تحقیق جامع درباره بررسی و ارزیابی سیستمهای مبتنی بر شبکه عصبی

اختصاصی از اس فایل تحقیق جامع درباره بررسی و ارزیابی سیستمهای مبتنی بر شبکه عصبی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

 فرمت فایل : word (قابل ویرایش) تعداد صفحات : 79 صفحه

مقدمه :

شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network - ANN) یا به زبان ساده‌تر شبکه‌های عصبی سیستم‌ها و روش‌های محاسباتی نوینی هستند برای یادگیری ماشینی، نمایش دانش، و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت بیش‌بینی پاسخ‌های خروجی از سامانه‌های پیچیده. ایده اصلی این گونه شبکه‌ها (تا حدودی) الهام‌گرفته از شیوه کارکرد سیستم عصبی زیستی، برای پردازش داده‌ها، و اطلاعات به منظور یادگیری و ایجاد دانش قرار دارد. عنصر کلیدی این ایده، ایجاد ساختارهایی جدید برای سامانه پردازش اطلاعات است. این سیستم از شمار زیادی عناصر پردازشی فوق العاده بهم‌پیوسته با نام نورون تشکیل شده که برای حل یک مسأله با هم هماهنگ عمل می‌کنند و توسط سیناپس‎ها(ارتباطات الکترومغناطیسی) اطلاعات را منتقل می‎کنند. در این شبکه‌ها اگر یک سلول آسیب ببیند بقیه سلول‎ها می‌توانند نبود آنرا جبران کرده، و نیز در بازسازی آن سهیم باشند. این شبکه‌ها قادر به یادگیری‎اند. مثلا با اعمال سوزش به سلول‎های عصبی لامسه، سلول‎ها یاد می‌گیرند که به طرف جسم داغ نروند و با این الگوریتم سیستم می‌آموزد که خطای خود را اصلاح کند. یادگیری در این سیستم‎ها به صورت تطبیقی صورت می‌گیرد، یعنی با استفاده ازمثال‎ها وزن سیناپس‎ها به گونه‌ای تغییر می‌کند که در صورت دادن ورودی‎های جدید، سیستم پاسخ درستی تولید کند.

توافق دقیقی بر تعریف شبکه عصبی در میان محققان وجود ندارد؛ اما اغلب آنها موافقند که شبکه عصبی شامل شبکه‎ای از عناصر پردازش ساده (نورونها) است، که می‌تواند رفتار پیچیده کلی تعیین شده‎ای از ارتباط بین عناصر پردازش و پارامترهای عنصر را نمایش دهد. منبع اصلی و الهام بخش برای این تکنیک، از آزمایش سیستم مرکزی عصبی و نورونها (آکسون‎ها، شاخه‌های متعدد سلولهای عصبی و محلهای تماس دو عصب)نشأت گرفته‌است، که یکی از قابل توجه‎ترین عناصر پردازش اطلاعات سیستم عصبی را تشکیل می‎دهد. در یک مدل شبکه عصبی، گره‎های ساده (بطور گسترده نورون، نئورونها، "PE" ها (عناصر پردازش) یا واحدها) برای تشکیل شبکه‎ای از گره‎ها، به هم متصل شده اند،به همین دلیل به آن، اصطلاح"شبکه‎های عصبی" اطلاق می‎شود. در حالی که یک شبکه عصبی نباید به خودی خود سازگارپذیر باشد، استفاده عملی از آن بواسطه الگوریتمهایی امکان پذیر است، که جهت تغییر وزن ارتباطات در شبکه (به منظور تولید سیگنال موردنظر) طراحی شده باشد.

با استفاده از دانش برنامه‌نویسی رایانه می‌توان ساختار داده‌ای طراحی کرد که همانند یک نرون عمل نماید. سپس با ایجاد شبکه‌ای از این نورون‌های مصنوعی به هم پیوسته، ایجاد یک الگوریتم آموزشی برای شبکه و اعمال این الگوریتم به شبکه آن را آموزش داد.

این شبکه‌ها برای تخمین (Estimation) و تقریب (Approximation)کارایی بسیار بالایی از خود نشان داده‌اند. گستره کاربرد این مدل‌های ریاضی بر گرفته از عملکرد مغز انسان، بسیار وسیع می‌باشد که به عنوان چند نمونه کوچک می‌توان استفاده از این ابزار ریاضی در پردازش سیگنال‌های بیولوییکی، مخابراتی و الکترونیکی تا کمک در نجوم و فضا نوردی را نام برد.
اگر یک شبکه را هم‌ارز با یک گراف بدانیم، فرآیند آموزش شبکه تعیین نمودن وزن هر یال و bias اولیه خواهد بود.

تاریخچه شبکه‌های عصبی مصنوعی

از قرن نوزدهم به طور همزمان اما جداگانه از سویی نروفیزیولوزیست‎ها سعی کردند سیستم یادگیری و تجزیه و تحلیل مغز را کشف کنند، و از سوی دیگر ریاضیدانان تلاش کردند تا مدل ریاضی بسازند، که قابلیت فراگیری و تجزیه و تحلیل عمومی مسائل را دارا باشد. اولین کوشش‎ها در شبیه‎سازی با استفاده از یک مدل منطقی توسط مک کلوک و والتر پیتز انجام شد که امروزه بلوک اصلی سازنده اکثر شبکه‌های عصبی مصنوعی است. این مدل فرضیه‌هایی در مورد عملکرد نورون‎ها ارائه می‌کند. عملکرد این مدل مبتنی بر جمع ورودی‎ها و ایجاد خروجی است. چنانچه حاصل جمع ورودی‎ها از مقدار آستانه بیشتر باشد اصطلاحا نورون برانگیخته می‌شود. نتیجه این مدل اجرای توابع ساده مثل AND و OR بود.

نه تنها نروفیزیولوژیست‎ها بلکه روان‎شناسان و مهندسان نیز در پیشرفت شبیه‎سازی شبکه‌های عصبی تاثیر داشتند. در سال ۱۹۵۸ شبکه پرسپترون توسط روزنبلات معرفی گردید. این شبکه نظیر واحدهای مدل شده قبلی بود. پرسپترون دارای سه لایه می‌باشد، به همراه یک لایه وسط که به عنوان لایه پیوند شناخته شده‌است. این سیستم می‌تواند یاد بگیرد که به ورودی داده شده خروجی تصادفی متناظر را اعمال کند. سیستم دیگر مدل خطی تطبیقی نورون می‌باشد که در سال ۱۹۶۰ توسط ویدرو و هاف (دانشگاه استنفورد) به وجود آمد که اولین شبکه‌های عصبی به کار گرفته شده در مسائل واقعی بودند. Adalaline یک دستگاه الکترونیکی بود که از اجزای ساده‌ای تشکیل شده بود، روشی که برای آموزش استفاده می‌شد با پرسپترون فرق داشت.

در سال ۱۹۶۹ میسکی و پاپرت کتابی نوشتند که محدودیت‎های سیستم‎های تک لایه و چند لایه پرسپترون را تشریح کردند. نتیجه این کتاب پیش داوری و قطع سرمایه‎گذاری برای تحقیقات در زمینه شبیه‎سازی شبکه‌های عصبی بود. آنها با طرح اینکه طرح پرسپترون قادر به حل هیچ مساله جالبی نمی‌باشد، تحقیقات در این زمینه را برای مدت چندین سال متوقف کردند.

 فهرست

مقدمه ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی-------------------- 4

تاریخچه شبکه‌های عصبی مصنوعی---------------------- 5

شبکه عصبی چیست؟-------------------------------  6

شبکه  عصبی چه قابلیتهائی دارد؟----------------------  6

الهام از طبیعت------------------------ ---------- 7

شبکه های عصبی در مقایسه با کامپیوترهای سنتی :--------- 7

مسائل مناسب برای یادگیری شبکه های عصبی------------  8

پرسپترون -------------------------------------9

الگوریتم یادگیری پرسپترون ---------------------------9

الگوریتم gradient descent---------------------------  10

مشکلات روش gradient descent-------------------  10

تقریب افزایشی gradient descent------------------   10

الگوریتم  Back propagation--------------------  11

قدرت نمایش توابع---------------------------------- 12

انواع آموزش شبکه-----------------------------   12

برخی زمینه های شبکه های عصبی---------------------------   13

سبکهای معماری شبکه‌های عصبی -------------------------------------------------- 14

قواعد یادگیری در شبکه‌های عصبی ------------------------------------------------- 14

آموزش شبکه‌های عصبی --------------------------------------------------------  15

آموزش unsupervised یا تطبیقی (Adaptive)  --------------------------------------------   16

تفاوت‌های شبکه‌های عصبی با روش‌های محاسباتی متداول و سیستم‌های خبره -------------------   16

انواع یادگیری برای شبکه های عصبی-----------------------------------------------    18

یادگیری با ناظر--------------------------------------------------------- 18

یادگیری تشدیدی------------------------------------------------------    18

یادگیری بدون ناظر------------------------------------------------------   19

معایب شبکه های عصبی -------------------------------------------------------     19

مزیتهای شبکه های عصبی------------------------------------------------------     19

سیستم خبره  ---------------------------------------------------------------   21

سیستم خبره چیست؟---------------------------------------------------    21

ساختار یک سیستم خبره‌-------------------------------------------------- 22

استفاده از  منطق فازی ---------------------------------------------------  23

مزایا و محدودیت‌های سیستم‌های خبره ---------------------------------------   24

کاربرد سیستم‌های خبره‌--------------------------------------------------   24

چند سیستم خبره مشهور-------------------------------------------------  25

مروری بر کاربردهای تجاری ------------------------------------------------------  26

بازاریابی-------------------------------------------------------------  26

بانکداری و حوزه های مالی-------------------------------------------------  28

پیش بینی -----------------------------------------------------------   29

سایر حوزه های تجاری ---------------------------------------------------  29

کاربرد مدلهای شبکه عصبی در پیش‌بینی ورشکستگی اقتصادی شرکتهای بازار بورس---------------   30

کاربرد مدل‌ شبکه عصبی در پیش‌بینی ورشکستگی شرکتهای بازار بورس----------------------   31

تبیین مفهوم ورشکستگی------------------------------------------------------   31

متغیرهای مدل تحقیق--------------------------------------------------------   32

اطلاعات شرکتهای نمونه تحقیق--------------------------------------------------  32

تعیین ‌مدل شبکه عصبی سه لایه برای پیش‌بینی ورشکستگی شرکتها------------------------   33

sتعیین مدل بهینه شبکه عصبی چهار لایه برای پیش‌بینی ورشکستگی شرکتها-------------------  38

مقایسه مدلهای شبکه عصبی سه و چهار لایه برای پیش‌بینی ورشکستگی اقتصادی--------------- - 41

پیش‌بینی ورشکستگی اقتصادی شرکتها در سالهای 1385 و 1386---------------------------  41

روند ورشکستگی اقتصادی شرکتهای بازار بورس در دوره 1369ـ 1386------------------------  41

جمع‌بندی و نتیجه‌گیری-------------------------------------------------------- 44

منابع----------------------------------------------------------------------45

ادامه...

دانلودمقاله شبکه عصبی

اختصاصی از اس فایل دانلودمقاله شبکه عصبی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تقدیر وتشکر:
درابتدا لازم است اززحمات استاد ارجمند جناب آقای دکتر اکبرزاده برای راهنمایی دلسوزانه ایشان تشکرکنم . ازکمک ویاری کرده مهندسی کامپیوتر دانشگاه فردوسی مشهد بخصوص جناب آقای دکتر دلداری ودوست ارجمند جناب آقای حسین معین زاده که بدون کمک های ایشان انجام این پروژه بسیار مشکل وطاقت فرسا می شد تشکر کنم امیدوارم بدینوسیله توانسته باشم ذره ای اززحمات این بزرگواران راجبران کنم.

مقدمه:
خلاصه سازی روشی است برای فشرده سازی منتهای بسیاربزرگ که به دلیل روش بیشترین درمرتبط نرین اطلاعات موجود درمتن استخراج می شودآنچه که مارادراین محدود می نماید استخراج مرتبط ترین اطلاعات وعامل مهم دیگرخواندنی بودن وقابل فهم بودن متن است.
باتوجه به افزایش روزافزون اطلاعات موجود دراینترنت که به صورت الکترونیکی ارائه می شود، تحقیقات وسیعی برروی این زمینه درحال انجام است تابتوان هرچه سریع تر به مرتبط ترین اطلاعات است یافت مثلاٌ :اگر شما دراینترنت به دنبال موضوعی باشید حجم وسیعی ازصفحات اینترنتی دراختیار شما قرار نی گیرد حال باید تک تک این صفحات رابه طور کامل مطالعه ؟؟؟؟؟ به اطلاعات موردنیاز دست پیداکنیم . ولی به کمک روشهای خلاصه سازی می توان به راحتی خلاصه یک صفحه اینترنتی رادرچند جمله مشاهده کنید وسپس به به طور خلاصه سازی کلی صورت می پذیرد:
1- خلاصه سازی مبتنی برفهم مطلب
2- خلاصه سازی مبتنی براستخراج مطالب مهم
روش اول که نام دیگرآن (پرورش طبیعی زبانی) (NLP) می باشد یعنی سعی وآموزش سیستم درفهمیدن متن وباتوجه که قواعد وساختار های زبانی درباره وبایک ساختار جدید تری متن راخلاصه کند دراین روش مانیاز مند گرامر ونحوه جمله نویسی یک زبان خاص هستیم.
قدرت واهمیت این روش دراین است که ازدقت بالاتری برخوردار است ولی به دلیل سرعت پائین وپیچیدگی بسیار زیاد کمتراستفاده می شود.
روش دوم که به روش های آماری معروف هستند ابتدا متن رابه تعداد جملات خود افراد کرده وهر جمله رابایک بردار نگاشت می کنیم که این بردار ها مثال یک سری ویژگی های خاص نظیر تعداد کلمات بعد ویاتعداد اتفاقیی افتادن کلمات کلیدی درآن و... می باشد ازاین روش نیازمند یهای زیادی هستیم تابه یک کلیت ارتمام تنها بوسیله ازاین روش براساس یک سری ویژگی که بردار هرجمله تشکیل می دهند یادمیگیریم که چ=گونه جملات مزتبط بامفهوم متن راپیدا کنیم.
درسالیان اخیر شاهد حرکتی مستمر ، ازتحقیقا ت صرفاً تئوری به تحقیقات کاربردی بخصوص درزمینه پردازش اطلاعات ، برای مسائلی که برای آنه ا راه حلی موجود نیست ویا براحتی قابل حل نیستندبوده ایم. باعنایت به این امر ، علاقه فرازینده ای درتوسعه تئوریک سیستمهای دینامیکی هوشمند که مبتنی برداده ها تجربی هستتند – ایجاد شد ه است شبکه های عصبی مصنوعی جزء این دسته ازسیستمای دینامیکی قراردارند، که باپردازش روی داده ها ی تجربی ، دانش یاقانون نهفته درورای داده ها رابه ساختار شبکه منتقل می کنند. به همین خاطر به این سیستمها هوشمند گویند چراکه براساس محاسبات روی داده ها ی عددی یامثالها، قوانین کلی رافرار می گیرند .این سیستمها درمدلسازی ساختار نرو- سیناتپتیکی مغز باشد.
پیاد ه سازی ویژگیهای شگف انگیز مغز دریک سیستم مصنوعی (سیستم دینامیکی ساخته دست بشر) همیشه وسوسه انگیز ومطلوب بوده است محققینی که طی سالها در این زمینه فعالیت کرده اند بسیارند؛ لیکن نتیجه ای ن تلاشها ، صرف نظر ازیافته های ارزشمند، باور هرچه بیشتر این اصل بوده اس ت که مغز بشر دست نیافتنی است.
سبکه های عصبی چه دربعد آنالیز وتوسعه ساختاری وچه دربعد پیاده سازی سخت افزار ازنظر کمی وکیفی وتوانایی درحال رشد وپیشرفت می باشد وتکنیکهای مختلف محاسبات عصبی ازلحاظ تعداد همچنان درحال افزایش است فعالیت علمی و کاربردی درمسائل فنی – مهندسی ازقبیل سیستمهای کنترلی ،پردازش سیگنالهاو شناسایی الگو گسترش یافته است. بااذعان بخه این مسائل، دراین بخش قصد داریم به معنای شبکه های عصبی مصنوعی ، حدود انتظارات ماازاین شبکه هاوشباهتهای آنها با شبکه های واقعی بپردازیم.
هنگامی که این جملات رامطالعه می کنید درعمل ازیک سیستم شبکه های عصبی بیولوژیکی پیچیده ، جهت فهم مطالب کتاب می ناییدازمغز به عنوان یک سیستم پردازش اطلاعات باساختار موازی وکاملاً پیچیده که دو درصد وزن بدن راتشکیل می دهد.
وبیش از بیست درصد کل اکسیژن بدن را مصرف می کند برای خواندن، نفس کشیدن ، حرکت، تفکر وتفحص وکلیه اعمال آگاهانه وبسیاری ازرفتارهای ناخودآگاه استفاده می شود. جهت واضح شدن توانائی مغز، یک بازی تنیس رادرنظر بگیرید بازیکن اول به توپ ضربه مزند وتوپ باسرعتی بیش از 130کیلومتر درساعت ب ه زمین حریف می رس د حریف مقابل نیز با سرعتی معادل 60 کیلومتر درساعت به توپ ارسالی پاسخ می دهد.تصور نمایید که چه حجم عظیمی ازاطلاعات وسیگانلها جهت این کار ودرطی زمانی کمتر از چندثانیه بایستی جمع آوری وحاسبه شود. این که چگونه مغز این کارها راانجا م می دهد اززمانی مطرح شد که دریافتند مغز برای محاسبات خود، از ساختاری کاملاً مغایر باساختار متداول برخوردار می باشد.تلاش برای فهم این موضوع خصوصاً ازسال 1911قوت گرفت ، زمانی که برای نخستین بارشخصی به نام سگال اعلام کرد که مغز ازعناصر اصلی ساختاری به نام نرون تشکیل یافته است.
هرنرون بیولوژیکی به عنوان اجتماعی ازموادآلی اگر چه دارای پیچیدگی یک میکروپروسسور می باشد ولی دارای سرعت محاسباتی برابر بایک میکروپروسسور نیست.
بعضی ازساختارهای نرونی درهنگام تولد ساخته می شوند وقسمتهای دیگر درطول مسیر حیات ، مخصوصاً دراوایل زندگی به و.جود می آیند وقوام می گیرند دانشمندان علم بیولوژیکی به تازگی دریافته اند که عملکرد نرونهای بیولوژیکی ازقبیل ذخیره سازی وحفظ بیولوژیکی درخودنرونها وارتباطات بین نرونها ن هفته است. به عبارت فنی تر ، یادگیری به عنوان ایجاد ارتباطات جدید بین نرونها وتنظیم مجدد ارتباطات موجود استنباط می شود.
اگر چه دانش کمی ازعملکرد نرونها داریم، لیکن سوال این جاست که آیا می توان یک شبکه کوچک تزنرونها ی مصنوعی ساده ساخت، بطوری که جهت حل مسائل پیچیده – که دراصل چیزی جز یادگیری نگاشتها نیست- آموزش پذیر باشد؟ پاسخ مثبت است واین کتاب دراصل جوابی براین مدعاست.
انتظارات
شبکه های عصبی باوجود این که باسیستم عصبی طبیعی قابل مقایسه نیستند ویژگیهایی دارند که آنها رادربعضی ازکابردهایی مانند تفکیک الگو، رباتیک ، کنترل، وبطور کلی درهرجا که نیاز به یادگیری یک نگاشت خطی ویاغیر خطی باشد، ممتاز می نمایند این ویژگیها به شرح زیر هستند:
1- قابلیت یادگیری:
استخراج نتایج تحلیلی ازیک نگاشت غیر خطی که باچند مشخص شده، کار ساده ای نیست، زیرا نرون یک دستگا ه غیرخطی است ودرنتیجه یک شبکه عصبی که از اجتماع این نرونها تشکیل می شود نیز یک سیستم کاملاً پیچیده وغیر خطی خواهد بود. به علاوه، خاصیت غیر .خطی عناصر پردازش، ذدرکل شبکه توزیع می گردد. پیاده سازی این نتایج با یک الگوریتم معمولی وبدون قابلی ت یادگیری ، نیاز به دقت ومراقبت زیادی دارد. درچنین حالتی سیستمی که بتواند خود ای ن رابطه رااستخراج کند بسیار سودمند به نظر می رسدخصوصاًافزودن مثالهای احتمالی درآینده به یک سیستم باقابلیت یادگیری ، به مراتب آسانتر ازانجام آن دریک سیستم بدون چنین قابلیتی است، چراکه درسیستم اخیر ، افزودن یک مثال جدید به منزله تعویض کلیه کارهای انجام شده قبلی است.
قابلیت یادگیری یعنی توانایی تنظیم پارامترهای شبکه( وزنهای سیناپتیکی) درمسیرزمانی که محیط شبکه تغییر می کند وشبکه شرایط جدید راتجربه می کند بااین هدف که اگر شبکه برای یک وضعیت خاص آموزش دید وتغییر کوچکی ئرشرایط محیطی آن (وضعیت) رخ داد، شبکه بتواند باآموزش مختصر برای شرایط جدید نیزکارآمد باشد.دیگر این که اطلاعات درشبکه های عصبی درسیناپسها ذخیره می گرددوهرنرون در شبکه، به صورت بالقوه از.کل فعالیت سایر نرونها متأثرمی شود ودرنتیجه ، اطلاعات ازنوع مجزا ازهم نبوده بلکه متأثر ازکل شبکه می باشد.

فرمت این مقاله به صورت Word و با قابلیت ویرایش میباشد

تعداد صفحات این مقاله 23   صفحه

پس از پرداخت ، میتوانید مقاله را به صورت انلاین دانلود کنید

پروژه منطق فازی و کنترل فازی - عصبی پارک معکوس خودرو

اختصاصی از اس فایل پروژه منطق فازی و کنترل فازی - عصبی پارک معکوس خودرو دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پروژه منطق فازی و کنترل فازی - عصبی

پارک معکوس خودرو 

15 صفحه فایل word به همراه فایل برنامه نویسی شده MATLAB

حل تمرینات درس شبکه عصبی دکتر منهاج+جزوه فارسی شبکه های عصبی

اختصاصی از اس فایل حل تمرینات درس شبکه عصبی دکتر منهاج+جزوه فارسی شبکه های عصبی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

حل تمرینات درس شبکه عصبی دکتر منهاج

+جزوه فارسی شبکه های عصبی

هوش محاسباتی

شبکه های عصبی

فصل اول
– مقدمه
– معنای شبکه های عصبی
– انگیزه های بیولوژیکی
– تشابهات و انتظارات
– تاریخچه و کاربرد
• فصل دوم
– مدل ریاضی نرون
– مدل تک ورودی و چند ورودی
– ساختار شبکه های عصبی: شبکه های یک و چند لایه

فصل سوم: مسئله تشریحی شناسایی الگو
– شناسایی الگو
– معرفی سه شبکه های نمونه: پرسپترون، همینگ و هاپفیلد
– استفاده از آن در حل مسئله فوق

فصل چهارم
– فرایند یادگیری
– شبکه های عصبی به عنوان سیستمهای دینامیکی آموزش پذیر
– یادگیری شبکه
– انواع یادگیری: با ناظر، بدون ناظر و تشدیدی
– قانون یادگیری پرسپترون

فصل هفتم
– مقدمه
– مبانی بهینه سازی و نقاط بهینه
– روشهای می نیمم سازی
– یادگیری ویدرو-هوف و شبکه آدالاین
LMS – الگوریتم
– کاربرد شبکه آدالاین در فیترهای تطبیقی

فصل 8
شبکه های عصبی چند لایه
پیشخور و یادگیری پس انتشار
خطا

فصل هشتم
– مقدمه
– شبکه پرسپترون چند لایه
– حل چند مسئله
(BP) – الگوریتم پس انتشار خطا
– تقریب توابع
– کاربردهای شبکه عصبی چند لایه

دانلود پروپوزال کارشناسی ارشد تحلیل مقایسه ای شبکه های عصبی مصنوعی و تجزیه و تحلیل رگرسیون در مدل سازی ساختار سرمایه شرکتها

اختصاصی از اس فایل دانلود پروپوزال کارشناسی ارشد تحلیل مقایسه ای شبکه های عصبی مصنوعی و تجزیه و تحلیل رگرسیون در مدل سازی ساختار سرمایه شرکتها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

عناوین بکار رفته در این پروپوزال کارشناسی ارشد عبارتند از:

بیان مسأله

اهمیت و ضرورت تحقیق

مرور ادبیات و سوابق مربوطه

جنبه جدید بودن و نوآوری در تحقیق

اهداف تحقیق

تعریف واژه ها و اصطلاحات فنی و تخصصی (به صورت مفهومی و عملیاتی)

روش شناسی تحقیق

جامعه آماری&nbsp

روش نمونه گیری&nbsp

حجم نمونه

روش ها و ابزار تجزیه و تحلیل داده ها

محدودیتهای تحقیق

منابع و ماخذ

توجه : با تخفیف ویژه 

پس از انجام مراحل خرید حتما روی دکمه تکمیل خرید در صفحه بانک کلیک کنید تا پرداخت شما تکمیل شود تمامی مراحل را تا دریافت کدپیگیری سفارش انجام دهید ؛ اگر نتوانستید پرداخت الکترونیکی را انجام دهید چند دقیقه صبر کنید و دوباره اقدام کنید و یا از طریق مرورگر دیگری وارد سایت شوید یا اینکه بانک عامل را تغییر دهید.پس از پرداخت موفق لینک دانلود به طور خودکار در اختیار شما قرار میگیرد و به ایمیل شما نیز ارسال می شود.