ارائه مدل مقایسه ای بر پایه ارزیابی عملکرد روش های تشخیص و تفکیک عیوب متداول جعبه دنده ها

اختصاصی از اس فایل ارائه مدل مقایسه ای بر پایه ارزیابی عملکرد روش های تشخیص و تفکیک عیوب متداول جعبه دنده ها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

ارائه مدل مقایسه ای بر پایه ارزیابی عملکرد روش های تشخیص و تفکیک عیوب متداول جعبه دنده ها

ترجمه مقاله یک سیستم خبره فازی – عصبی برای تشخیص

اختصاصی از اس فایل ترجمه مقاله یک سیستم خبره فازی – عصبی برای تشخیص دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع :

ترجمه مقاله یک سیستم خبره فازی – عصبی برای تشخیص

( فایل word قابل ویرایش )
تعداد صفحات : ۱۵ صفحه ترجمه + ۱۲ صفحه اصل مقاله

چکیده:

منطق فازی،یک شبکه عصبی و سیستم خبره است که برای ایجاد یک سیستم تشخیصی ترکیبی با یکدیگر ترکیب شده اند.با استفاده از چنین سیستمی ما یک روش جدید برای فراگیری مبانی دانش استفاده می کنیم. سیستم ما شامل یک سیستم خبره فازی همراه با یک بیس دانشی با منبع دوگانه است. دو سری قوانین لازم هستند ، که به صورت استنباطی از مثالهای ارائه شده و به صورت استقرایی توسط فیزیک دانان بدست آمده اند. یک شبکه عصبی فازی سعی میکند که از داده های نمونه یاد گرفته و این اجازه را می دهد که قوانین فازی برای دانش پایه را استخراج کنیم.تشخیص electroencephalograms با تفسیر عناصر نموداری بعنوان یک نوع مشاهده در روش ما بکار گرفته می شود. نتایج اولیه نشان دهنده احتمالات مورد نظر با استفاده از روش ما می باشد.

۱- مقدمه:

روشهای تکراری شناسایی و ارزیابی پدیده خاص را کار تشخیصی می نامند ،که یکی از کاربردهای اصلی برای هوش مصنوعی (AI) می باشد. با توجه به اینکه رنج وسیعی از چنین کاربرهای تشخیصی وجود دارد . اگرچه رنج وسیعی از چنین کاربردهای تشخیصی در پزشکی وجود دارد ولی این بخش مورد توجه استفاده کنندگام از هوش مصنوعی قرار دارد. عمومی ترین روشهای AI در بخش پزشکی مبتنی بر دانش و مدلسازی رفتار تشخیصی متخصصان است .  انواع مختلفی از چنین سیستمهای خبره ای از زمانی که SHRTLIFFE روش SHRTLIFFE MYCIN   را بعنوان یک سیستم خبره برای تشخیص آسیبهای خونی انسان طراحی و معرفی کرد ، بوسیله پزشکان مورد استفاده قرار گرفته است. یکی از بزرگترین مشکلات بر سر راه طراحی یک سیستم خبره مناسب ، گردآوری و دانش پایه آن است. ما روش جدیدی را معرفی میکنیم که در آن دانش پایه با منبع دوگانه بوسیله یادگیری قیاسی واستقرایی ایجاد می شود. شیکه های عصبی نیز از این راه برای تشخیص استفاده میکنند . آنها قادرند رابطه بین مجموعه داده ها را با داشتن اطلاعات نمونه که نشاندهنده لایه های ورودی و خروجی آنها است ،یاد بگیرند. در حوزه تشخیص الگو در داده های پزشکی ، شبکه های عصبی زیر بنای روشهایی است که باعث دستیابی به نتایج قابل توجهی شده اند. برای انجام وظیفه چمع آوری دانش پایه که بخشی از روش ترکیبی ما است ، شبکه های عصبی جدیدی معرفی شده اند. منطق فازی که در علوم پزشکی نیز ظاهر شده اند ، با توضیحات شفاهی مبهم سروکار دارند. واژه هایی همانند کم ، زیاد یا احتمالاً برای مدلسازی با استفاده از روشهای منطقی مرسوم ،دشوار هستند. متغیرهای زبانی معرفی شده بوسیله توضیحات فازی ، توضیحات شبه گفتاری نزدیک به گفتارهای یک شخص طیبعی است. تمامی روشهای بالا دارای مزایا و معایبی هستند که در بخش ۲ توضیح داده خواهند شد. ترکیب این روشها نه تنها باعث افزایش مزیتها آن می شود بلکه باعث حذف برخی از نقاط ضعف آنها نیز میشود. تاکنون فقط چند روش در تشخیص پزشکی ، روشهای چندگانه هوش مصنوعی را با هم ترکیب کرده اند، که البته با مدلسازی یک پروسه تشریحی پزشکی به نتایج خوبی هم رسیده اند.

Abstract

Fuzzy Logic, a neural network and an expert system are combined to build a hybrid diagnosis system.  With this system we introduce a new approach to the acquisition of knowledge bases. Our system consists of a fuzzy expert system with a dual source knowledge base. Two sets of rules are acquired, inductively from given examples and deductively formulated by a physician. A fuzzy neural network serves to learn from sample data and allows to extract fuzzy rules for the knowledge base. The diagnosis of electroencephalograms by interpretation of graphoelements serves as visualization for our approach. Preliminary results demonstrate the promising possibilities offered by our method.

۱ Introduction

Repetitively applied cognitive tasks of recognizing and evaluating certain phenomena, called diagnostic tasks, are among the main applications for Artificial Intelligence

(AI). As there exists a vast variety of such diagnostic tasks in medicine, it has always belonged to the spectrum of potential users of Artificial Intelligence. Most popular among AI methods in medicine are knowledge based systems [Buchanan and Shortliffe, 1985], modeling the diagnostic behaviour of experts.

پاورپوینت تشخیص هویت بر اساس اثر انگشت

اختصاصی از اس فایل پاورپوینت تشخیص هویت بر اساس اثر انگشت دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود پاورپوینت تشخیص هویت بر اساس اثر انگشت

این فایل در قالب پاورپوینت قابل ویرایش، آماده پرینت و ارائه به عنوان پروژه پایانی می باشد 

قالب: پاورپوینت

تعداد اسلاید: 39

توضیحات:

کلمه بیومتریک از کلمه یونانی bios به معنای زندگی و کلمه metrikos به معنای اندازه گیری تشکیل شده است. همه ما می دانیم که ما برای شناسایی همدیگر از یک سری ویژگی هایی استفاده می کنیم که برای هر شخص به طور انحصاری است و از شخصی به شخص دیگر فرق می کند که از آن جمله می توان به صورت و گفتار و طرز راه رفتن می توان اشاره کرد. امروزه در زمینه های فراوانی ما به وسایلی نیاز داریم که هویت اشخاص را شناسایی کند و بر اساس ویژگی های بدن اشخاص آن هارا بازشناسی کند و این زمینه هر روز بیشتر و بیشتر رشد پیدا می کند و علاقه مندان فراوانی را پیدا کرده است. علاوه بر این ها امروزه ID و password کارت هایی که بکار برده می شوند دسترسی را محدود می کنند اما این روش ها به راحتی می توانند شکسته شوند و لذا غیر قابل اطمینان هستند. بیومتری را نمی توان  امانت داد یا گرفت نمی توان خرید یا فراموش کرد و جعل آن هم عملا غیر ممکن است. یک سیستم بیومتری اساساً یک سیستم تشخیص الگو است که یک شخص را بر اساس بردار ویژگی های خاص فیزیولوژیک خاص یا رفتاری که دارد باز شناسی می کند. بردار ویژگی ها پس از استخراج  معمولا در پایگاه داده ذخیره می گردد. یک سیستم بیومتری بر اساس ویژگی های فیزیولوژیک اصولاً دارای ضریب اطمینان بالایی است. سیستم های بیومتری می توانند در دو مد تایید و شناسایی کار کنند. در حالی که شناسایی شامل مقایسه اطلاعات کسب شده در قالب خاصی با تمام کاربران در پایگاه داده است، تایید فقط شامل مقایسه با یک قالب خاصی که ادعا شده است را می شود. بنابراین لازم است که به این دو مسئله به صورت جدا پرداخته شود.

سرفصل:

تاریخچه انگشت نگاری

انگشت نگاری  Finger- Scan

سیستم خودکار تشخیص اثرانگشت

باز شناسی  هویت از طریق اثر انگشت

از چه هنگام اثر انگشت را برای شناسایی به کار برده‌اند؟

انواع روش های ثبت اثر انگشت

انواع روش های تشخیص اثر انگشت

روش گرد آلومینیم

روش مرکب

روش دمیدن

تشخیص هویت از روی اثر انگشت در بیومتریک با نرم افزار

نمونه گیری از اثر انگشت شخص

قابلیت کار با انواع سنسورهای اثر انگشت

هک کردن سیستم تشخیص اثر انگشت

انواع بیومتریک ها

تشخیص فریب با استفاده از داده کاوی

اختصاصی از اس فایل تشخیص فریب با استفاده از داده کاوی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تعداد صفحات: 94

نوع فایل: ورد

چکیده:

داده­­کاوی پل ارتباطی میان علم آمار، علم کامپیوتر، هوش مصنوعی، الگوشناسی، فراگیری ماشین داده می باشد. داده کاوی فرآیندی پیچیده جهت شناسایی الگوها و مدلهای صحیح، جدید و به صورت بالقوه مفید، در حجم وسیعی از داده می باشد. اگر امروزه در تجارت از داده کاوی استفاده نشود، آن کسب و کار از چرخه ی رقابت حذف می شود. فریب در سازمان نوعی سوء استفاده مالی از سرمایه سازمان به عمد و غیر قانونی است. فریب به  تجارتی بیلیون دلاری تبدیل گشته که روزانه در حال گسترش است. بهترین گزینه در زمینه­ی تشخیص فریب داده کاوی است. دراین مطالعه در ابتدا به بررسی کلی دانش داده کاوی، سپس به بررسی مفهوم تشخیص فریب در سازمان و چگونگی تشخیص فریب توسط داده کاوی پرداخته شده و در انتها نیز چند مورد از نمونه­های تشخیص فریب با استفاده از داده کاوی بیان شده است. ابزار گردآوری اطلاعات از نوع توصیفی و کتابخانه است. هدف از این مطالعه به دست آوردن دانش در زمینه تشخیص فریب با استفاده از داده کاوی است.

واژگان کلیدی: داده­کاوی، تشخیص فریب، نقش داده کاوی در تشخیص فریب

عنوان پروژه : تشخیص چهره در زبان سی شارپ

اختصاصی از اس فایل عنوان پروژه : تشخیص چهره در زبان سی شارپ دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

عنوان پروژه :  تشخیص چهره در زبان سی شارپ

قالب بندی :  CSharp, PDF

شرح مختصر :  تشخیص چهره توسط الگوریتمهایی صورتهای درون عکس شما را با همه صورتهایی که از قبل در تشخیص چهره تشخیص داده شده اند، از طریق عکسها و متا دیتای ارائه شده توسط شما و سایر کاربران تشخیص می دهد. بنابراین هر چه عکس بیشتری به سیستم اضافه شود، قدرت آن بیشتر خواهد شد. اگر افراد درون عکس شما خوب تشخیص داده نشوند، احتمال دارد که هیچوقت به آنان برخورد نکرده است. با افزودن این عکسها به و حاشیه نویسی دستی افرادی که در این عکسها وجود دارند، این صورتها را “یاد می گیرد” و خواهد توانست انان را در عکسهای آینده تشخیص دهد، حتی اگر این صورتها در سنین متفاوت طول عمر فرد باشد.

امکانات : 

  – نمایش به صورت همزمان هیستوگرام تصویر

  – تشخیص صورت در صورت داشتن وب کم

  – استفاده از تکنیک های پردازش تصویر

  – تشخیص صورت به صورت هوشمند

  – توضیحات کامل کد و تحلیل کد

سورس + داکیومنت