دانلود کد متلب شبیه سازی تابع XOR با MLP
دانلود کد متلب شبیه سازی تابع XOR با MLP
دانلود کد متلب شبیه سازی تابع XOR با MLP
لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*
فرمت فایل: Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)
تعداد صفحه :50
بخشی از متن مقاله
مهندسین اغلب برای رسیدن به سطح بالایی از روند تولیدات و یا کیفیت Six sigma ، به بهینه سازی و ارزیابی فرآیندهایی میپردازند که دارای ویژگی های کیفی متعددی هستند. توابع فعلی کیفیت در عین اینکه میتوانند در تحقق بخشیدن به اهداف چند گانه موثر واقع شوند دارای نقاط ضعفی نیز هستند. یکی از این نقاط ضعف و محدودیت ها این است که توابع فعلی نمیتوانند توضیح روشنی برای اثر مشترک میانگین و پراکندگی کیفیت داشته باشند. به همین دلیل مهندسین که هنگام تولید محصولات، از این توابع استفاده میکنند یا نمیتوانند به محصولات مورد نظر خود برسند و یا در صورت تولید این محصولات، آنها را با صرف هزینههای اضافی بدست میآورند. در این مقاله تابع مطلوبیتی مطرح شده است که فاقد این نقاط ضعف است. این تابع پیشنهادی قادر است با توجه به فرضیاتی که در مبحث Six sigma مطرح است « محصول موثر » [1] را تخمین بزند.
همچنین بهتر از توابع دیگر میتواند میزان تغییرات را توجیه کند. برای آنکه متوجه شوید این تابع پیشنهادی تا چه اندازه میتواند به شما در رسیدن به سطح بالاتری از کیفیت کمک کند و در ارزیابی دقتی قابلیتهای فرآیند یاریتان نماید مثالی دربارة جوشکاری قوسی برای شما ارائه دادهایم.
توجه: yield به معنی بازده نیز هست اما در این متن در همه جا این کلمه به صورت «محصول» ترجمه شده است.
ما معتقدیم هنگامیکه دادههای مربوط به پراکندگی در دسترس شما قرار دارد بهتر است از این تابع مطلوبیت برای تسهیل بخشیدن به بهینهسازی چند معیاری استفاده کنید.
1 ـ مقدمه
مهندسین هنگام طراحی محصولات یا فرآیندها، پارامترهای طراحی رابه گونهای طراحی میکنند که منجر به ترکیب مناسبی از ویژگیها یا معیارهای کیفی بشود. برای مثال در جوشکاری قوسی، مهندس هنگام تولید قسمت خاصی از یک محصول، باید سرعت حرکت و زاویة مشعل جوشکاری را به گونهای تنظیم کند که میزان گودافتادگی، تحدب و زمان چرخه، مطلوب شود. هدف روشهای سطحی جواب یا RSM ها، مدلسازی ویژگیهای فرآیند است به طوری که بتوان هنگام بهینهسازی فرآیند ازاین مدلها بهره گرفت.(برای اطلاع بیشتر به Box & Draper ، Khuri & cornell و Myers & Montagomery رجوع کنید). این نوع مدل سازی مستلزم تجربه است. هر فردی با استفاده از RSM ها میتواند مدلهایی را دربارة ویژگیهای فرآیندی که درحال مطالعهاش است ایجاد کند و میزان تغییرپذیری فرآیند را تخمین بزند. در کنار این مدلها باید با استفاده از اطلاعاتی که قابل حصول هستند اهداف خاص را مشخص کرد. بطوری که پس از بهینهسازی این اهداف، آن چیزی که حاصل میشود واقعاً یک محصول مطلوب باشد.
توابعی که مجموعهای از ویژگیها را به یک هدف خاص تبدیل میکنند توابع مطلوبیت نام دارند و به صورت نوشته میشوند. منابعی که دربارة توابع مطلوبیت وجود دارند عبارتند از: castillo و همکارانش، Derringer ، Derriger & suich ، Harrington ، kim& Lin توجه داشته باشید توابع مطلوبیت معمولاً دربارة بستة ] 1 و0 [قرار دارند.
اولین توابع مطلوبیت توسط هارینگتون (Harrington) مطرح شدند. وی توابع توان دار را برای محاسبه مطلوبیتهایی در نظر گرفت که با معیارهای فردی1 همراه بودند و استفاده از از میانگین هندسی را برای ارزشگذاری این معیارها و محاسبة مطلوبیت کل در نظر گرفت. Derringer ، Derriger & suich ، فرمهای توابعی و طرحهای ارزشگذاری به متد هارینگتون را مورد انتقاد قرار دادند زیرا به اعتقاد آنها این فرمها و متدها بیش از اندازه سخت بودند. در عوض، این افراد مجموعه توابعی را معرفی کردند که به کمک آنها میشود ارزش هدف2 را در هر منطقهای بین مشخصات محصول قرار داد. برای ایجاد سهولت در کار، castillo و همکارانش مطلوبیت معیارهای فردی ذکر شده توسط Derringer را بسط و توسعه دادند. این عمل بسیار سودمند بود زیرا باعث شد مهندسین و طراحان مبتنی بر گرادیان (gra dient – based) هنگام بهینهسازی توابع مطلوبیت عملکرد بهتری داشته باشند. kim و Lin توابع قبلی را که دربارة مطلوبیت وجود داشت مورد انتقاد قرار دادند زیرا به اعتقاد آنها این توابع به وابستگی بین yi حساسیت داشتند همچنین توابع اصلاح شدهای را برای معیارهای فردی پیشنهاد دادند که به کمک آنها میتوان خطاهای احتماعی RSM را پیشبینی کرد. اخیراً روشهای Six sigma و مفاهیم طراحی مربوط به آن تأثیر بسزایی بر روی طراحی فرآیندها دارند.
هدف Six sigma این است که ورودیهای را به گونهای تعیین میکند که میانگین و واریانس ویژگیهای طراحی منجر به ایجاد درصد بالایی از واحدهایی شوند که با ویژگی طراحی مطابقت داشته باشند (حتی زمانی که فرآیند به طور پیشبینی نشدهای تغییر کند).
بنابراین مفهوم «مطلوبیت» در طراحی محصول الزاماً به معنای کنش متقابل بین میانگین و واریانس ویژگیهای خاص است. مهمترین ایرادی که از تعریف قطعی استاندارد Six sigma میتوان گرفت این است که استاندارد عموماً بر حسب یک معیار کیفی واحد تعریف شده است (رجوع شود به Harry). انگیزهی مهمیکه باعث شده است تابع مطلوبیت جدیدی در این مقاله مطرح شود این است که بتوان تعریف گستردهای از کیفیت Six sigma ارائه داد و این استاندارد را به گونهای تعمیم داد که معیارهای چندگانه را نیز در برگیرد. به طور کل ممکن است بعضی از معیارها؛ مشخصات محصول همخوانی نداشته باشند و برخی دیگر مربوط به هدفی بشوند که محصول یا فرآیند به خاطر آن طراحی شده است هدف، بدست آوردن تابع مطلوبیتی است که بعد از حل آن مشخص شود که آیا طراح محصول یا فرآیند به سطح کیفی Six sigma رسیده است یا خیر.
به طور خلاصه، تحقیقاتی که بر روی توابع مطلوبیت صورت گرفته است منجر به ایجاد توابع مطلوبیت انعطافپذیری شده است: توابعی که اجازه میدهند تکنیکهای تحقیقاتی gradient – based (مبتنی بر گرادیان) عملکرد خوبی داشته باشند و نیز باعث میشوند وابستگیهایی که به دلیل کمبود اطلاعات به وجود میآیند تأثیر کلی بر روی تصمیمگیری داشته باشند اما این توابع و روش RSM نیز دارای نقاط ضعف مهمیهستند که عبارتند از:
علاوه بر این، مبحث «به حداکثر رساندن محصول» (plante , tsui , Barton) باعث ایجاد اهداف سودمند و بالقوهای شده است. ولی این روشها نمیتوانند برای ویژگیهایی که هیچ مشخصهای برایشان وجود ندارد به کار روند. از این رو استفاده از این ویژگیها برای ایجاد تابع مطلوبیت یک محصول موثر، ادامهای از کارهای قبلی به حساب میآید.
به خاطر داشته باشید روش دیگری که برای بهینهسازی معیارهای چندگانه وجود دارد که به عبارتست از «برنامهی پشتیبانی از تصمیم» یا DSP یعنی تصمیم بر روی انتخابهایی که برتر از انتخابهای فعلی و شناخته شده نیستند. DSP دارای امتیازات مهمیاست اما مهندسین معتقدند که روشهای مطلوبیت آسانتر هستند (برای اطلاع بیشتر به castillo و همکاران، و هارینگتون مراجعه کنید) همچنین توابع مطلوبیت را میتوان در کنار DSP مورد استفاده قرارداد. در این مقاله ما تابع مطلوبیتی را ارائه دادهایم که نقاط ضعف سایر توابع را ندارد. برخلاف دیگر توابع مطلوبیت موجود، تابع پیشنهادی ما تفسیر حدسی و سادهای دارد زیرا این تابع قادر است قسمتهایی را که با فرضیات موجود تطابق دارد پیشبینی کند. در بخش اول مقاله، فرمولهای مربوط به این تابع را مورد بررسی قرار میدهیم سپس مثالی ارائه میدهیم که در آن تابع پیشنهادی ما به کار رفته است. در پایان نیز مزایا و معایب این تابع را نسبت به دیگر توابع موجود مورد بررسی و مقایسه قرار میدهیم.
2 ـ بررسی و مرور مبحث توابع مطلوبیت در این بخش در نظر داریم موضوع تابع مطلوبیت را مورد مرور و بررسی قرار دهیم. در متد هارینگون، محاسبة تابع مطلوبیت شامل دو مرحله میشود. در مرحلة اول به منظور تعیین مطلوبیت فردی، هر معیار و جواب تحت بررسی قرار میگیرد. معیارها دو نوع هستند: معیارهای دو طرفه (two-sided criteria) که مقادیر قابل قبول آنها هم به حد تعیین بالا[2] و هم حد تعیین پایین[3] بستگی دارد. و معیارهای یک طرفه (one-sided criteria) که مقادیر قابل قبولشان فقط به یک حد واحد بستگی دارد.
متن کامل را می توانید بعد از پرداخت آنلاین ، آنی دانلود نمائید، چون فقط تکه هایی از متن به صورت نمونه در این صفحه درج شده است.
دانلود فایل
فرمت فایل : power point (لینک دانلود پایین صفحه) تعداد اسلاید : 35 اسلاید
تاریخچه :
حساب دیفرانسیل و انتگرال در آغاز برای برآورده کردن نیازهای دانشمندان قرن 17 ابداع شد.البته لازم به ذکر است ریشه های این علم را میتوان تا هندسه کلاسیک یونانی میتوان ردیابی کرد حساب دیفرانسیل و انتگرال به دانشمندان امکان می داد شیب خمها را تعریف کنند، زاویه آتشباری توپ را برای حصول بیشترین برد بدست آورند و زمانهایی که سیارات نزدیکترین و دورترین فاصله را از هم دارند،پیش بینی کنند. پیش از پیشرفتهای ریاضی که به کشف بزرگ آیزاک نیوتن و لایب نیتس انجامید،یوهانس کپلر منجم با بیست سال تفکر،ثبت اطلاعات،و انجام محاسباث سه قانون حرکت سیارات را کشف کرد:
قلمرو امروزی حساب دیفرانسیل و انتگرال
امروز حساب دیفرانسیل و انتگرال در آنالیز ریاضی قلمرو واقعا گسترده ای دارد و فیزیکدانان و ریاضیدانان که اول بار این موضوع را ابداع کردند مسلما شگفت زده و شادمان می شدند اگر می دیدند که این موضوع چه انبوهی از مسائل را حل میکند. امروزه اقتصاددانان از حساب دیفرانسیل و انتگرال برای پیش بینی گرایشهای کلی اقتصادی استفاده می کنند. اقیانوس شناسان برای فرمول بندی نظریه هایی درباره جریانهای دریایی بهره میگیرند،و هواشناسان آن را برای توصیف جریان هوای جو به کار میگیرند،دانشمندان علوم فضایی آن را برای طراحی موشکها به کار میبرند.روانشناسان از آن برای درک ثوهمات بصری استفاده می کنندو... به طور خلاصه حساب دیفرانسیل و انتگرال علمی است که درتمام علوم امروزی کاربرد بسزایی دارد.
"مناسب برای دبیران، دانش آموزان و اولیاء"
برای دانلود کل پاورپوینت از لینک زیر استفاده کنید:
"مناسب برای دبیران، دانش آموزان و اولیاء"
برای دانلود کل پاورپوینت از لینک زیر استفاده کنید: