مقایسه روش های شبکه عصبی مصنوعی و آنالیز ابعادی در پیش بینی شیب شیروانی پایدار پایاب بندهای پاره سنگی

اختصاصی از فی لوو مقایسه روش های شبکه عصبی مصنوعی و آنالیز ابعادی در پیش بینی شیب شیروانی پایدار پایاب بندهای پاره سنگی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

عنوان مقاله :مقایسه روش های شبکه عصبی مصنوعی و آنالیز ابعادی در پیش بینی شیب شیروانی پایدار پایاب بندهای پاره سنگی

محل انتشار: دهمین کنگره بین المللی مهندسی عمران تبریز

تعداد صفحات:9

نوع فایل :  pdf

مقاله پیاده سازی VLSI یک شبکه عصبی آنالوگ مناسب برای الگوریتم های ژنتیک

اختصاصی از فی لوو مقاله پیاده سازی VLSI یک شبکه عصبی آنالوگ مناسب برای الگوریتم های ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود مقاله پیاده سازی VLSI یک شبکه عصبی آنالوگ مناسب برای الگوریتم های ژنتیک 23 ص با فرمت WORD 

خلاصه

مفید بودن شبکه عصبی آنالوگ مصنوعی بصورت خیلی نزدیکی با میزان قابلیت آموزش پذیری آن محدود می شود .

اولین پیاده سازی VLSI ارائه شده در این مقاله روی سیلیکونی با مساحت کمتر از 1mm که شامل 4046 سیناپس و 200 گیگا اتصال در ثانیه است اجرا شده است .این مقاله یک معماری شبکه عصبی آنالوگ جدید را معرفی می کند که وزنهای بکار برده شده در آن توسط الگوریتم ژنتیک تعیین می شوند .

از آنجائیکه آموزش می تواند در سرعت کامل شبکه انجام شود بنابراین چندین صد حالت منفرد درهر ثانیه می تواند توسط الگوریتم ژنتیک تست شود .

این باعث می شود تا پیاده سازی مسائل بسیار پیچیده که نیاز به شبکه های چند لایه بزرگ دارندعملی بنظر برسد .

سمینار کارشناسی ارشد برق بررسی کار برد شبکه های عصبی در سیستم کنترل پرواز

اختصاصی از فی لوو سمینار کارشناسی ارشد برق بررسی کار برد شبکه های عصبی در سیستم کنترل پرواز دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این محصول در قالب پی دی اف و 85 صفحه می باشد.

این سمینار جهت ارائه در مقطع کارشناسی ارشد رشته مهندسی برق-کنترل طراحی و تدوین گردیده است . و شامل کلیه مباحث مورد نیاز سمینار ارشد این رشته می باشد.نمونه های مشابه این عنوان با قیمت های بسیار بالایی در اینترنت به فروش می رسد.گروه تخصصی ما این سمینار را با قیمت ناچیزی جهت استفاده دانشجویان عزیز در رابطه با منبع اطلاعاتی در اختیار شما قرار می دهند. حق مالکیت معنوی این اثر مربوط به نگارنده است. و فقط جهت استفاده ازمنابع اطلاعاتی و بالابردن سطح علمی شما در این سایت ارائه گردیده است.

چکیده:

در این سمینار، در ابتدا درباره شبکه عصبی، تاریخچه، مزایا و کاربردهای آن مختصری توضیح داده می شود. در این بخش به بحث در مورد چگونگی به وجود آمدن ایده شبکه های عصبی و نحوه رشد این ایده را مورد بررسی قرار می دهیم. سپس مزیت های شبکه های عصبی از جمله، قابلیت آموزش پردازش موازی، قابلیت تعمیم و… را توضیح می دهیم. سپس کاربردهای روزافزون شبکه عصبی در زندگی روزمره را مورد توجه قرار می دهیم. در ادامه به بررسی مفصل چند کاربرد از شبکه های عصبی در سیستم کنترل پرواز، نحوه استفاده، لزوم استفاده و نتایج آن می پردازیم. در این بخش ابتدا دلایل استفاده از شبکه های عصبی را در آن مسئله به خصوص متذکر می شویم. سپس مبانی محاسباتی و نحوه آموزش شبکه عصبی را در هر کاربرد توضیح می دهیم. و در آخر به بحث در مورد نتایج به دست آمده می پردازیم.

مقدمه:

شبکه های عصبی به عنوان یکی از مولفه های هوش محاسباتی از خواص مهمی برخوردار می باشد که آن را در علوم و مسائل هندسی حائز اهمیت می نماید. در این بین خصوصیات، توانایی تقریب زنی توابع، ساختار موازی، قدرت یادگیری و تعمیم از اهمیت خواصی برخوردار می باشد. در این میان خاصیت تقریب زنی توابع و یادگیری بر خط بیشترین استفاده را در سیستم کنترل دارد. سیستم کنترل پرواز به علت اینکه دارای نامعینی می باشد، در نتیجه استفاده از خاصیت تقریب زنی توابع شبکه های عصبی را جهت به دست آوردن قانون کنترل، بسیار مفید است. همچنین شبکه عصبی با توجه به توانایی یادگیری بر خط قادر است خود را با تغییرات دینامیکی هواپیما تطبیق دهد. تخمین دقیق میزان غیرخطی بودن سیستم، امروزه که هواپیماهای جنگنده کارایی بالائی در شرایط سخت و مانورهای پیچیده از خود نشان می دهند، مشکل اصلی می باشد. پدیدار شدن الگو شبکه های عصبی به عنوان یک ابزار قدرتمند برای طراحی های پیچیده باعث گردید تا استفاده از شبکه های عصبی برای شناسایی و کنترل دینامیک سیستم ها با غیرخطی های ناشناخته که سیستم های کنترل پرواز و مدل دینامیکی هواپیما از این نوع می باشند، مورد توجه قرار گیرد. با توجه به آنچه که گفته شد، لزوم استفاده از شبکه های عصبی در سیستم کنترل پرواز کاملا حس می شود.

فصل اول: کلیات

1-1) هدف

سیستم های واقعی عموماً غیرخطی می باشند و دارای دینامیک بسیار پیچیده ای می باشند، که همین پیچیدگی ساختار کنترلی بسیار گسترده ای را می طلبد. معمولاً پیاده سازی آن بسیار مشکل می باشد. یکی از روشها برای پیاده سازی و کنترل سیستم های غیرخطی استفاده از شبکه های عصبی می باشد. زیرا این شبکه ها با توجه به توانایی بالا در تقریب زنی می توانند مدل های مناسبی با دقت بالا برای سیستم های غیرخطی باشند. دینامیک هواپیما غیرخطی و بسیار پیچیده می باشد. همچنین سیستم هواپیما بخصوص هواپیماهای جنگنده که باید در شرایط سخت مانورهایی با دقت بالا انجام دهند، نیازمند آن هستند که در هنگام مدلسازی، مدلی با دقت بالا جایگزین این سیستم گردد. معمولاً شبکه عصبی برای این منظور انتخاب می شوند. کنترل کننده های کلاسیک فقط در نقطه کار جواب مناسبی به ما می دهند. ولی سیستم هواپیما نیازمند کنترل کننده منعطف تری در مقابل نقطه های کار مختلف می باشد. شبکه عصبی به خاطر اینکه به صورت بر خط و با تغییر وزن ها آموزش می بیند، می تواند برای این هدف مناسبتر باشد. هدف از ارائه این سمینار آشنایی با نحوه استفاده از شبکه های عصبی در سیستم کنترل پرواز با بررسی چند کاربرد در این زمینه می باشد.

الگوریتم های کنترل سازه با استفاده از شبکه عصبی ( Neural networks )

اختصاصی از فی لوو الگوریتم های کنترل سازه با استفاده از شبکه عصبی ( Neural networks ) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

الگوریتم های کنترلی که به طور گسترده در کنترل فعال گزارش شده اند عبارتند از :

1-کنترل بهینه کلاسیک                                                                      (  Classical optimal control)

2- تکنیک تخصیص قطب                                                               ( Pole assignment technique )

3- کنترل بهینه آنی                                                                        (Instantanoues optimal control)

4- کنترل فضای مودال مستقل                                              (Independent modal space control)

5- کنترل پالس                                                                                             (Pulse control)

6-کنترل فیدبک تعمیم یافته                                                        (Generelized feedback control)

بعضی از الگوریتم های کنترلی استفاده شده در مطالعات کنترل نیمه فعال عبارتند از :

1-   کنترل گر بنگ بنگ نامتمرکز ........................ (Decentralized bang-bang control )

2-   کنترل گر لیاپانوف ..................................................... (Lyapunov controller)

3-   الگوریتم اصطکاک همگن تنظیم شده ........ (Modulated homogenous friction algorithm)

4-   کنترل گر بهینه برشی............................................ (clipped optimal controller)

5-   استهلاک انرژی ماکزیمم .................................... (maximum energy dissipation)

6-   کنترل مود لغزشی ............................................(Sliding mode control (SMC))

7-   کنترل  H¥/H2

8-   کنترل پس گام  ...................................................... ( Backstepping control)

9-   تئوری فیدبک کمیتی   ...................................... (Quantitative feedback theory)

10- الگوریتم تنظیم کننده درجه دوم خطی .................. ( linear Quadratic Regulator (LQR))

11- الگوریتم LQR تعمیم یافته

12- الگوریتم حوزه تغییر مکان- شتاب 

و در نهایت الگوریتم های مبتنی بر کنترل هوشمند عبارتند از :

1- شبکه های عصبی                                                             (  Neural networks)

2- منطق فازی                                                                                ( Fuzzy logic)

3- الگوریتم ژنتیک                                                                     ( Genetic algorithm)

در این پاور پوینت الگوریتم کنترلی با استفاده از شبکه عصبی بعنوان یکی از الگوریتمهای مدرن کنترلی سازه ها ارائه شده است. این پاور پوینت 25اسلاید داشته و در ابتدا نسبت به نحوه پیدایش ، معماریشبکه عصبی و نحوه آموزش توضیحاتی داشته و در ادامه روشهای کنترل فعال سازه بکمک شبکه عصبی  را  ارائه می دهد.

دانلود مقاله شوک وحمله عصبی

اختصاصی از فی لوو دانلود مقاله شوک وحمله عصبی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

کاهش جریان خون اعضاء حیاتی مثل قلب و مغز می‌تواند در عرض چند دقیقه ، آسیب غیر قابل برگشتی به آنها وارد کند. به منظور جلوگیری از چنین آسیبی ، بدن یک سری مکانسیمهای جبرانی در جهت برقرار ساختن جریانی مداوم و ثابت از خون به سمت مغز و قلب فعال می‌کند که این به خرج کاهش جریان خون اعضاء کم اهمیت‌تر و غیر حساس‌تر بدن مثل پوست و عضله (در مرحله اول) و در مراحل بعدی ، کلیه‌ها و دیگر احشاء شکمی و روده‌ها انجام می‌شود. در همان زمان به منظور کمک بیشتر به افزایش جریان خون سیستم عروقی ، ضربان قلب نیز افزایش می‌یابد. این مکانیسمهای جبرانی تحت اثر دستگاه عصبی سمپاتیک و هورمونهای غده فوق کلیه (اپی نفرین و نوار پی‌نفرین) می‌باشند. عکس‌العمل بدن در برابر خون رسانی ناکافی به بافتها و اندامهای بدن (شوک) باعث بروز علائم اولیه شوک می‌شود.

علائم شوک

کفایت مکانیسمهای جبرانی به مقدار و سرعت از دست رفتن خون بستگی دارد و معمولاً تا حدی مکانیسمهای جبرانی قادرند فشار خون را در محدوده طبیعی نگه دارند که خون از دست رفته بیش از 15 تا 20 درصد کل حجم خون و به عبارتی بیش از حدود یک لیتر نباشد. علائم شوک بطور خلاصه عبارتند از:

شامل 5 صفحه فایل word قابل ویرایش