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

• سیستم خبره فازی عصبی برای تشخیص
• سیستم استنتاج فازی تطبیقی (ترجمه)
• طراحی نقشه شناختی فازی (شبکه عصبی و پیشبینی سری زمانی هرج و مرج)
• طراحی نقشه شناختی فازی (شبکه عصبی برای پیشبینی سری زمانی پر هرج و…
• سیستم استنتاج فازی تطبیقی برای پیش بینی سیستم های غیرخطی

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

مطالب مرتبط

• سیستم خبره فازی عصبی برای تشخیص (ترجمه)
• سیستم استنتاج فازی تطبیقی (ترجمه)
• سیستم استنتاج فازی تطبیقی برای پیش بینی سیستم های غیرخطی
• طراحی نقشه های شناختی فازی با استفاده از شبکه های عصبی برای پیش…
• طرح شناخت فازی (FCMs) با استفاده از شبکه عصبی

فرایند شبکه تحلیلی (ANP) جهت ارزیابی سیستم هوش کسب و کار…

• عنوان لاتین مقاله: Research on using ANP to establish a performance assessment model for business intelligence systems
• عنوان فارسی مقاله: تحقیقی پیرامون استفاده از فرایند شبکه تحلیلی (ANP) ، جهت استقرار یک مدل ارزیابی عملکرد برای سیستم هوش کسب و کار
• دسته: مدیریت
• فرمت فایل ترجمه شده: WORD (قابل ویرایش)
• تعداد صفحات فایل ترجمه شده: 22
• ترجمه سلیس و روان مقاله آماده خرید است.

خلاصه

برای رقابت در محیط سخت، الکترونیزه کردن این انکان را برای کسب و کار ایجاد کرده تا سیستم های هوش کسب و کار (BI) را به منظور تصمیم گیری، بکار گیرد. به هر حال، برای جلوگیری از تجارب ناکارامد در طی این آرایشات، این مسئله حائز اهمیت می باشد تا تاثیر فکتورهای سیستم هوش کسب و کار BI را مشخص کنیم و روش ارزیابی مناسبی را برای سنجش عملکرد سیستم های هوش مصنوعی پیدا کنیم. در این مقاله، مدل ارزیابی مبتنی بر فرایند شبکه تحلیلی (ANP) ایجاد شده تا به ارزیابی کارایی سیستم های هوش کسب و کار بپردازد. علاوه بر این پرسشتامه کارشناسانه ای مورد استفاده قرار می گیرد تا به تصفیه ماتریس های عملکردی مفید بپردازد، که به عنوان زیر شاخه ای برای مدل ANP می باشد. در نهایت مورد واقعی با استفاده از مدل ارزیابی کارآمد مبتنی بر ANP ساختاری برای سیستم های هوش کسب و کار مورد استفاده قرار می گیرد. نتایج نشان می دهد که مهمترین فاکتوهایی که بازدهی سیستم هوش کسب و کا را تحت تاثیر قرار می دهند عبارتند از: استفاده از این مدل برای ارزیابی عملکرد هوش کسب و کار نمونه مورد مطالعه، ابن مورد نشان می دهد که بهبود 24% در بازدهی حاصل شده است، که شامل درک سطح مدیریتی می باشد. بنابراین، چنین مدل ارزیابی کارآمدی، می تواند برای ارزیابی عملکرد سیستم هوش کسب و کار مورد استفاده قرار گیرد. آن همچنین شاخص عملکرد و مسیرخای بهبود را برای کاربران و فروشندگان هوش کسب و کار، برای جایگزین کردن کلی در بازدهی و حبران سیستم ایجاد می کند.

مقدمه

سازمانهای سنتی معمولا با مسائلی مانند ازدحام داده و کمبود اطلاعات کمبود دانش ناکافی بودن گزارشات روبرو هستند. در نتیجه برای تصمیم گیری به موقع در کمترین زمان ممکن در شرایط مورد نیاز سطوح بالای مدیریت معمولاً تصمیمات را بر اساس تجربیات خودشان اخذ می کنند که این نیز به نوبه خود باعث بالا رفتن ریسک تصمیم گیری و یا حتی پایین آمدن ارزش تصمیم گیری آنها می شود.

در حالی که رقابت جهانی در حال بیشتر شدن است روش های تصمیم گیری قدیمی دیگر نیازمندی سازمانها را برطرف نمی کند. سازمانها باید استفاده خوبی از ابزارهای الکترونیکی جهت استخراج اطلاعات از حجم زیاد داده داشته باشند. روشی که سازمانها برای توسعه الکترونیکی شدن از لایه عملیاتی به لایه مدیریتی در پی می گیرند موضوعی است که در موج جدید الکترونیکی شدن غیرقابل اجتناب است.

• فرمت: zip
• حجم: 0.71 مگابایت
• شماره ثبت: 411

مطالب مرتبط

• بررسی مدل ارزیابی عملکرد به روش تاپسیس فازی
• ترجمه مدل ارزیابی عملکرد (روش تحلیل سلسله مراتبی فازی و روش…
• سیستم های اطلاعات سلامتی (بیمارستانی)
• ارزیابی چند بعدی عملکرد سازمانی
• به سوی موفقیت در سیستم های هوشمند کسب و کار (هوش تجاری)

مقاله سیستم های اطلاعات مدیریت MIS…

دارای فهرست و بدون نیاز به تغییرات

چکیده:

این مقاله سیستم های اطلاعات مدیریت MIS را پوشش می دهد. از آنجا که MIS ترکیبی از سه پدیده سیستم، اطلاعات و مدیریت می باشد ابتدا این موارد را بررسی میکند. به علت تأثیرات قابل توجه سیستمهای اطلاعاتی بر روی MIS مبحث دیگر مقاله، درباره آن می باشد. متخصصان اطلاعاتی شامل تحلیل گر سیستمها، مدیران پایگاههای داده، متخصصان شبکه، برنامه نویس ها و اپراتورها در قسمت بعدی بررسی شده است. بعد از بررسی اجزای MIS به سیستم های اطلاعات مدیریت در حالت کلی پرداخته می شود. سیستمهای پشتیبانی تصمیم (DSS) ، تأثیرات هوش مصنوعی و سیستم های خبره بر روی این سیستم ها دیگر مبحث مقاله می باشند. آخرین قسمت نتیجه گیری، همراه با ذکر بعضی نظرات در باب مزایا و معایب کنترل از طریق نرم افزار و گسترش آن در عصر اینفوکراسی یا اطلاع سالاری می باشد.

فهرست مطالب:

چکیده

مقدمه

مفاهیم سیستمها

روش سیستم ها ودیدگاه سیستمی

چرخه حیات سیستم

اطلاعات

سیستمهای اطلاعاتی

سیستم های اطلاعاتی ورایانه ها

متخصصان اطلاعاتی

پایگاه داده -پرونده (فایل) -سند (رکورد) -عنصرداده

کاربرد سیستم اطلاعاتی رایانه محور

سیستم های اطلاعات مدیریت MIS

اداره مجازی (Virtual office)

سیستم های پشتیبانی تصمیم (DSS)

هوش مصنوعی سیستم های خبره وتأثیرآن برسیستم های پشتیبانی تصمیم

نتیجه گیری

فهرست منابع

مطالب مرتبط

• مدیریت سیستم های اطلاعاتی (MIS)
• پروژه کارشناسی ارشد سیستم اطلاعاتی مدیریت (MIS)
• پاور پوینت سیستمهای اطلاعاتی
• اسلاید سیستم اطلاعات مدیریت MIS
• کاربردهای سیستم پشتیبانی تصمیم گیری و سیستم اطلاعاتی اداری در…

پروژه بررسی سیستم های خبره…

• پایان نامه جهت اخذ درجه کارشناسی
• عنوان کامل: بررسی سیستم خبره
• دسته: فناوری اطلاعات و کامپیوتر
• فرمت فایل: WORD (قابل ویرایش)
• تعداد صفحات پروژه: 160

مقدمه

انسان هرزمانی که برای انجام کاری نیازبه یک یاترکیبی ازسه خصیصه سرعت، دقت وقدرت داشته به سمت تهیه، ساخت یا اختراع ماشینی رفته است.

اگراین تعریف رابپذیریم که ماشین ابزاری ساخته انسان جهت انجام کاریاکارهائیست، کامپیوتر نیز یک ماشین است امابایک تفاوت اساسی وآن اینکه برخلاف اغلب ماشینها، کامپیوتربجای ماده بااطلاعات سروکاردارد.

کارباکامپبوتربااطلاعات چندجنبه دارد، اولا به عنوان یک ماشین محاسبه، سریع، دقیق وقوی میتواند اعمال ریاضی را درمورداعداد وارقام اعمال نماید. ثانیا بعنوان یک ماشین اطلاعاتی میتواندازهرابزار دیگری سریعتر، دقیقتروقویتراطلاعات رقمی و حرفی راکسب، ذخیره، پردازش و منتقل نماید. ثالثا باتبدیل اصوات وتصاویر به کدهای رقمی توانسته بزرگترین انقلاب رادرارتیاطات باعث گردد. وبالاخره درحیطه ای که خاص انسان تصور میشد، یعنی (هوشمندی) واردعمل شده است. اگرچه تعریف دقیق هوش وهوشمندی ممکن نیست اما می توان زمینه هایی محدودتری را تعریف نمودمثل سیستمهای خبره، منطق، پردازش زبانهای طبیعی، یادگیری، تشخیص الگوها، روباتیک و… همه این مقولات نو مربوط به دانش نوینی به نام (هوش مصنوعی) میباشد، که در50 سال عمرخودیکی از مطرح ترین و انقلابی ترین موضوعات علمی بوده وبدون شک ژرفترین اثرات را برتمدن انسانی خواهد گذاشت.

دریک کلام اگرقرن آینده قرن اطلاعات وماشین آن کامپیوتر، باید دانش آن قرن را (هوش مصنوعی) دانست.

• فرمت: zip
• حجم: 0.70 مگابایت
• شماره ثبت: 505

مطالب مرتبط

• پروژه فناوری اطلاعات: بررسی سیستم خبره
• پایان نامه هوش مصنوعی
• پایان نامه معرفی داده کاوی در پایگاه داده ها
• سیستم خبره فازی عصبی برای تشخیص
• اسلاید سیستم های خبره