نیک فایل

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

نیک فایل

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

تحقیق در مورد دیدگاه رشد عصبی در آموزش و یادگیری

اختصاصی از نیک فایل تحقیق در مورد دیدگاه رشد عصبی در آموزش و یادگیری دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تحقیق در مورد دیدگاه رشد عصبی در آموزش و یادگیری


تحقیق در مورد دیدگاه رشد عصبی در آموزش و یادگیری

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

 

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

  

تعداد صفحه12

 

فهرست مطالب

 

پرونده رشد عصبی

پدیده های قابل مشاهده

گشتن به دنبال تم های تکرار شونده

دیدگاه رشد عصبی در آموزش و یادگیری


مغز انسان مثل یک ارکستر پیچیده است. نقشها و فعالیتهای آن، یعنی همان عملکرد های عصب شناختی، به شدت به هماهنگی، کنار هم قرار دادن و همزمان کردن احتیاج دارد.

درست مانند هر ارکستر دیگری، نقش هر نوازنده بنابر موقعیت تغییر می‌کند. و همان طور که گاهی نقش سازهای زهی یا بادی در موسیقی پر رنگ تر می‌شود، عملکردهای عصب شناختی متفاوتی به هنگام خواندن زبان،ریاضی، گزارش نوشتن یا ورزش کردن تعیین کننده می‌شوند.همان طور که در یک ارکستر، سازها ایجاد هارمونی می‌کنند، عملکردهای عصب شناختی متفاوت با هم تعامل می‌کنند تا دانش آموز قادر به کسب دانش، مهار یا زیر مهارت‌ها باشد یا بتواند فعالیتهای خاص مدرسه مثل سازمان دهی، طرح ریزی کارا و استراتژیک را انجام دهد.

وقتی دانش آموزان در یادگیری یک


دانلود با لینک مستقیم


تحقیق در مورد دیدگاه رشد عصبی در آموزش و یادگیری

مقاله پیش بینی سطح آب در مخزن با استفاده از سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی

اختصاصی از نیک فایل مقاله پیش بینی سطح آب در مخزن با استفاده از سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقاله پیش بینی سطح آب در مخزن با استفاده از سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی


مقاله پیش بینی سطح آب در مخزن با استفاده از سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

 

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

  

تعداد صفحه:12

 

  

 فهرست مطالب

 

مقدمه

سیستم استنتاجی فازی – عصبی تطبیقی (ANFIS)

ساختار و الگوریتم: [1]

لایه اول، گره های ورودی

لایه دوم، گره های قاعده

لایه سوم، گره های متوسط

لایه چهارم، گره های نتیجه

لایه پنجم، گره های خروجی

منطقه و حوزه مورد مطالعه

بحث و نتایج

نتیجه گیری

 

 

 

 

مقدمه:

سدها و مخازن مهمترین و موثرترین سیستم ذخیره آب می باشند که توزیع نابرابر مکانی و زمانی آب را تغییر می دهند. آنها نه تنها در تامین آب شرب، تولید انرژی برقابی و آبیاری زمین های پایین دست کاربرد داشته، بلکه در به حداقل رسانی خسارات ناشی از سیلاب و خشکسالی نیز نقش موثری را ایفا می کنند. بدون شک به منظور استفاده کامل از آب موجود، مدیریت بهینه مخازن بسیار با اهمیت می باشد. مدیریت مخزن مجموعه ای از تصمیم ها را در بر می گیرد که جمع آوری و رهاسازی آب در طول زمان را مشخص می کنند. با توجه به کارکردهای مختلف مخازن، پیش بینی دقیق دبی ورودی و سطح آب می تواند در بهینه سازی مدیریت منابع آب، بسیار موثر باشد. با توجه به وجود روابط غیرخطی، عدم قطعیت زیاد و ویژگی های متغیر زمانی در سیستم های آبی، هیچ یک از مدل های آماری و مفهومی پیشنهاد شده به منظور پیش بینی دقیق سطح آب نتوانسته به عنوان یک مدل برتر و توانا شناخته شوند[1]. امروزه سیستم های هوشمند به منظور پیش بینی یک چنین پدیده های پیچیده و غیرخطی، بسیار مورد استفاده قرار می گیرند. روش بدیع سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی[1] (ANFIS) یکی از این روشهاست که یک شبکه پس خور چند لایه می باشد و از الگوریتمهای یادگیری شبکه عصبی و منطق فازی به منظور طراحی نگاشت غیرخطی بین فضای ورودی و خروجی استفاده می کند. ANFIS با توجه به توانایی در ترکیب قدرت زبانی یک سیستم فازی با قدرت عددی یک شبکه عصبی، نشان داده است که در مدل سازی فرایندهای همچون مدیریت مخازن [2،3]، سری های زمانی هیدرولوژیکی [4] و برآورد رسوب [5] بسیار قدرتمند می باشند.

هدف اصلی این تحقیق بررسی توانایی سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی جهت پیش بینی سطح آب در مواقع سیلابی و به صورت ساعتی می باشد. به این منظور از اطلاعات اشل پنج ایستگاه بالادست سد دز، جهت پیش بینی سطح آب در مخزن این سد استفاده شد. همچنین به منظور بررسی توانایی شبکه های فازی – عصبی در تقابل با تصمیمات بشری، دو الگوی متفاوت یکی با در نظر گرفتن خروجی مخزن به عنوان متغیر ورودی و دیگری بدون این متغیر به کار گرفته شد.


 


دانلود با لینک مستقیم


مقاله پیش بینی سطح آب در مخزن با استفاده از سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی

پایان نامه تشخیص هوشمند عیوب جوشکاری با پردازش تصویر و شبکه عصبی در متلب

اختصاصی از نیک فایل پایان نامه تشخیص هوشمند عیوب جوشکاری با پردازش تصویر و شبکه عصبی در متلب دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پایان نامه تشخیص هوشمند عیوب جوشکاری با پردازش تصویر و شبکه عصبی در متلب


پایان نامه تشخیص هوشمند عیوب جوشکاری با پردازش تصویر و شبکه عصبی در متلب

این پایان نامه شامل داکیومنت کامل وکدهای متلب می باشد

عنوان پایان نامه : تشخیص هوشمند عیوب جوشکاری با پردازش تصویر و شبکه عصبی

تعداد صفحات :116

فصل اول : طرح تحقیق

فصل دوم :ادبیات، سوابق و مبانی نظری تحقیق

فصل سوم : روش تحقیق

فصل چهارم : یافته های تحقیق

فصل پنجم : نتیجه گیری و پیشنهادات

کدهای متلب : استخراج ویژگی، بهبود و طبقه بندی 


دانلود با لینک مستقیم


پایان نامه تشخیص هوشمند عیوب جوشکاری با پردازش تصویر و شبکه عصبی در متلب

استفاده از شبکه عصبی مصنوعی MLP برای تخمین میزان ظرفیت تبادل کاتیونی

اختصاصی از نیک فایل استفاده از شبکه عصبی مصنوعی MLP برای تخمین میزان ظرفیت تبادل کاتیونی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

استفاده از شبکه عصبی مصنوعی MLP برای تخمین میزان ظرفیت تبادل کاتیونی


استفاده از شبکه عصبی مصنوعی MLP برای تخمین میزان ظرفیت تبادل کاتیونی

چکیده
ظرفیت تبادل کاتیونی یکی از ویژگی های شیمیایی مهم خاک بوده و منظور نمودن شاخص های حاصلخیزی خاک از جمله ظرفیت
تبادل کاتیونی می تواند در ارتقاء و افزایش کیفیت نقشه های خاک مفید باشد. از آنجایی که اندازه گیری CEC بسیار پرهزینه و وقت
گیر است، استفاده از شبکه عصبی مصنوعی می تواند راه کاری مناسب در برآورد این پارامتر به جای اندازه گیری مستقیم آن باشد.
هدف از این تحقیق، تخمین مقدار ظرفیت تبادل کاتیونی خاک با کمک شبکه عصبی MLP با سه نوع تابع فعال سازی سیگموئید
تانژآنت هایپربولیک، سیگموئید لگاریتمی و خطی با نرم افزار MATLAB از روی خصوصیات درصد رس، درصد سیلت و درصد کربن
آلی خاک و همچنین انتخاب بهترین تابع برای برآورد این خصوصیت می باشد. برای این منظور 67 نمونه خاک جمع آوری گردید و
پس از آماده سازی نمونه ها )هوا خشک نمودن، کوبیدن و الک کردن نمونه ها(، مقدار ظرفیت تبادل کاتیونی )به روش استات سدیم
در pH 8/2 (، درصد رس و سیلت )به روش هیدرومتری( و کربن آلی )به روش والکی بلک( نمونه ها اندازه گیری شدند. نتایج حاصل =
از پژوهش نشان داد که شبکه عصبی مصنوعی با تابع فعال سازی سیگموئید لگاریتیمی با تعداد 11 نرون در لایه مخفی با شاخص
های عملکرد 2R و RMSE 4 در مقایسه با سایر توابع فعال سازی بهترین عملکرد را در برآورد خروجی ظرفیت تبادل / 1/6117 و 733 ،
کاتیونی خاک داشته است. همچنین آنالیز حساست نیز نشان داد که پارامتر ورودی درصد رس در مدل شبکه عصبی بیشترین تاثیر را
بر خروجی مدل )ظرفیت تبادل کاتیونی( داشته است.
واژههای کلیدی: ظرفیت تبادل کاتیونی، شبکه عصبی مصنوعی، آنالیز حساسیت


دانلود با لینک مستقیم


استفاده از شبکه عصبی مصنوعی MLP برای تخمین میزان ظرفیت تبادل کاتیونی