پاورپوینت درس 10 علوم پنجم (دستگاه عصبی و اندام های حسی)

اختصاصی از یاری فایل پاورپوینت درس 10 علوم پنجم (دستگاه عصبی و اندام های حسی) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پاورپوینتی زیبا و جذاب در 32  اسلاید قابل ویرایش

مقایسه روش تلفیقی عصبی ، آریما در پیش بینی قیمت برنج استان تهران

اختصاصی از یاری فایل مقایسه روش تلفیقی عصبی ، آریما در پیش بینی قیمت برنج استان تهران دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقاله پژوهشی مدیریت و حسابداری با فرمتpdf       صفحات  21

چکیده:
امروزه اطلاع از نرخ قیمت محصولات مختلف در بازار در هر دوره یکی از مباحثی است که مدیران در راه
پاسخگویی به مصرف کنندگان به آن نیاز دارند. عدم اطلاع از نرخ قیمت سبب ایجاد مشکلاتی مانند عدم ثبات و
پایداری در قیمت محصولات مورد نیاز و همچنین فقدان برنامه کنترل قیمت مناسب برای انواع محصولات مورد
نیاز و دیگر عوامل مرتبط. در این پژوهش به عنوان نمونه مقایسه روش تلفیقی عصبی _فازی و آریما در پیش
بینی قیمت برنج و انتخاب روش بهینه انجام شد.نتایج نشان داد حاکی از آن است که با توجه به پیچیدگی کم و
خطی بودن سری های زمانی که در این پژوهش به کار برده شدهاند، هر دو روش از توانایی بالایی در پیشبینی
متغیرها برخوردارند اما در مجموع مدلهای شبکه عصبی _فازی حتی در پیشبینی سریهای زمانی خطی نیز نتایج
مناسب تری نسبت به روش خطی آریما داشتهاند و برای پیشبینی بهتر است که از این روش استفاده شود.
کلمات کلیدی : شبکه عصبی _فازی؛ آریما؛پیش بینی ؛ قیمت برنج ؛استان تهران

آشنایی با شبکه‌های عصبی و مصنوعی

اختصاصی از یاری فایل آشنایی با شبکه‌های عصبی و مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

آشنایی با شبکه‌های عصبی و مصنوعی

86 صفحه قابل ویرایش 

قیمت فقط 8000 تومان 

چکیده

          امروزه شبکه‌های عصبی کاربردهای مختلف و دارای دامنه‌ی کاربرد وسیعی می‌باشند و می‌توان کاربردهای شبکه‌های عصبی را به صورت زیر دسته بندی کرد :

تناظر (شبکه الگوهای مغشوش و به هم ریخته را بازشناسی می‌کند)، خوشه‌یابی، دسته بندی، شناسایی، بازسازی الگو، تعمیم دهی (به دست آوردن یک پاسخ صحیح برای محرک ورودی که قبلاً به شبکه‌ی آموزش داده نشده)، بهینه سازی. در این فصل چند مورد از این کاربردها را بررسی می‌کنیم و از ایده‌هایی که افراد، درباره‌ی شبکه‌های عصبی داشته‌اند استفاده می‌کنیم.

فهرست مطالب

فصل اول شبکه‌های عصبی مصنوعی و شبکه‌های عصبی 1

مقدمه. 2

1-1 شبکه عصبی.. 2

1-2 شبکه‌های عصبی زیستی.. 3

1-3 ساختار مغز. 3

1-3-1 از ویژگی‌های چشمگیر شبکه‌ی عصبی مغز می‌توان به موارد ذیل اشاره نمود 4

1-4 چگونه مغز انسان می‌آموزد؟ 4

1-5 معرفی شبکه‌ی عصبی مصنوعی 5

1-6 معنای شبکه‌های عصبی 6

1-7 تاریخچه‌ی شبکه‌های عصبی.. 8

1-8 سلول عصبی مصنوعی.. 10

1-9 از سلول‌های عصبی انسانی تا سلول‌های عصبی مصنوعی.. 10

1-10 رویای جایگزینی ویژگی‌های مغز در یک سیستم مصنوعی چقدر ممکن گردیده؟ 11

1-11 انگیزه‌های بیولوژیکی 12

1-12 تشابهات شبکه‌ی عصبی مصنوعی و طبیعی 14

1-13 انتظارات، از شبکه‌ی عصبی مصنوعی.. 14

1-14 قابلیت یادگیری 14

1-15 قابلیت تعمیم 15

1-16 پردازش موازی ............................................................................................................................................ 15

1-17 مقاوم بودن 15

1-18 چرا از شبکه‌های عصبی مصنوعی استفاده می‌کنیم؟ 16

1-19 مزایا و محدودیت‌های شبکه‌ی عصبی.. 17

1-20 معایب شبکه‌های عصبی.. 17

1-21 چه کسانی به شبکه‌ی عصبی علاقه‌مند هستند؟ 18

1-22 شبکه‌های عصبی در مقابل کامپیوترهای معمولی 18

1-23 نرم‏افزارها و سخت افزارهای شبکه‏های عصبی 19

1-23-1 معرفی نرم افزارهایی برای شبیه سازی، مطالعه و تحقیق سیستم‌های عصبی زیستی و گسترش شبکه‌های عصبی مصنوعی و Adaptive system‌ ها 19

1-23-2 سخت افزار شبکه‌های عصبی مصنوعی 21

فصل دوم کاربرد شبکه‌های عصبی.. 23

مقدمه 24

2-1 کاربرد شبکه‌های عصبی.. 24

2-1-1 طبقه بندی، شناسایی و تشخیص الگو: 25

2-1-2 پردازش سیگنال.. 26

2-1-3 پیش بینی سری‌های زمانی 26

2-1-4 مدل‌سازی و کنترل 26

2-1-5 بهینه سازی 27

2-1-6 سیستم‌های خبره و فازی 27

2-1-7 مسایل مالی، بیمه، امنیتی، بازار بورس و وسایل سرگرم کننده 27

2-1-8 ساخت وسایل صنعتی، پزشکی و امور حمل و نقل 72

2-2 یکپارچگی منطق فازی و شبکه‌های عصبی.. 28

 جمع بندی 32

فصل سوم مفاهیم شبکه‌های عصبی مصنوعی.. 33

مقدمه 34

3-1 ساختار نرون 34

3-1-1 اجزای تشکیل دهنده‌ی نرون های بیولوژیکی 34

  3-1-2 نرون McCulloch-Pitts. 35

  3-2 شبکه‌های عصبی مصنوعی 36

3-3 مدل سازی 37

3-4 مدل ریاضی یک نرون.. 37

3-5 یک نرون ساده 38

3-5-1 قوانین برانگیختگی.. 39

3-5-2 یک مثال- شناسایی الگو 40

3-6 یک نرون پیچیده‌تر 14

3-7 ساختار شبکه‌های عصبی 14

3-8 مراحل طراحی شبکه. 43

3-9 اهداف شبکه‌های عصبی 44

3-9-1 طبقه بندی ……………………………………………………………………….. 44

3-9-2 تخمین تابع.. 44

3-9-3 پیشگویی 44

3-9-4 خوشه کردن 45

جمع بندی 45

فصل چهارم آموزش و یادگیری شبکه‌های عصبی مصنوعی 46

 مقدمه 47

4-1 تقسیم بندی شبکه‌های عصبی.. 47

4-1-1 وزن ثابت 48

4-1-2 آموزش بدون سرپرست... 48

4-1-3 آموزش با سرپرست... 48

4-1-4 آموزش تقویت یافته 49

4-2 انواع یادگیری برای شبکه‌های عصبی 50

4-2-1 یادگیری با ناظر. 50

4-2-2 یادگیری تشدیدی 51

4-2-3 یادگیری بدون ناظر 51

4-2-4 یادگیری رقابتی 52

4-3 قانون دلتا 52

4-4 قوانین آموزش هب 52

4-5 برنامه و آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی به روش پس انتشار خطا 54

4-6 قدرت تفکیک شبکه‌های عصبی مصنوعی 54

4-7 مثالی برای شبکه عصبی مصنوعی 56

جمع بندی 57

فصل پنجم الگوهای مختلف شبکه‌های عصبی مصنوعی.. 58

مقدمه 59

5-1 توپولوژی شبکه‌های عصبی 59

5-1-1 شبکه‏های پیش‏خور 59

5-1-2 شبکه‏های برگشتی 60

5-2 چند نوع از الگوهای شبکه‌های عصبی 61

5-2-1 مدل مک کلاچ-پیتز 61

5-2-2 مدل پرسپترون 61

5-2-2-1 پرسپترون چند لایه 62

5-2-2-2 پرسپترون های ساده 62

5-2-2-3 قدرت پرسپترون 63

5-2-2-4 دنباله‌های پرسپترون 63

5-2-2-5 قضیه بنیادی دنباله‌ها 64

5-2-3 آموزش پرسپترون 65

5-2-3-1 قانون پرسپترون 66

5-2-3-2 قانون دلتا 66

جمع بندی 67

فصل ششم تشخیص شماره‌ی پلاک خودرو توسط تکنیک‌های پردازش تصویر و شبکه‌های عصبی   68

مقدمه. 69

6-1 تشخیص محل پلاک 72

6-2 جداسازی نویسه‌ها و آماده‌سازی ورودی‌های شبکه‌ی عصبی 75

6-3 شناسائی نویسه‌های پلاک... 76

6-3-1 تشخیص نویسه‌ها توسط شبکه‌ی عصبی 77

6-3-2 پس پردازش و تشخیص نهایی حروف.. 80

جمع بندی 82

نتیجه گیری 83

منابع و مأخذ 85

فهرست اشکال

فصل اول

شکل 1-1 ساختار مغز 3

 شکل 1-2 سلول‌های عصبی مصنوعی 11

 شکل 3-1 مقاوم بودن 15

فصل سوم

شکل 3-1 اجزای تشکیل دهنده‌ی نرون های بیولوژیکی 1. 35

شکل 3-2 اجزای تشکیل دهنده‌ی نرون های بیولوژیکی 2. 35

شکل 3-3 نمایی از یک شبکه عصبی مصنوعی 36

شکل 3-4 ساختار یک نرون مصنوعی 38

شکل 3-5 یک نرون ساده 38

شکل 3-6 شناسایی الگو. 40

شکل 3-7 یک نرون پیچیده‌تر. 41

 شکل 3-8 ساختار شبکه‌های عصبی.. 42

شکل 3-9 پیشرو 43

فصل چهارم

شکل 4-1 آموزش بدون سرپرست... 49

شکل 4-2 آموزش با سرپرست... 49

شکل 4-3 شبکه تک لایه 56

فصل پنجم

شکل (5-1) مدل مک کلاچ-پیتز 61

فصل ششم

شکل 6-1 چند پلاک استاندارد. 70

شکل 6-2 تنوع پلاک‌ها در کشور 70

شکل 6-3 الگوریتم پیشنهاد. 71

شکل 6-4 تکنیک tophat-bothar 74

شکل 6-5 تصویر یک پلاک نویزگیری شده 75

شکل 6-6 حروف.. 77

شکل 6-7 نمودار اختلاف انحراف استاندارد الگوهای حروف فارسی.. 78

شکل 6-8 :نمودار اصلاح میزان تابع بهینگی MSE مربوط به آموزش شبکه عصبی تشخیص الگوهای حروف.. 80

فهرست جداول

فصل سوم

جدول 3-1 قبل از اعمال قوانین برانگیختگی.. 39

جدول 3-2 با اعمال قوانین برانگیختگی.. 40

فصل ششم

جدول 6-1 مقادیر تعیین شده برای برخی از پارامترها 78

جدول 6-2 تأثیر تعداد نرون های لایه‌ی نهان در میزان دقت تشخیص شبکه. 79

جدول 6-3 تأثیر توابع انتقال لایه‌های نهان و خروجی در میزان دقت تشخیص شبکه. 79

جدول 6-4 تأثیر قاعده‌ی یادگیری در میزان دقت شبکه. 80

تحقیق و بررسی در مورد شبکه عصبی

اختصاصی از یاری فایل تحقیق و بررسی در مورد شبکه عصبی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 38

شبکه عصبی

مقدمه

در سالیان اخیر شاهد حرکتی مستمر از تحقیقات صرفاً تئوری به تحقیقات کاربردی در پردازش اطلاعات برای مسائلی که راه حلی برای آنها موجود نیست بوده ایم. با توجه به این حقیقت توجه زیادی به توسعه تئوریک سیستمهای دینامیکی هوشمند مدل- آزاد بر اساس داده های تجربی وجود دارد. شبکه های عصبی مصنوعی جزء آن دسته از سیستم های دینامیکی قرار دارند که با پردازش بر روی داده های تجربی دانش در ورای داده ها را به ساختار شبکه منتقل می کند. پیاده سازی ویژگیهای مغز در یک سیستم مصنوعی همیشه مورد توجه مطلوب بوده است کافی نبودن دانش موجود خود سبب انگیزش و پژوهش های بیشتر در این زمینه بوده و خواهد بود.

مبحث Pattern Fecognation شناسایی الگو را می توان به سه صورت زیر ارائه کرد:

آماری Statistical

فازی Fuzzy

شبکه های عصبی Neural Network

در روش آماری درصد خطا بالا می باشد به همین دلیل در پروژه فوق از دو روش Fuzzy و Neural Network استفاده شده که شبکه طراحی شده به Fuzzy Min- Max Classification Neural Network معروف می باشد که در آن درصد خطا بسیار پائین می باشد.

بدلیل اینکه ابتدا الگوهای ورودی با استفاده از مجموعه های فازی در گروههای خود تنظیم می شوند و سپس با استفاده از شبکه عصبی خرجی مطلوب را بدست می دهد.

انگیزه های بیولوژیکی شبکه های عصبی

مغز به عنوان یک سیستم پردازش اطلاعاتی با ساختار موازی از 100 تریلیون و نرون به هم مرتبط با تعداد کل ارتباط تشکیل شده است نرونها ساده ترین واحد ساختار سیستم های عصبی هستند. بافتهایی که عصب نامیده می شوند اجتماعی از نرونها می باشند. این نرونها اطلاعات و پیامها را از یک قسمت بدن به قسمت دیگر منتقل می کنند پیامها از نوع ایمپالسهای الکتروشیمیایی هستند.

بیشترین تعداد نرونها در مغز و مابقی در نخاع و سیستم های عصبی جانبی تمرکز یافته اند گرچه همگی نرونها کارکرد یکسانی دارند ولی اندازه و شکل آنها بستگی به محل قرار گیری آنها در سیستم عصبی دارد. بیشتر نرونها از سه قسمت اساسی تشکیل شده اند.

بنده سلول: که شامل هسته و قسمت های حفاظتی دیگر می باشد.

دندریت

اکسون

که دندریت ها و اکسون ها عناصر ارتباطی نرون را تشکیل می دهند.

دندریتها به عنوان مناطق دریافت سیگنالهای الکتریکی، شبکه هایی تشکیل یافته از فیبرهای سلولی هستند که دارای سطح نامنظم و شاخه های

سناریو والگوی تدریس علوم پنجم دبستان دستگاه عصبی بدن

اختصاصی از یاری فایل سناریو والگوی تدریس علوم پنجم دبستان دستگاه عصبی بدن دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود  سناریو والگوی تدریس علوم پنجم  دبستان دستگاه عصبی بدن بافرمت ورد وقابل ویرایش در15صفحه

شکل کلی و ساختار اصلی یک طرح درس و سناریو و الگوی تدریس  تقریباً یکسان است با این توضیح که طرح درس روزانه خلاصه و موجز حداکثر در دو صفحه تنظیم می گردد در حالیکه یک سناریو آموزشی به صورت مفصل و با شرح کامل جزئیات از جانب نویسنده نگاشته می شود. سناریو و الگوی تدریس حاضر کاملترین و دقیقترین سناریو و الگوی تدریس در اینترنت می باشد.  یک سناریو و الگوی تدریس آموزشی باید به گونه ای نوشته شود که افراد مختلف درک واحدی از موضوع داشته باشند. به عبارت دیگر اگر سناریو در اختیار افراد متفاوتی گذاشته شود،بتوانند آن را اجرا نمایند.

در این سناریو و الگوی تدریس ، سرفصل ها[مشخصات،هدف کلی،اهداف جزئی و…]   به صورت یک تیتر مشخص برجسته شده است تا خواننده با اشراف بیشتری به موضوع بپردازد. لازم است نویسنده ی سناریو و الگوی تدریس در مقدمه ای کوتاه، نکاتی را در ارتباط با اهمیت دوره و موضوع تدریس بیان کند.

سناریو الگوهای تدریس چیست؟

تدریس موثر و استفاده از شیوه های نوین یاددهی-یادگیری می تواند سبب شکوفا شدن استعدادهای دانش آموزان و تقویت مهارت ها و قابلیت های آنان شود.

آنچه که از آن به عنوان تدریس یاد می شود تدبیر، تمهیدات و برقراری تعاملات است که از سوی معلم بر اساس مهارت و تجارب وی در یک جلسه درسی روی می دهد. لذا مجموعه این رویدادها از سوی معلمان و معلمان گنجینه ارزشمندی است که انتقال آن در فرآیند آموزش، اثربخش و کارآمد خواهد بود.

اهداف سناریو الگوی تدریس

1. فراهم آوردن زمینه ارتقای صلاحیت های علمی و حرفه ای معلمان در این درس
2. بهبود عملکرد آموزشی و تدریس معلمان در کلاس درس  
3. شناسایی و ترویج روش های موفق و کارآمد تدریس
4. کاربردی ساختن نظریه های یادگیری و آموزش
5. فراهم آوردن زمینه های مناسب به منظور بروز خلاقیت و نوآوری معلمان
6. ایجاد رقابت سالم بین معلمان با تکیه بر روش های موثر و فعال
7. بهره مندی هوشمندانه از فناوری های نوین در فرآیند یاددهی-یادگیری