منابع مقالات معتبر بین المللی
پروژه - فرمت وردمنابع مقالات معتبر بین المللی
پروژه - فرمت ورد: تجزیه و تحلیل الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO)…
چکیده
بسیاری از مسائل علمی، مهندسی و اقتصادی شامل بهینه سازی مجموعه ای از پارامترها می باشد. این مسائل شامل نمونه هایی همچون به حداقل رسانی اتلاف در شبکه برق با یافتن تنظیمات بهینه بخش ها، یا تقویت شبکه عصبی برای تشخیص تصویر چهره افراد می باشد. الگوهای بهینه سازی بیشماری مطرح شده اند تا به حل این مشکلات، با درجلت مختلفی از موفقیت بپردازند. بهینه سازی ازدحام ذرات (PSO) تکنیک نسبتا جدیدی می باشد که به صورت تجربی نشان داده شده است که دارای عملکرد خوبی بر روی بسیاری از این مسائل بهینه سازی می باشد. این مقاله مدل نظری را ارائه می دهد که می تواند برای شرح رفتار بلندمدت الگوریتم مورد استفاده قرار گیرد. نسخه پیشرفته بهینه کننده ازدحام ذرات ایجاد شده و نشان داده شده که دارای همگرایی تضمین شده ای بر روی سطح محلی می باشد.این الگوریتم رو به توسعه بوده، که منجر به الگوریتم هایی با همگرایی تضمین شده در سطح جهانی شده است. مدلی برای ایجاد الگوریتم های PSO مشترک ایجاد شده است، که منتهی به معرفی دو الگوریتم مبتنی بر PSO جدید شده است. شواهد تجربی نیز ارائه شده تا به پشتیبانی از خصوصیات نظری پیش بینی شده توسط مدل های مختلف، با استفاده از فعالیت های مبنا ترکیبی برای بررسی مشخصه های ویژه بپردازد. سپس الگوریتم های مختلف مبتنی بر PSO، در مورد فعالیت تقویت شبکه های عصبی اعمال می گردد که به ادغام نتایج حاصل شده بر روی فعالیت های مبنا ترکیبی بپردازد.
مقدمه
شما با صدای ساعتتان بیدار می شوید. ساعتی که توسط شرکتی ساخته می شود تا سود خود را با مد نظر قرار دادن تخصیص بهینه منابع تحت کنترلش به حداکثربرساند. شما کتری را روشن می کنید تا قهوه ای درست کنید، بدون اینکه در مورد مدت زمان طولانی که شرکت برق برای بهینه سازی ارائه برق وسایل تان صرف می کند، فکر کنید. هزاران متغیر در شبکه برق تلاشی را به منظور به حداقل رسانی اتلاف در شبکه به منظور به حداکثر رساندن بازدهی تجهیزات برقی تان انجام می دهد. شما وارد اتومبیلتان شده و موتور را بدون درک پیچیدگی های این معجزه کوچک مهندسی شده، روشن می کنید. هزاران پارامتر توسط سازندگان مد نظر قرار داده می شود تا وسیله نقلیه ای را تحویل دهند که متناسب با انتظارتان بوده، که شامل زیبایی بدنه تا شکل آینه بغل اتومبیل می باشد تا از تصادف جلوگیری شود.
مطالب مرتبط
تعیین هویت گوینده مستقل از متن، توسط مدل مخلوط گاوس ساختاری و شبکه عصبی…
چکیده
ما سیستم یکپارچه ای را در ارتباط با مدل های مخلوط گاوس ساختاری (SGMM) و شبکه های عصبی به منظور دستیابی به راندمان محاسباتی و دقت بالا در ارتباط با تعیین هویت گوینده ارائه می دهیم. مدل پس زمینه ساختاری (SBM) در ابتدا از طریق خوشه بندی زنجیره ای تمام مؤلفه های مخلوط گاوس در ارتباط با مدل پس زمینه ساختاری ایجاد می گردد. به این ترتیب، یک فضای اکوستیک به بخش های چندگانه ای در سطوح مختلف قدرت تشخیص، جزء بندی می گردد. برای هر یک از گوینده های مورد نظر، مدل مدل مخلوط گاوس ساختاری (SGMM) از طریق استدلال حداکثری (MAP) سازگار با مدل پس زمینه ساختاری (SBM) ایجاد می گردد. در هنگام تست، تنها زیرمجموعه کمی از موئلفه های مخلوط گاوس برای هر بردار مختصات محاسبه می گردد تا هزینه محاسبه را به طور قابل توجهی کاهش دهد. علاوه بر این، امتیازات حاصل شده در لایه های مدل های درخت ساختار، برای تصمیم گیری نهایی از طریق شبکه عصبی ادغام می گردند. وضعیت های مختلفی در بررسی های انجام شده بر روی داده های حاصل از گفتگوهای تلفنی مورد استفاده در ارزیابی هویت گوینده NIST، مقایسه شد. نتایج تجربی نشان می دهد که کاهش محاسبه توسط فاکتور 17 از طریق 5% کاهش نسبی در میزان خطای هم ارز (EER) در مقایسه با خطو مبنا، حاصل می گردد. روش SGMM-SBM (مدل مخلوط گاوس ساختاری- مدل پس زمینه ساختاری) ، مزایایی را نسبت به مدل اخیرا مطرح شده GMM (مدل مخلوط گاوس) داشته، که شامل سرعت بالاتر و عملکرد تشخیص بهتر، می باشد.
کلیداژه: خوشه بندی گاوس، شبکه عصبی، تعیین هویت گوینده، مدل مخلوط گاوس ساختاری
مقدمه
تحقیقات بر روی تشخیص گوینده که شامل تعیین هویت و تطبیق موارد می باشد به عنوان یک مورد فعال برای چندین دهه به شمار آورده می شود. هدف این می باشد تا تجهیزانت داشته باشیم که به صورت اتوماتیک فرد خاصی را تعیین هویت کرده یا فرد را از طریق صدای او تشخیص دهیم. بنابر روش های زیست سنجی، تشخیص صدای افراد می تواند در بسیاری از موارد همانند، شبکه های امنیتی، تراکنش های تلفنی و دسترسی به بخش ها کاربرد داشته باشد. گوینده ها به دو گروه تقسیم می شوند. گوینده های هدفمند و گوینده های غیرهدفمند.
مطالب مرتبط
سیستم خبره فازی عصبی برای تشخیص (ترجمه)…
چکیده
منطق فازی، یک شبکه عصبی و سیستم خبره است که برای ایجاد یک سیستم تشخیصی ترکیبی با یکدیگر ترکیب شده اند. با استفاده از چنین سیستمی ما یک روش جدید برای فراگیری مبانی دانش استفاده می کنیم. سیستم ما شامل یک سیستم خبره فازی همراه با یک بیس دانشی با منبع دوگانه است. دو سری قوانین لازم هستند، که به صورت استنباطی از مثالهای ارائه شده و به صورت استقرایی توسط فیزیک دانان بدست آمده اند. یک شبکه عصبی فازی سعی می کند که از داده های نمونه یاد گرفته و این اجازه را می دهد که قوانین فازی برای دانش پایه را استخراج کنیم. تشخیص electroencephalograms با تفسیر عناصر نموداری بعنوان یک نوع مشاهده در روش ما بکار گرفته می شود. نتایج اولیه نشان دهنده احتمالات مورد نظر با استفاده از روش ما می باشد.
مقدمه:
روشهای تکراری شناسایی و ارزیابی پدیده خاص را کار تشخیصی می نامند، که یکی از کاربردهای اصلی برای هوش مصنوعی (AI) می باشد. با توجه به اینکه رنج وسیعی از چنین کاربرهای تشخیصی وجود دارد. اگرچه رنج وسیعی از چنین کاربردهای تشخیصی در پزشکی وجود دارد ولی این بخش مورد توجه استفاده کنندگام از هوش مصنوعی قرار دارد. عمومی ترین روشهای AI در بخش پزشکی مبتنی بر دانش و مدلسازی رفتار تشخیصی متخصصان است. انواع مختلفی از چنین سیستمهای خبره ای از زمانی که Shrtlifee روش Shrtlifee Mycin را بi عنوان یک سیستم خبره برای تشخیص آسیبهای خونی انسان طراحی و معرفی کرد، بوسیله پزشکان مورد استفاده قرار گرفته است. یکی از بزرگترین مشکلات بر سر راه طراحی یک سیستم خبره مناسب، گردآوری و دانش پایه آن است. ما روش جدیدی را معرفی می کنیم که در آن دانش پایه با منبع دوگانه بوسیله یادگیری قیاسی واستقرایی ایجاد می شود. شیکه های عصبی نیز از این راه برای تشخیص استفاده می کنند. آنها قادرند رابطه بین مجموعه داده ها را با داشتن اطلاعات نمونه که نشان دهنده لایه های ورودی و خروجی آنها است، یاد بگیرند.
مطالب مرتبط
طراحی پایدار کننده سیستم های قدرت مقاوم با استفاده از ترکیب ANN و ICA…
دسته: برق
حجم فایل: 377 کیلوبایت
تعداد صفحه: 13
طراحی پایدار کننده سیستم های قدرت مقاوم با استفاده از ترکیب ANN و ICA
چکیده
حد پایداری حالت پایدار و میرایی مثبت سیستم را می توان با پایدار کننده سیستم قدرت متداول بهبود یافت (PSS). با این حال، به منظور توانایی های مانند تنظیم کردن آنلاین و زمان واقعی بهینه میرایی در کل محدوده عملیاتی، طراحی مقاوم از PSS مورد نیاز است. یک طراحی PSS مقاوم جدید با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و الگوریتم رقابتی امپریالیستی (ICA) برای میرایی نوسانات حالت های الکترومکانیکی و بهبود پایداری سیستم قدرت در این مقاله ارائه شده است. دینامیک در ارتباط با یک تک ماشین متصل شده به باس بی نهایت سیستم قدرت در این مطالعه تجزیه و تحلیل شده است. تنظیمات بهینه پارامترهای PSS با استفاده از ترکیب ICA-ANN به دست آمده اند.. ANN برای تنظیم پارامترهای PSS آنلاین استفاده شده است. نتایج PSS مبتنی بر ICA (ICA-PSS) به عنوان طرح های آموزش ANN استفاده شده اند. تجزیه و تحلیل مقادیر ویژه و شبیه سازی های سیستم اثر روش ارائه شده در میرایی نوسانات الکترومیکانیکی و بهبود پایداری دینامیکی سیستم را نشان می دهد.
واژه های کلیدی: شرایط قدرت پایدار کننده سیستم، الگوریتم رقابتی امپریالیستی، شبکه عصبی مصنوعی، نوسانات فرکانس پایین
مقاله سال 2013
مطالب مرتبط
سیستم خبره فازی عصبی برای تشخیص…
- عنوان لاتین مقاله: A Hybrid Fuzzy-Neural Expert system For Diagnosis
- عنوان فارسی مقاله: یک سیستم خبره فازی عصبی برای تشخیص.
- دسته: فناوری اطلاعات و کامپیوتر
- فرمت فایل ترجمه شده: WORD (قابل ویرایش)
- تعداد صفحات فایل ترجمه شده: 15
- ترجمه سلیس و روان مقاله آماده خرید است.
خلاصه
منطق فازی، یک شبکه عصبی و سیستم خبره است که برای ایجاد یک سیستم تشخیصی ترکیبی با یکدیگر ترکیب شده اند. با استفاده از چنین سیستمی ما یک روش جدید برای فراگیری مبانی دانش استفاده می کنیم. سیستم ما شامل یک سیستم خبره فازی همراه با یک بیس دانشی با منبع دوگانه است. دو سری قوانین لازم هستند، که به صورت استنباطی از مثالهای ارائه شده و به صورت استقرایی توسط فیزیک دانان بدست آمده اند. یک شبکه عصبی فازی سعی میکند که از داده های نمونه یاد گرفته و این اجازه را می دهد که قوانین فازی برای دانش پایه را استخراج کنیم. تشخیص electroencephalograms با تفسیر عناصر نموداری بعنوان یک نوع مشاهده در روش ما بکار گرفته می شود. نتایج اولیه نشان دهنده احتمالات مورد نظر با استفاده از روش ما می باشد.
مقدمه
روشهای تکراری شناسایی و ارزیابی پدیده خاص را کار تشخیصی می نامند، که یکی از کاربردهای اصلی برای هوش مصنوعی (AI) می باشد. با توجه به اینکه رنج وسیعی از چنین کاربرهای تشخیصی وجود دارد. اگرچه رنج وسیعی از چنین کاربردهای تشخیصی در پزشکی وجود دارد ولی این بخش مورد توجه استفاده کنندگام از هوش مصنوعی قرار دارد. عمومی ترین روشهای AI در بخش پزشکی مبتنی بر دانش و مدلسازی رفتار تشخیصی متخصصان است. انواع مختلفی از چنین سیستمهای خبره ای از زمانی که SHRTLIFFE روش SHRTLIFFE MYCIN را بعنوان یک سیستم خبره برای تشخیص آسیبهای خونی انسان طراحی و معرفی کرد، بوسیله پزشکان مورد استفاده قرار گرفته است. یکی از بزرگترین مشکلات بر سر راه طراحی یک سیستم خبره مناسب، گردآوری و دانش پایه آن است. ما روش جدیدی را معرفی میکنیم که در آن دانش پایه با منبع دوگانه بوسیله یادگیری قیاسی واستقرایی ایجاد می شود. شیکه های عصبی نیز از این راه برای تشخیص استفاده میکنند. آنها قادرند رابطه بین مجموعه داده ها را با داشتن اطلاعات نمونه که نشاندهنده لایه های ورودی و خروجی آنها است، یاد بگیرند.
- فرمت: zip
- حجم: 0.28 مگابایت
- شماره ثبت: 411