توضیحات:
پروژه طراحی و تحلیل سیستم مکانیکی Monopod Hopper در متلب پروژه طراحی و تحلیل سیستم مکانیکی Monopod Hopper در متلب   سیستمهای مکانیکی: یک سیستم مکانیکی براساس قانونمندی تحمیل شده توسط ساختار درونی و قوانین علّی ذاتی اش عمل می کند، مثل یک ساعت یا یک اتومبیل. از آنجایی که در سیستم های مکانیکی انتخابی وجود ندارد، خود یا اجزایشان نمی توانند مقاصدی مختص به خود داشته باشند. اما یک سیستم مکانیکی می تواند وظیفه ای داشته باشد که مقاصد موجودی، خارج از آن را برآورده می کند و به همین ترتیب اجزای سیستم نیز وظایف فرعی مخصوصی به خود دارند.سیستم های مکانیکی می توانند باز باشند و یا بسته. اگر رفتارشان به وسیله هیچ رویداد یا شرایط بیرونی متاثر نشود بسته هستند و درغیر این صورت باز خواهندبود. جهان از دیدگاه نیوتن به منزله یک سیستم مکانیکی بسته (خودشمول) بـدون هیچگونه محیطی، دیده می شد. در مقابل، سیاره زمین به منزله سیستمی که حرکتش به وسیله سایر سیاره ها، ستاره ها و نیروهای دیگر متاثر می شود انگاشته می شد، از این رو یک سیستم باز فرض می شد. آن اجزایی که بدون آنها یک سیستم توانایی اجرای وظایفش را ندارد، اجزای ضروری و باقی اجزا غیرضروری به حساب می آیند. به عنوا ... دریافت فایل
کلمات کلیدی:

سایر فایل های مشابه

دانلود پروژه LDA for high dimension small sample size data
دانلود پروژه LDA for high dimension small sample size data دانلود پروژه LDA for high dimension small sample size data   ماشین بردار پشتیبانی (Support vector machines - SVMs) یکی از روش‌های یادگیری بانظارت[۱] است که از آن برای طبقه‌بندی[۲] و رگرسیون[۳] استفاده می‌کنند. این روش از جملهٔ روش‌های نسبتاً جدیدی است که در سال‌های اخیر کارایی خوبی نسبت به روش‌های قدیمی‌تر برای طبقه‌بندی از جمله شبکه‌های عصبی پرسپترون نشان داده است. مبنای کاری دسته‌بندی کنندۀ SVM دسته‌بندی خطی داده‌ها است و در تقسیم خطی داده‌ها سعی می‌کنیم خطی را انتخاب کنیم که حاشیه اطمینان بیشتری داشته باشد. حل معادله پیدا کردن خط بهینه برای داده‌ها به وسیله روش‌های QP که روش‌های شناخته شده‌ای در حل مسائل محدودیت‌دار هستند صورت می‌گیرد. قبل از تقسیمِ خطی برای اینکه ماشین بتواند داده‌های با پیچیدگی بالا را دسته‌بندی کند داده‌ها را به وسیلهٔ تابعِ phi به فضای با ابعاد خیلی بالاتر[۴] می‌بریم. برای اینکه بتوانیم مسئله ابعاد خیلی بالا را با استفاده از این روش‌ه ... دریافت فایل

دانلود پروژه Speaker Recognition Using Adapted Gaussian Mixture Model
دانلود پروژه Speaker Recognition Using Adapted Gaussian Mixture Model دانلود پروژه  Speaker Recognition Using Adapted Gaussian Mixture Model   ماشین بردار پشتیبانی (Support vector machines - SVMs) یکی از روش‌های یادگیری بانظارت[۱] است که از آن برای طبقه‌بندی[۲] و رگرسیون[۳] استفاده می‌کنند. این روش از جملهٔ روش‌های نسبتاً جدیدی است که در سال‌های اخیر کارایی خوبی نسبت به روش‌های قدیمی‌تر برای طبقه‌بندی از جمله شبکه‌های عصبی پرسپترون نشان داده است. مبنای کاری دسته‌بندی کنندۀ SVM دسته‌بندی خطی داده‌ها است و در تقسیم خطی داده‌ها سعی می‌کنیم خطی را انتخاب کنیم که حاشیه اطمینان بیشتری داشته باشد. حل معادله پیدا کردن خط بهینه برای داده‌ها به وسیله روش‌های QP که روش‌های شناخته شده‌ای در حل مسائل محدودیت‌دار هستند صورت می‌گیرد. قبل از تقسیمِ خطی برای اینکه ماشین بتواند داده‌های با پیچیدگی بالا را دسته‌بندی کند داده‌ها را به وسیلهٔ تابعِ phi به فضای با ابعاد خیلی بالاتر[۴] می‌بریم. برای اینکه بتوانیم مسئله ابعاد خیلی بالا را با استفاده ... دریافت فایل

دانلود پروژه Spatial-Spectral Schroedinger Eigenmaps
دانلود پروژه Spatial-Spectral Schroedinger Eigenmaps دانلود پروژه Spatial-Spectral Schroedinger Eigenmaps     ماشین بردار پشتیبان چند کلاسی SVM اساساً یک جداکننده دودویی است. در بخش قبلی پایه های تئوری ماشین های بردار پشتیبان برای دسته بندی دو کلاس تشریح شد. یک تشخیص الگوی چند کلاسی می تواند به وسیله ی ترکیب ماشین های بردار پشیبان دو کلاسی حاصل شود. به طور معمول دو دید برای این هدف وجود دارد. یکی از آنها استراتژی "یک در مقابل همه " برای دسته بندی هر جفت کلاس و کلاس های باقی‌مانده است. دیگر استراتژی "یک در مقابل یک" برای دسته بندی هر جفت است. در شرایطی که دسته بندی اول به دسته بندی مبهم منجر می شود.برای مسائل چند کلاسی٬رهیافت کلی کاهش مسئله ی چند کلاسی به چندین مسئله دودویی است. هریک از مسائل با یک جداکننده دودویی حل می شود. سپس خروجی جداکننده های دودویی SVM با هم ترکیب شده و به این ترتیب مسئله چند کلاس حل می شود. ماشین های بردار پشتیبان غیرخطی   Kernel Machine (Method) ابرصفحه جداکننده بهینه اولین بار توسط Vapnik در سال ۱۹۶۳ ارائه شد که یک دسته کننده خطی بود. در سال ۱۹۹۲ ،Bernhard Boser ، Isabelle GuyonوVapnik راه ... دریافت فایل

دانلود پروژه Randomly Partitioning Date into Training, Validation and Testing Data
دانلود پروژه Randomly Partitioning Date into Training, Validation and Testing Data دانلود پروژه Randomly Partitioning Date into Training, Validation and Testing Data   ماشین بردار پشتیبانی (Support vector machines - SVMs) یکی از روش‌های یادگیری بانظارت[۱] است که از آن برای طبقه‌بندی[۲] و رگرسیون[۳] استفاده می‌کنند. این روش از جملهٔ روش‌های نسبتاً جدیدی است که در سال‌های اخیر کارایی خوبی نسبت به روش‌های قدیمی‌تر برای طبقه‌بندی از جمله شبکه‌های عصبی پرسپترون نشان داده است. مبنای کاری دسته‌بندی کنندۀ SVM دسته‌بندی خطی داده‌ها است و در تقسیم خطی داده‌ها سعی می‌کنیم خطی را انتخاب کنیم که حاشیه اطمینان بیشتری داشته باشد. حل معادله پیدا کردن خط بهینه برای داده‌ها به وسیله روش‌های QP که روش‌های شناخته شده‌ای در حل مسائل محدودیت‌دار هستند صورت می‌گیرد. قبل از تقسیمِ خطی برای اینکه ماشین بتواند داده‌های با پیچیدگی بالا را دسته‌بندی کند داده‌ها را به وسیلهٔ تابعِ phi به فضای با ابعاد خیلی بالاتر[۴] می‌بریم. برای اینکه بتوانیم مسئله ابعاد خیلی بالا را با ا ... دریافت فایل
مقیاس هوش اجتماعی ترومسو (TSIS)
معرفی پرسشنامه حمایت اجتماعی ادراک شده چند بعدی (MSPSS)
مقیاس سلامت خانواده اصلی(FOS)
پرسشنامه عملکرد تحصیلی فام و تیلور (EPT)
پرسشنامه رضایت زناشویی ENRICH 47 ماده ای
"پرسشنامه افسردگی، اضطراب، استرس DASS- 21"
مبانی نظری وپیشینه تحقیق نقدشوندگی
مبانی نظری وپیشینه تحقیق صنعت بیمه
پیشینه ومبانی نظری تحقیق وفاداری مشتری
گزارش کارآموزی كارخانه زمزم گرگان
گزارش کاراموزی شركت سیم و كابل ابهر بصورت كامل
طرح آماری در زمینه شاخص PMI بر روی 950 نفر از جوانان تهران
طرح آماری 50 خانوار مورد بررسی قرار گرفته و تعداد فرزندان آنها سؤال شده است
طرح آماری اثبات فرضیه علاقه دختران به تحصیل بیشتر از پسران می‌باشد
طرح آماری چقدر به حل مسائل ریاضی علاقه مندید؟ با نمودار
طرح آماری استفاده از تلویزیون
طرح آماری الگوریتمهای كنترل همروندی
طرح آماری اهمیت آمار در پزشكی
طرح آماری آیا كسانی كه در دروس تفهیمی موفق هستند در دروس حفظی نیز موفق خواهند بود؟