اتوماتای سلولی یادگیر و کاربرد آن در پردازش تصاویر و تولید یک مدل تکاملی

اتوماتای سلولی یادگیر و کاربرد آن در پردازش تصاویر و تولید یک مدل تکاملی - در این مقاله اتوماتای سلولی یادگیر را معرفی می کنیم برای درک اتوماتای سلولی یادگیر ابتدا باید به اتوماتای سلولی و پس از آن با اتوماتای یادگیر آشنا شد پس از آشنایی با این دو مدل ، اتوماتای سلولی یادگیر مطرح می شود و کاربردهای آن مطرح می شود

---

دانلود مقاله کارشناسی ارشد رشته هوش مصنوعی
اتوماتای سلولی یادگیر و کاربرد آن در پردازش تصاویر و تولید یک مدل تکاملی

*قابل استفاده برای رشته مهندسی کامپیوتر،صنایع و هوش مصنوعی

آپدیت شد:
ضمیمه شدن مقاله اتوماتای یادگیری سلولی و کاربرد‌های آن در قالب 24 صفحه بصورت رایگان:)

کل محتوا: 42 صفحه اولیه + 24 صفحه آپدیت

چکیده
در این مقاله اتوماتای سلولی یادگیر را معرفی می کنیم. برای درک اتوماتای سلولی یادگیر ابتدا باید به اتوماتای سلولی و پس از آن با اتوماتای یادگیر آشنا شد. پس از آشنایی با این دو مدل ، اتوماتای سلولی یادگیر مطرح می شود و کاربردهای آن مطرح می شود. دو کاربرد اتوماتای سلولی یادگیر در پردازش تصاویر و استفاده از آن برای تولید یک مدل تکاملی به شکل دقیق مورد بررسی قرار می گیرد.


کلمات کلیدی:
اتوماتای یادگیر
اتوماتای سلولی
اتوماتای سلولی یادگیر


مقدمه
اتوماتای سلولی یادگیر[1] تشکیل شده از اجزایی است که در همسایگی یکدیگر قرار می گیرند و رفتار این اجزا بر اساس رفتار همسایگان و تجربیات خودش و همسایه ها تعریف می شود. برای این که با این مدل آشنا شویم ابتدا باید دو مدل اتوماتای یادگیر[2] و اتوماتای سلولی[3] را به خوبی بشناسیم. پس از شناخت این دو مدل ، اتوماتای سلولی یادگیر را که ترکیبی ار دو مدل گفته شده است را مطرح می کنیم.

اتوماتای سلولی یک مدل ریاضی است که می تواند برای محاسبات و شبیه سازی سیستمها به کار رود. اتوماتای سلولی سیستمهای ساده ی گسسته ای هستند که با قوانین ساده و محلی می توانند محاسبات و رفتار پیچیده ای از خود بروز دهند. حلی بودن به این معناست که در تعیین مقدار جدید هر سلول، سلولهایی که در همسایگی وی هستند تاثیرگذار هستند و سلولهای دورتر، تاثیری ندارند. هر سلول برای خود مجموعه ای از حالات دارد که در هر لحظه با توجه به حالت خودش و همسایه ها تصمیم می گیرد که به چه حالتی برود. قوانین تغییر حالت در اتوماتای سلولی در طول کار ثابت است و تغییر نمی کند. .

شبکه سلولها می تواند ابعاد متفاوتی داشته باشند و یک , دو و یا بیشتر بعد داشته باشند. با توجه به تعداد مقادیری که سلولها می توانند اختیار کنند, اتوماتای سلولی به دو نوع دودویی و چند مقداره تقسیم می شود. درک رفتار اتوماتای سلولی از روی قوانین آن بسیار مشکل می باشد و درک آن نیاز به شبیه سازی دارد.یکی از مشکلات استفاده از اتوماتای سلولی طراحی قوانینی است که عمل دلخواه ما را انجام دهد. انواع متفاوتی از قوانین به روز رسانی سلولها وجود دارند که باعث ایجاد انواع متفاوت اتوماتای سلولی میشوند. به عنوان مثال، قوانین میتوانند به صورت قطعی و یا احتمالی بیان گردند و این دو دسته از قوانین منجر به دو دسته اتوماتای سلولی قطعی و اتوماتای سلولی احتمالی میشوند. ویژگیهای اتوماتای سلولی را به اختصار میتوان به صورت زیر بیان نمود: فضا و زمان به صورت گسسته پیش میروند.


فهرست مطالب
1. مقدمه
1.1. اتوماتای سلولی
1.2. اتوماتای یادگیر
1.2.1. اتوماتان L2N2
1.2.2. اتوماتان G2N2
1.2.3. اتوماتان Krinsky
1.2.4. اتوماتان Krylov
1.2.5. اتوماتان Ponomarev
1.3. اتوماتای یادگیر سلولی
2. انواع اتوماتای سلولی یادگیر
2.1. توماتای یادگیر سلولی ناهمگن
2.2. اتوماتای یادگیر سلولی دارای ورودی (باز)
2.3. اتوماتای یادگیر سلولی با شعاع همسایگی متغیر
2.4. اتوماتای یادگیر سلولی با متغیر سراسری
3. کاربردهای اتوماتای سلولی یادگیر
3.1. پردازش تصویر
3.2. محاسبات تکاملی به کمک اتوماتای سلولی یادگیر
4. نتیجه گیری
منابع

قیمت فقط35,000 تومانپرداخت و دانلود

مشخصات فروشنده

نام و نام خانوادگی : محمد همتی

شماره تماس : [phone]

ایمیل :[e-mail]

سایت :fileina.com

مشخصات فایل

فرمت : doc

تعداد صفحات : 42

قیمت : 35,000 تومان

حجم فایل : 3010 کیلوبایت

برای خرید و دانلود فایل و گزارش خرابی از لینک های روبرو اقدام کنید...

پرداخت و دانلودگزارش خرابی و شکایت از فایل

ارایه یک روش جدید خوشه بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده با استفاده از شبکه عصبی SOM به منظور کاهش مصرف انرژی درشبکه های حسگر بی

ارایه یک روش جدید خوشه بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده با استفاده از شبکه عصبی SOM به منظور کاهش مصرف انرژی درشبکه های حسگر بی سیم - پروتکل‌های مسیریابی مبتنی بر خوشه‌بندی یکی از مهمترین روش‌های کاهش مصرف انرژی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم هستند در این مقاله، یک پروتکل خوشه‌بندی جدید، ارایه می‌شود

---

دانلود مقاله کارشناسی ارشد رشته هوش مصنوعی
ارائه یک روش جدید خوشه بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده با استفاده از شبکه عصبی SOM به منظور کاهش مصرف انرژی درشبکه های حسگر بی سیم

چکیده
پروتکل‌های مسیریابی مبتنی بر خوشه‌بندی یکی از مهمترین روش‌های کاهش مصرف انرژی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم هستند. در این مقاله، یک پروتکل خوشه‌بندی جدید، ارایه می‌شود. این پروتکل خوشه‌بندی جدید که پروتکل خوشه‌بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده (EBCS) نام دارد، با استفاده از شبکة عصبی نقشة خودسازماندهی(SOM)، گره‌های شبکه را براساس دو معیار سطح انرژی و همسایگی خوشه‌بندی می‌نماید و سعی در توازن بهتر انرژی در خوشه‌ها و نهایتاً افزایش طول عمر شبکه و حفظ پوشش شبکه‌ای دارد. در ادامة این مقاله به بیان فرضیات، تشریح مراحل الگوریتم جدید و تفاوت‌های آن با الگوریتم‌های مرتبط پیشین خواهیم پرداخت.


کلمات کلیدی:
شبکه عصبی SOM
پروتکل‌ مسیریابی مبتنی بر خوشه‌بندی
پروتکل خوشه‌بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده
کاهش مصرف انرژی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم



مقدمه
برای بهره‌مندی از اثربخشی الگوریتم‌های مسیریابی مبتنی بر خوشه‌بندی در افزایش طول عمر شبکه‌های حسگر بی‌سیم، الگوریتم خوشه‌بندی جدیدی ارایه شده است که بر اساس انرژی و با استفاده از شبکة عصبی نقشه خودسازماندهی کار می‌کند. انگیزه خلق EBCS، بی‌توجهی الگوریتم‌های خوشه‌بندی قبلی به سطح انرژی گره‌ها به عنوان پارامتر اصلی تشکیل خوشه‌های شبکه بوده است. تلاش تحقیق حاضر این بوده است که با بهبود ایدة سنتی خوشه‌بندی(خوشه بندی بر حسب مکان)، به منظور رسیدن به هدف اصلی شبکه‌های حسگر بی‌سیم یعنی افزایش طول عمر شبکه همزمان با حفظ پوشش شبکه‌ای، روشی یکپارچه برای خوشه‌بندی مبتنی بر مکان - انرژی ارایه نماید. باور ما برای ارایة الگوریتم جدید این بوده است که خوشه‌بندی مبتنی بر انرژی می‌تواند خوشه‌هایی با سطح انرژی یکسان ایجاد کرده و مصرف انرژی را به شکل بهتری در بین سراسر گره‌های شبکه توزیع کند.



فهرست مطالب
ارایه یک روش جدید خوشه بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده با استفاده از شبکه عصبی SOM به منظور کاهش مصرف انرژی درشبکه های حسگر بی سیم 2
مقدمه 2
1-1. پروتکل مسیریابی خوشه‌بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده 3
1-2. فرضیات الگوریتم 4
1-3. مراحل خوشه‌بندی 5
1-3-2. مرحلة اول : خوشه‌بندی با شبکة عصبی نقشة خودسازماندهی 7
1-3-3. مرحلة دوم : خوشه‌بندی با الگوریتم K-means 15
1-3-4. مرحلة انتخاب سرخوشه 17
1-4. مرحلة انتقال داده 20
1-5. مرحلة خوشه‌بندی مجدد 22
1-6. جمع‌بندی 27
مراجع 27

قیمت فقط35,000 تومانپرداخت و دانلود

مشخصات فروشنده

نام و نام خانوادگی : محمد همتی

شماره تماس : [phone]

ایمیل :[e-mail]

سایت :fileina.com

مشخصات فایل

فرمت : doc

تعداد صفحات : 33

قیمت : 35,000 تومان

حجم فایل : 482 کیلوبایت

برای خرید و دانلود فایل و گزارش خرابی از لینک های روبرو اقدام کنید...

پرداخت و دانلودگزارش خرابی و شکایت از فایل

نقش شبکه‌های عصبی در مسیریابی انرژی آگاه

نقش شبکه‌های عصبی در مسیریابی انرژی آگاه - در اغلب کاربردها، گره‌های حسگر از نظر منبع انرژی با محدودیت مواجه هستند بنابراین نیاز به روش‌های ابتکاری برای برطرف نمودن اتلاف انرژی که موجب کوتاه شدن طول عمر شبکه‌های حسگر می‌گردد،

---

دانلود مقاله کارشناسی ارشد رشته هوش مصنوعی
نقش شبکه های عصبی در مسیریابی انرژی آگاه


مقدمه
در اغلب کاربردها، گره‌های حسگر از نظر منبع انرژی با محدودیت مواجه هستند. بنابراین نیاز به روش‌های ابتکاری برای برطرف نمودن اتلاف انرژی که موجب کوتاه شدن طول عمر شبکه‌های حسگر می‌گردد، کاملاً احساس می‌گردد. این محدودیت‌ها به همراه زیاد بودن تعداد گره‌های حسگر باعث چالش‌های بسیاری در طراحی و مدیریت شبکه‌های حسگر بی‌سیم و لزوم آگاهی از انرژی در همه لایه‌های پشته پروتکل شبکه‌ای شده است. برای مثال، در لایه شبکه، به شدت به یافتن روش‌هایی نیاز داریم که با بهره‌وری در مصرف انرژی، کشف مسیر انجام داده و داده‌ها را از گره‌های حسگر به ایستگاه مبنا انتقال دهند. به دلیل اهمیت مسیریابی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم و حجم قابل توجهی از مقالات و تحقیقات در این زمینه، در این مقاله دقیقاً به مسالة مسیر‌یابی ( و نه به سایر لایه‌های پشته شبکه ) پرداخته شده و سپس نقش شبکة عصبی (نقشة خودسازماندهی) در مسیریابی آگاه از انرژی از طریق مرور مقالات تحقیقاتی مرتبط، مورد بررسی قرار می‌گیرد.



کلمات کلیدی:
شبکه‌های عصبی
مسیریابی انرژی آگاه
شبکه های حسگر بیسیم



فهرست مطالب
نقش شبکه‌های عصبی در مسیریابی انرژی آگاه 1
1-1. مقدمه 2
1-2. ویژگی‌های مسیریابی در شبکه حسگر بی‌سیم 3
1-3. روش‌های مسیریابی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم 6
1-3-1. مسیریابی مسطح 7
1-3-2. مسیریابی مبتنی بر مکان 8
1-3-3. مسیریابی سلسه مراتبی(مبتنی بر خوشه‌بندی) 9
1-3-4. پروتکل خوشه‌بندیLEACH 10
1-3-5. پروتکل خوشه‌بندیLEACH متمرکز 13
1-4. شبکه‌های عصبی در الگوریتم‌های مسیریابی آگاه از انرژی 15
1-4-1. شبکة عصبی انتشار معکوس در کشف مسیر 15
1-4-2. شبکة عصبی نقشة خودسازماندهی در مسیریابی 16
1-4-3. پروتکل‌های مسیریابی مبتنی بر نقشة خودسازماندهی 19
1-5. پروتکل خوشه‌بندی پیوندگرا وفقی با انرژی پایین 23
1-6. جمع‌بندی 26
مراجع 26

قیمت فقط25,000 تومانپرداخت و دانلود

مشخصات فروشنده

نام و نام خانوادگی : محمد همتی

شماره تماس : [phone]

ایمیل :[e-mail]

سایت :fileina.com

مشخصات فایل

فرمت : doc

تعداد صفحات : 35

قیمت : 25,000 تومان

حجم فایل : 347 کیلوبایت

برای خرید و دانلود فایل و گزارش خرابی از لینک های روبرو اقدام کنید...

پرداخت و دانلودگزارش خرابی و شکایت از فایل

یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن

یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن - ذخیره سازی و استفاده از نمونه های خاص، باعث افزایش و بهبود کارایی بسیاری از الگوریتمهای یادگیری با ناظر می باشد که شامل مواردی چون درخت تصمیم، قوانین دسته بندی و شبکه های توزیع شده می شود

---

دانلود مقاله کارشناسی ارشد رشته هوش مصنوعی
یادگیری بر مبنای نمونه و الگوریتمهای آن
*ضمیمه شدن پاورپوینت یادگیری بر مبنای نمونه در قالب 63 اسلاید و بصورت رایگان:)

چکیده:
ذخیره سازی و استفاده از نمونه های خاص، باعث افزایش و بهبود کارایی بسیاری از الگوریتمهای یادگیری با ناظر می باشد. که شامل مواردی چون درخت تصمیم، قوانین دسته بندی و شبکه های توزیع شده می شود. با این حال، الگوریتمهایی که تنها از نمونه های خاص در حل مسائل یادگیری افزایشی استفاده می کنند، کاملا بررسی نشده اند. روش بررسی شده در اینجا برای این امر، همان IBL(Instance Based Learning) است.در IBL بر خلاف دیگر الگوریتمهای یادگیری افزایشی، به جای استفاده از بخشهای از قبل کامپایل شده در طول فاز پیش بینی از یک سری نمونه های مشخص استفاده می شود. و از آنجائی که این الگوریتمها از توابع شباهت برای رده بندی میان نمونه ها استفاده می کنند، قادر به تشریح مفاهیم احتمالی نیز می باشند.



کلمات کلیدی:
الگوریتم IBL
الگوریتمهای یادگیری با ناظر
الگوریتمهای یادگیری افزایشی


مقدمه:
در IBL بر خلاف دیگر الگوریتمهای یادگیری افزایشی، به جای استفاده از بخشهای از قبل کامپایل شده در طول فاز پیش بینی از یک سری نمونه های مشخص استفاده می شود. و از آنجائی که این الگوریتمها از توابع شباهت برای رده بندی میان نمونه ها استفاده می کنند، قادر به تشریح مفاهیم احتمالی نیز می باشند. در واقع، روشهای IBL دقیقا همه داده دریافتی شان را به خاطر می آورند. در واقع، معمولا هیچ گونه فاز آموزشی نداشته و تنها در زمان پیش گویی و تصمیم گیری دارای محاسبات می باشند. سپس، با گرفتن یک گزارش در پایگاه داده به دنبال نمونه های مشابه گشته و یک مدل محلی online برای محاسبه مقدار خروجی ایجاد می کند.

الگوریتمهای IBL از دسته بندی کننده الگوی NN(Nearest Neighbor) گرفته شده اند، که در عین حال به ذخیره و استفاده از نمونه های منتخب برای پیش بینی دسته بندی می پردازد.الگوریتمهای تغییر یافته NN غیر افزایشی بوده و هدف اولیه شان، حفظ سازگاری کامل با مجموعه آموزشی اولیه می باشد، اگرچه داده را خلاصه می کنند ولی برای حداکثر کردن دقت دسته بندی در مورد نمونه های جدید نیز تلاشی انجام نمی دهند. در واقع به مساله نویز توجهی ندارند. در مقابل، الگوریتمهای IBL ، افزایش بوده و حداکثر ساختن دقت دسته بندی را نیز دز نظر می گیرند.

سیستمهای CBR برای حل برخی از مشکلات این سیستمها ارائه شده اند. این سیستمها مشابه IBL ها هستند، با این تفاوت که حالات را تغییر داده و در طی حل مساله از بخشهایی از یک حالت نیز استفاده می کنند. در واقع IBL ، الگوریتم متمرکز شده CBR است که به انتخاب حالات مناسب برای دسته بندی، کاهش فضای ذخیره سازی، متعادل کردن نویز و یادگیری ارتباط ویژگیها کمک می کند.







فهرست مطالب

- مقدمه 5
- الگوریتم های Instance Based Learning 7
الگوریتم IB1 7
الگوریتم IB2 9
الگوریتم IB3 11
- بهینه سازی IBL با استفاده از الگوریتم جستجو 14
- تاثیر پارامترهای دامنه ای بر الگوریتم های IBL 16
تاثیر احتمال رخداد برای هر ویژگی 16
تاثیر پارامتر k 17
منحنی یادگیری 18
فضای ذخیره سازی 19
مقدار بهینه k 19
تاثیر سطح نویز 20
- برخی کاربردها 22
استفاده از IBL در تصمیم گیری دینامیک 22
استفاده از IBL در تخمین توابع 26
- نتیجه گیری 28
- منابع 29




فهرست اشکال
شکل 1 – مرزهای فضای IBL 8
شکل 2 – فضای IB2 9
شکل 3 – کاهش فضای ذخیره سازی و حساسیت به نویز در IB2 10
شکل 4 – عملکرد بهتر فیلترهای نویز در IB3 نسبت به IB1 و IB2 12
شکل 5 – تاثیر بر دقت مورد انتظار در 1-NN 17
شکل 6 – تاثیر مقدار k بر دقت Knn 18
شکل 7 – منحنی یادگیری 1NN و KNN بهینه 18
شکل 8 – تعداد نمونه های آموزشی مورد نیاز برای دسترسی به سطح دقت مورد نظر برای 1NN و KNN بهینه 19
شکل 9 – مقدار بهینه k 20
شکل 10 – تاثیر بر دقت مورد انتظار 1NN و KNN بهینه
a)نویز ویژگی مرتبط و b )نویز کلاسی 21
شکل 12 – فرآیند IBLT 23

قیمت فقط25,000 تومانپرداخت و دانلود

مشخصات فروشنده

نام و نام خانوادگی : محمد همتی

شماره تماس : [phone]

ایمیل :[e-mail]

سایت :fileina.com

مشخصات فایل

فرمت : doc

تعداد صفحات : 31

قیمت : 25,000 تومان

حجم فایل : 1071 کیلوبایت

برای خرید و دانلود فایل و گزارش خرابی از لینک های روبرو اقدام کنید...

پرداخت و دانلودگزارش خرابی و شکایت از فایل

تاثیر نویز بر داده کاوی

تاثیر نویز بر داده کاوی - در این تحقیق ایده ای برای داده کاوی در مورد پایگاه های داده نویزی که ممکن است توسط سیستم های آموزش ماشین ساخته شده باشد توضیح داده می شود همچنین روشهایی برای تخمین توزیع احتمال پیوسته بدون نویز در حالتی که نویز مشاهده می شود

---

دانلود مقاله کارشناسی ارشد رشته هوش مصنوعی
تاثیر نویز بر داده کاوی

چکیده
در این تحقیق ایده ای برای داده کاوی در مورد پایگاه های داده نویزی که ممکن است توسط سیستم های آموزش ماشین ساخته شده باشد توضیح داده می شود. همچنین روشهایی برای تخمین توزیع احتمال پیوسته بدون نویز در حالتی که نویز مشاهده می شود. و همچنین احتمال شرطی ، که می تواند با استفاده از نمونه های آماری و آنالیز خطا تخمین زده شود بررسی می شود و همچنین آزمایشات مختلفی برای تست این ایده ها ارائه شده است توضیح داده می شود.

در قسمت بعد الگوریتمهایی برای آموزش نویزی از جمله الگوریتم PAC ارائه می گردد و در مورد توسعه آن نیز بحث می شود که تحت دو الگوریتم یادگیری ضعیف و قوی که قابل تعمیم به یکدیگر هستند مورد بررسی قرار می گیرد.در نهایت کاربردی از داده کاوی در محیط نویزی از جمله روشهایی داده کاوی در محیطهای نویزی برای از بین بردن نویز در صفحات وب بحث می گردد.


کلمات کلیدی:
داده کاوی
الگوریتم PAC
نویز در داده کاوی
پایگاه های داده نویزی


مقدمه
روشهای قدیمی داده کاوی شامل گستره وسیعی از ابزار و تکنیک ها بوده که برای آنالیز پایگاه های داده خیلی بزرگ در جهت کشف دانشهای مفید و همچنین دانشهایی که قبلاً مجهول بوده در داخل داده ها نهفته مورد استفاده قرار می گیرد. در اکثر این روشها فرض بر این است که پایگاه داده های موجود در ابعاد مناسب می باشد و نسبتاً بدون نویز می باشد. یعنی شرایط ایده آل برای داده کاوی کاملاً مهیا می باشد البته گاهی اوقات که داده ها دارای نویز می بود پاکسازی داده ها نیز برای حذف یا تصحیح بخشهای نسبتاً کوچکی از اطلاعات که دارای مقادیر اشتباه می باشد یا داده هایی که دارای تناقض هستند بکار می رفت.

بعبارت دیگر در برخورد با داده های خطا و یا ناقص آن داده ها حذف می گردید و آموزش با بعقیه داده های موجود بکار گرفته می شد که البته این روش مناسب نیست زیرا ممکن است داده های حذف شده داده های مهمی باشد و تاثیر زیادی در آموزش صحیح داشته باشد یا اینکه حتی داده های باقیمانده در اثر حذف داده های اشتباه به قدر کافی برای آموزش مناسب نباشد. البته مشکل بزرگتر آن است که برخی پایگاه های داده شامل داده هایی می باشد که به صورت ذاتی دارای نویز می باشد و قابل پاکسازی نمی باشد که یک مثال خوب از این مفاهیم ، پایگاه دادههایی است که توسط یکی (یا بیشتر) از الگوریتمهای یادگیری ماشین ساخته شده است. بنابراین بسیار مهم است که بتوان تاثیر نویز بر داده کاوی را درک کرد و آموزش را بر مبنای داده های اشتباه نیز به نحو صحیح انجام داد.

بسیاری از ایده های موجود در مورد داده کاوی بر مبنای اعمال تکنیک های بدون ناظر آموزش به داده های خیلی بزرگ برای کشف دانش ، الگوها و قوانین می باشد. مشکل عمومی یادگیری بدون ناظر استنتاج و یا حدس زدن جزئیات توزیع احتمال پیوسته می باشد . متغیر تصادفی X و نمونه های حاصل از N مشاهده در نظر گرفته می شود ( ) و با توجه به این تعریف ، هدف آموزشهای بدون نظارت بصورت تعریف جزئیات مفید چگالی پیوسته P(x) تعریف می شود.در این بخش ارتباط بین توزیع احتمال پیوسته که از خروجی پردازش نویزی بدست آمده در مقابل توزیع در محیطهای عاری از نویز بررسی می شود. بنابراین امید است که بتوان ایده های عمومی و همچنین یکسری محدودیت ها را برای حصول دانش از داده های نویزی بدست آورد و اهمیت اصلی بر روی داده های نویزی بدست آمده از الگوریتمهای یادگیری می باشد.








فهرست مطالب
چکیده 1
1- مقدمه 1
2- مدلها و ایده ها 2
2-1- حالت عمومی 3
3- آزمایش 8
شکل 3. نتایج ساخت داده ها با استفاده از درخت تصمیم. 14
4- کارهای وابسته 14
5- مدل آموزش نویزی 15
5-1- مدلهای آموزش 20
5-1-1- مدلهای آموزشی قوی و ضعیف PAC 20
5-1-2- طبقه بندی نویز و مدلهای خطای بدخیم 23
6- پاکسازی نویز در وب 26
6-2- کارهای مربوط 27
6-3- تکنیک پیشنهادی 27
6-3-1- مدل درخت DOM 28
6-3-3- تعیین عنصر دارای نویز در ST 30
6-4- کشف نویز 31
7- نتیجه 33
8- مراجع 33

قیمت فقط25,000 تومانپرداخت و دانلود

مشخصات فروشنده

نام و نام خانوادگی : محمد همتی

شماره تماس : [phone]

ایمیل :[e-mail]

سایت :fileina.com

مشخصات فایل

فرمت : doc

تعداد صفحات : 33

قیمت : 25,000 تومان

حجم فایل : 260 کیلوبایت

برای خرید و دانلود فایل و گزارش خرابی از لینک های روبرو اقدام کنید...

پرداخت و دانلودگزارش خرابی و شکایت از فایل