حامی فایل

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

حامی فایل

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

شبکه های عصبی درهوش مصنوعی

اختصاصی از حامی فایل شبکه های عصبی درهوش مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

شبکه های عصبی درهوش مصنوعی


شبکه های عصبی  درهوش مصنوعی

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.  


دانلود با لینک مستقیم


دانلود پایان نامه تشخیص گفتاراز موسیقی به روش شبکه عصبی مصنوعی

اختصاصی از حامی فایل دانلود پایان نامه تشخیص گفتاراز موسیقی به روش شبکه عصبی مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود پایان نامه تشخیص گفتاراز موسیقی به روش شبکه عصبی مصنوعی


دانلود پایان نامه تشخیص گفتاراز موسیقی به روش شبکه عصبی مصنوعی

پردازش گفتار با توجه به کاربردهای وسیع آن در ارتباطات، تبادل اطلاعات میان انسان و ماشین مانند روبات ها، صنعت مخابرات، سمعک ها، به کارگیری ماشین در ترجمه مکالمات از یک زبان به زبان دیگر، ابزارهای آموزشی و دیگر محصولات تجاری مورد توجه قرار گرفته است. دهه اخیر شاهد پیشرفت چشمگیری در این عرصه بوده است. سیستم ها و الگوریتم هایی که با عملکرد بالا در آزمایشگاه پیاده سازی شده اند، به سمت دنیای واقعی در حال حرکت هستند.

تمایز بین گفتار و موسیقی (SMD) از جمله موضوعاتی است که در دهه اخیر، مطالعات زیادی روی آن انجام شده است. از کاربردهای آن می توان به تشخیص کانال های رادیویی که فقط موسیقی پخش می کنند اشاره کرد. همچنین می تواند به عنوان بخش اولیه در بازشناسی خودکار گفتار محسوب شود.

به طور کلی اغلب کارهایی که در این زمینه انجام شده است شامل دو مرحله می باشد: 1- استخراج ویژگی قطعه صوتی که تمایز بین گفتار و موسیقی را بیان می کند 2- طبقه بندی قطعه صوتی با توجه به ویژگی. در بعضی رویکردها از یک ویژگی استفاده می شود ولی در برخی دیگر از چند ویژگی. از جمله این ویژگی ها می توان به ویژگی های حوزه زمان، حوزه فرکانس و زمان – فرکانس و… اشاره کرد. طبقه بندی کننده هایی که برای این کار استفاده می شوند نیز طبقه کننده های مرسوم مانند مدل مارکوف پنهان، ماشین بردار پشتیبان، گوسی و شبکه های عصبی و… می باشند. در این تحقیق از ضرائب ویولت به عنوان ابزار پایه استفاده شده است که شش ویژگی آماری ساده از آن استخراج می شوند. از شبکه عصبی پرسپترون چند لایه نیز به عنوان طبقه بندی کننده استفاده شده است که نتایج حاصله سیستم پیشنهادی در حدود 99 درصد را به دست آورد.

مقدمه

پیشرفت های قابل توجه فن آوری در طی دهه های گذشته به طور چشمگیری طریقه ارتباط برقرار کردن مردم با بسیاری از منابع مختلف اطلاعات و سرگرمی را تغییر داده است. کاربران فن آوری های مدرن، در ارتباط با انواع رسانه ها از یک حالت انفعال به وضعیت فعال منتقل شده است. همین طور که مقادیر داده ای در دسترس افزایش می یابد، تکنیک های کارآمد داده گردانی نیز لازم می شود.

در چند سال گذشته داده های صوتی به میزان زیاد از منابع در دسترس مانند پایگاه داده ها، برنامه های پخش و اینترنت ایجاد شده اند. بخاطر این که، توجه ویژه ای به توسعه استراتژی ها جابجایی داده اختصاص داده شده است. لذا، افتراق گفتار / موسیقی (SMD) به عنوان یکی از اهداف مهم به شمار می رود.
برای اهداف مختلفی می توان از یک SMD کارآمد بهره مند شد. از این ابزار می توان برای انتخاب براساس محتوا در مجموعه برنامه های پخش استفاده کرد. نمونه ای از این نوع کاربرد، انتخاب ایستگاه های رادیویی است که در واقع فقط موسیقی پخش می کنند. همچنین SMD قسمت اساسی تشخیص خودکار گفتار (ASR) و رونویسی موسیقی اتوماتیک (AMT)، که اغلب نیاز به تجزیه و تحلیل داده های صوتی بی ساخت یا نامعلوم دارند. در مورد ASR، بخش گفتار فقط باید در نظر گرفته شود، در حالی که در AMT باید نمونه های موسیقی مورد توجه قرار گیرند. لذا مهم است که سیگنال قبل از ورود به این سیستم ها به طور صحیح قطعه بندی شود. در نهایت نیز، توجه داشته باشید که دستگاه های مدرن کمک شنوایی اغلب شامل الگوریتم هایی هستند که عملکرد دستگاه را با توجه به نوع صدایی که به گوش می رسد تغییر می دهد. در این مورد، SMD خوب می تواند مؤثر باشد.

شامل 79 صفحه فایل pdf


دانلود با لینک مستقیم


پروژه مطالعه ی کاربرد شبکه های فازی عصبی و عصبی مصنوعی در مدلسازی بویلر نیروگاه

اختصاصی از حامی فایل پروژه مطالعه ی کاربرد شبکه های فازی عصبی و عصبی مصنوعی در مدلسازی بویلر نیروگاه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پروژه مطالعه ی کاربرد شبکه های فازی عصبی و عصبی مصنوعی در مدلسازی بویلر نیروگاه


پروژه مطالعه ی کاربرد شبکه های فازی عصبی و عصبی مصنوعی در مدلسازی بویلر نیروگاه

باسلام. این مجموعه در زمینه بررسی کاربرد شبکه های فازی عصبی و عصبی مصنوعی در مدلسازی بویلر نیروگاه در صنعت مکانیک میباشد. که در قالب PDF  ارائه شده است.


دانلود با لینک مستقیم