریق محاسبات تکاملی خصوصا الگوریتم ژنتیکالگوریتم ژنتیکیادگیری از طریق برنامه ریزی سیستم خبرهیادگیری تقویتیکاربردهای یادگیری تقویتییادگیری مفهومیادگیری از طریق قوانین وابستگییادگیری بیزینویژگی های یادگیری بیزینمشکلات عملی یادگیری بیزینیادگیری از طریق ماشین بردار پشتیبانمزیت های ماشین بردار پشتیبانایرادات ماشین بردار پشتیبانکاربرد ماشین های یادگیرندهخلاصهفصل 3: منطق فازی و یادگیری ماشین، مرور مقالات
مقدمهمجموعه های فازی بدیهی با استخراج قواعد فازی از درخت های تصمیم فازیمدل هوش محاسباتی ترکیبی مبتنی بر منطق فازی و ماشین بردار پشتیبانسیستم های رابطه ای عصبی فازی برای تقریب و پیش بینی غیرخطیشبکه های مبتنی برمنطق فازیمنطق فازی در تولید، مرور ادبیات و نرم افزار تخصصیاستنتاج قوانین فازی با سیستم ایمنی مصنوعی و آموزش پارتیشن های فازیخلاصهفصل 4: منطق فازی و یادگیری ماشین، بیان ایده های جدید
مقدمهروش های مبتنی بر الگوریتم هوشمند (خودآگاه)سیستم خبرهمزایای سیستم خبرهکاربردهای سیستم خبرهروش های مبتنی بر استفاده از الگوریتم ژنتیک در یادگیری ماشینالگوریتم ژنتیکمزایای الگوریتم ژنتیکنقاط ضعف الگوریتم ژنتیکروش های مبتنی برساختار درختیمسئله درخت اشتاینرکاربرد های درخت اشتاینرروش های مبتنی بر استفاده از الگوریتم های چند بعدی در یادگیری ماشینیادگیری تقویتیمشخصه های اصلی یادگیری تقویتیکاربردهای یادگیری تقویتییادگیری مفهومیالگوریتم های مبتنی بر تابع هدفروش K- میانگینمشکلات روش خوشه بندی K- میانگینروش C - میانگیننقاط قوت الگوریتم C – میانگین فازینقاط ضعف الگوریتم C – میانگین فازیروش های مبتنی برعاملفیلتر کالمنفیلتر کالمن فازیآموزش شبکه عصبی مصنوعی به همراه تشریح کامل مسائل
آموزش شبكه هاي عصبي در نرم افزار SPSS
کاهش بعد با استفاده از شبکه های عصبی
جهت دانلود پروژه کاربردهای منطق فازی در یادگیری ماشین بر لینک زیر کلیک نمایید.
کاربردهای منطق فازی در یادگیری ماشین
اگر به فراگیری مباحث مشابه مطلب بالا علاقهمند هستید، آموزشهایی که در ادامه آمدهاند نیز به شما پیشنهاد میشوند:
مجموعه مثال های کاربردی حل شده در زمینه شبکه عصبی مصنوعی
طراحی شبکه های عصبی مصنوعی
تحلیل اجزاء محدود خرپای دو بعدی با نرم افزار متلب
حل معادله انتقال حرارت دو بعدی به روش صریح و ضمنی در نرم افزار متلب
حل معادلات لاپلاس برای مش بندی سه و هشت گرهی
تحلیل تیر سراسری با استفاده از نرم افزار متلب
روش اجزای محدود در نرم افزار متلب
| | نسخه قابل چاپ | تعداد بازديد : 13 |
| کتاب آموزش مقدماتی روش اجزای محدود (A First Course in the Finite Element Method)، رویکردی ساده و اولیه برای روش اجزای محدود ارائه داده است که قابل درک توسط دانشجویان سطوح کارشناسی و کارشناسی ارشد میباشد. این کتاب نیازی به پیشنیازهای معمول همانند تجزیه و تحلیل ساختاری که مورد نیاز اکثر متون موجود میباشد، نداشته و برای افراد مبتدی بسیار مناسب و قابل فهم تالیف شده است. این کتاب در درجه اول به عنوان یک ابزار یادگیری برای دانشجویان مقاطع کارشناسی و کارشناسی ارشد در رشتههای مهندسی عمران و مکانیک که جذابترین بخش آموزشی آنها تجزیه و تحلیل تنش و انتقال حرارت است، در نظر گرفته شده است…
آموزش جامع آنالیز مودال پروفسور سعید ضیائی راد
مقدمه ای بر تحلیل اجزاء محدود با استفاده از نرم افزارهای متلب و آباکوس
تحلیل پویای سازه ها با استفاده از توابع اولیه گیری نوین به روش تخمین تصحیح
کتاب آموزش مقدماتی روش اجزای محدود (A First Course in the Finite Element Method)، مشتمل بر 837 صفحه، در 16 فصل، به زبان انگلیسی، همراه با تصاویر به ترتیب زیر گردآوری شده است:
Chapter 1: Introduction
Chapter 2: Introduction to the Stiffness (Displacement) Method
Chapter 3: Development of Truss Equations
Chapter 4: Development of Beam Equations
Chapter 5: Frame and Grid Equations
Chapter 6: Development of the Plane Stress and Plane Strain Stiffness Equations
Chapter 7: Practical Considerations in Modeling; Interpreting Results; and Examples of Plane Stress/Strain Analysis
Chapter 8: Development of the Linear-Strain Triangle Equations
Chapter 9: Axisymmetric Elements
Chapter 10: Isoparametric Formulation
Chapter 11: Three-Dimensional Stress Analysis
Chapter 12: Plate Bending Element
Chapter 13: Heat Transfer and Mass Transport
Chapter 14: Fluid Flow
Chapter 15: Thermal Stress
Chapter 16: Structural Dynamics and Time-Dependent Heat Transfer
روش اجزای محدود در نرم افزار متلب
کاربرد روش اجزاء محدود در مسائل مهندسی سازه
روش اجزاء محدود توسعه یافته
کتاب آموزش مقدماتی روش اجزای محدود
اگر به فراگیری مباحث مشابه مطلب بالا
علاقهمند هستید، آموزشهایی که در ادامه آمدهاند نیز به شما پیشنهاد میشوند:
روش اجزای محدود مقدماتی
بررسی رفتار مخازن تحت فشار استوانه ای با روش المان محدود توسط نرم افزار انسیس
کاربردها و روش اجزاء محدود در مهندسی با استفاده از نرم افزار انسیس
کتاب XFEM شکستگی تجزیه و تحلیل کائوچو و مواد مرکب
تحلیل المان محدود به کمک نرم افزار انسیس
بررسي نتايج آناليز يك ساختمان 20 طبقه نامنظم
رسم پروفیل تغییر شکل یک تیر ورق طویل با مقطع غیر منشوری به روش اجزای محدود
بررسی و آنالیز اثر تراوش دوبعدی آب در سدهای خاکی به روش المان محدود
| | نسخه قابل چاپ | تعداد بازديد : 23 |
