توضیحات:
پروژه طراحی و تحلیل سیستم مکانیکی Trebuchet Range Simulation and Optimization در متلب پروژه طراحی و تحلیل سیستم مکانیکی Trebuchet Range Simulation and Optimization در متلب يک سيستم مديريت مکانيکي، مناسب شرايطي است که باثبات و پايدار باشد. ساختارهاي مكانيكي با ويژگيهايي نظير پيچيدگي و رسميت زياد و تمركز گرايي شناخته مي شوند، چنين ساختارهايي با وظايف يكنواخت مناسبت داشته و بر رفتارهاي برنامه ريزي شده متكي بوده و در واكنش به رويدادهاي پيش بيني نشده نسبتاً كند عمل مي كنند. 1. کارهايي که نياز به تخصص ويژه دارند از ساير کارها متمايز مي گردند. کساني که کارهاي تخصصي و ويژه را انجام مي دخند علاقه شديد دارند که شيوه هاي انجام دادن کارها را بهبود بخشند و وسايل و ابزار جديدي به کار گيرند. 2. روابط بين اعضا به طورت عمودي است، يعني رابطه بايد به صورت رئيس و مرئوسي باشد. 3. کارها، نوع رفتار و وظايف طبق بخشنامه ها، دستورالعملها و تصميماتي که گرفته شده به وسيله سرپرستان و مقامات ارشد به اجرا درمي آيد. 4. براي دانش، تجربه و مهارتهايي که در درون سازمان وجود داشته باشد اهميت بيشتري قائل مي گردند. 5. اشخاصي كه به تصدي شغلي گمارده مي شوند بايد آموزشهاي شغلي و تخصص لازم را ديده باشند. 6. فعال ... دریافت فایل
کلمات کلیدی:

سایر فایل های مشابه

دانلود پروژه Machine Learning Made Easy
دانلود پروژه Machine Learning Made Easy دانلود پروژه Machine Learning Made Easy   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 روش‌ها حل کنیم از قضیه د ... دریافت فایل

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 ترجمه کتاب read this 1