اس فایل

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

اس فایل

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

دانلود کتاب آموزش تولید گل های مصنوعی,بلندر و چرمی

اختصاصی از اس فایل دانلود کتاب آموزش تولید گل های مصنوعی,بلندر و چرمی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود کتاب آموزش تولید گل های مصنوعی,بلندر و چرمی


دانلود کتاب آموزش تولید گل های مصنوعی,بلندر و چرمی

دانلود کتاب آموزش تولید گل های مصنوعی,بلندر و چرمی

 

مشخصات محصول:

نام کتاب: آموزش تولید گل های مصنوعی,بلندر و چرمی

نوع فایل:پی دی اف و زیپ شده

حجم فایل:۹۸۲ کیلو بایت

تعداد صفحات:۹۷ صفحه

قیمت کتاب: ۶۰۰ تومان

نحوه خرید: خرید آنلاین و دانلود


دانلود با لینک مستقیم


دانلود کتاب آموزش تولید گل های مصنوعی,بلندر و چرمی

پایان نامه بررسی و ارزیابی هوش و هوش مصنوعی و تاثیر آن بر روی افراد

اختصاصی از اس فایل پایان نامه بررسی و ارزیابی هوش و هوش مصنوعی و تاثیر آن بر روی افراد دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پایان نامه بررسی و ارزیابی هوش و هوش مصنوعی و تاثیر آن بر روی افراد


تحقیق درباره بررسی هوش و هوش مصنوعی  و تاثیر آن بر روی افراد

فرمت فایل : word (قابل ویرایش)

 

 

 

 

 

 

تعریف هوش:

بطور کلی تعاریف متعددی را که توسط روان شناسان برای هوش ارائه شده است، می‌توان به سه گروه تربیتی (تحصیلی) ، تحلیلی و کاربردی تفسیم کرد.

تعریف تربیتی هوش:

به اعتقاد روانشناسان تربیتی ، هوش کیفیتی است که مسبب موفقیت تحصیلی می‌شود و از این رو یک نوع استعداد تحصیلی به شمار می‌رود. آنها برای توجیه این اعتقاد اشاره می‌کنند که کودکان باهوش نمره‌های بهتری در دروس خود می‌گیرند و پیشرفت تحصیلی چشم گیری نسبت به کودکان کم هوش دارند. مخالفان این دیدگاه معتقدند کیفیت هوش را نمی‌توان به نمره‌ها و پیشرفت تحصیلی محدود کرد، زیرا موفقیت در مشاغل و نوع کاری که فرد قادر به انجام آن است و به گونه کلی پیشرفت در بیشتر موقعیتهای زندگی بستگی به میزان هوش دارد.

تعریف تحلیلی هوش:

بنابه اعتقاد نظریه پردازان تحلیلی ، هوش توانایی استفاده از پدیده‌های رمزی و یا قدرت و رفتار موثر و یا سازگاری با موقعیتهای جدید و تازه و یا تشخیص حالات و کیفیات محیط است. شاید بهترین تعریف تحلیلی هوش به وسیله « دیوید وکسلر » ، روان شناس امریکایی ، پیشنهاد شده باشد که بیان می‌کند: هوش یعنی تفکر عاقلانه ، عمل منطقی و رفتار موثر در محیط.

تعریف کاربردی هوش

در تعاریف کاربردی ، هوش پدیده‌ای است که از طریق تستهای هوش سنجیده می‌شود و شاید عملی‌ترین تعریف برای هوش نیز همین باشد.

تاریخچه مطالعات مربوط به هوش:

مساله هوش به عنوان یک ویژگی اساسی که تفاوت فردی را بین انسانها موجب می‌شود، از دیرباز مورد توجه بوده است. زمینه توجه به عامل هوش را در علوم مختلف می‌توان مشاهده کرد. برای مثال زیست شناسان ، هوش را به عنوان عامل سازش و بقا مورد توجه قرار داده‌اند. فلاسفه بر اندیشه‌های مجرد به عنوان معنای هوش و متخصصان تعلیم و تربیت ، بر توانایی یادگیری تاکید داشته‌اند.

در مقاله‌ای معتبر که در سال 1904 منتشر شد، « چارلز اسپیرمن » ، روان شناس بریتانیایی ، نخستین کوشش برای تحقیق در ساختمان هوش را با روشهای تجربی و کمی تشریح کرد. پیدایش مقیاس هوشی بینه سیمون ، در سال 1905 و به دنبال آن تهیه و استاندارد شدن مقیاس استنفرد _ بینه ، در سال 1916 در امریکا ، از فعالیتهای اولیه به منظور تهیه ابزار اندازه گیری هوش بوده است. البته در سال 1838 « اسکیرول » به منظور تهیه ضوابطی برای تشخیص و طبقه بندی افراد عقب مانده ذهنی ، روشهای مختلفی را آزمود و به این نتیجه رسید که مهارت کلامی فرد بهترین توانش ذهنی اوست. جالب آن که بعدها نیز مهارت کلامی از عوامل اساسی توانش ذهنی شناخته شد و امروز نیز محتوای اکثر تستهای هوش را مواد کلامی تشکیل می‌دهد.

ترستون ، ثرندایک ، سیریل برت ، گیلفورد ، فیلیپ ورنون ، از دیگر افرادی بودند که در زمینه هوش به تحقیق و بررسی پرداختند.


دانلود با لینک مستقیم


پایان نامه بررسی و ارزیابی هوش و هوش مصنوعی و تاثیر آن بر روی افراد

پاور پوینت شبکه های عصبی مصنوعی درس هوش مصنوعی

اختصاصی از اس فایل پاور پوینت شبکه های عصبی مصنوعی درس هوش مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پاور پوینت شبکه های عصبی مصنوعی درس هوش مصنوعی


پاور پوینت شبکه های عصبی مصنوعی درس هوش مصنوعی

فرمت فایل : power point (قابل ویرایش)

lشبکه عصبی مصنوعی روشی عملی برای یادگیری توابع گوناگون نظیر توابع با مقادیر حقیقی، توابع با مقادیر گسسته و توابع با مقادیر برداری می‌باشد.
lیادگیری شبکه عصبی در برابر خطاهای داده‌های آموزشی مقاوم بوده و اینگونه شبکه‌ها با موفقیت به مسایلی نظیر شناسایی گفتار، شناسایی و تعبیر تصاویر، و یادگیری روبات اعمال شده است.

دانلود با لینک مستقیم


پاور پوینت شبکه های عصبی مصنوعی درس هوش مصنوعی

تحقیق کاربرد شبکه‌های عصبی مصنوعی در مهندسی رودخانه

اختصاصی از اس فایل تحقیق کاربرد شبکه‌های عصبی مصنوعی در مهندسی رودخانه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تحقیق کاربرد شبکه‌های عصبی مصنوعی در مهندسی رودخانه


تحقیق کاربرد شبکه‌های عصبی مصنوعی در مهندسی رودخانه

 

 

 

 

 

 

کاربرد شبکه‌های عصبی مصنوعی

در مهندسی رودخانه

تخلیه‌های صنعتی و پساب‌های کشاورزی به داخل سیستم آبزیان باعث می‌شود که رسوبات کف توسط موادسمی آلوده شوند. به همین ترتیب وقتی رژیم رودخانه تغییر می‌نماید این رسوبات آلوده به پایین دست رودخانه انتقال می‌یابند. تخمین دبی این رسوبات آلوده گام اول به سوی بهبود سازی کیفیت آب می‌باشد.

طبق گزارشات، درحال حاضر، بسیاری از سدهای کشورمان، با مشکل رسوب و پرشدن پیش از موعد مخازن مواجه هستند از جمله گزارشی که در مورد رسوبگذاری در سد سفید رود منتشر شده که نشان می‌دهد که در هفدهمین سال بهره برداری، رسوبات ورودی نزدیک به نیمی از حجم مخزن را اشغال کرده‌اند. در حالی که مشاور این شد، عمر مفید آن را صد سال دانسته است.

همچنین سد شهید عباسپور که تخمین اولیه برای رسوب آن 2 میلیون مترمکعب در سال بوده، در حالی که نتایج هیدروگرافی در سال 1362 در مخزن این سد نشان می‌دهد که درطی 7 سال اول بهره برداری از این سد سالیانه بطور متوسط 38 میلیون متر مکعب وارد مخزن شده است. بدیهی است که افزایش پیش‌بینی میزان رسوب وارده به دریاچه می‌تواند از این خسارات جلوگیری به عمل آورد و تحقیق این امر بستگی زیادی به روشهای محاسباتی و وجود سنجشهای مناسب رودخانه‌ای دارد.

تا کنون معادلات زیادی برای تخمین میزان رسوب انتقالی رسوب انتقالی توسط رودخانه‌ها ارائه شده است که همه آنها بر پایه قوانین تئوری دینامیک جریان و انتقال ذرات می‌باشد. آلونسوو نیبلینگ و فوستر در سال 1982 و یانگ در 1996 از بین دیگران، روشهای متعدد قراردادی را مقایسه نمود برای محاسبه دبی کل رسوب. بعضی از روشها که روش غیرمستقیم نامیده شدند، شامل توابع انتقالی بر اساس تابع بار بستر اینشتین هستند که بار رسوب کل از مجموع توابع بار معلق و بار بستر بدست می‌آید. مانند روش اصلاح شده اینشتین توسط کلبی و همبری (1955) و توفالتی (1969). روشهای مذکور این نکته را مدنظر قرار می‌دهند که هیدرودینامیک هر حالت انتقال یکسان نیست اگر چه تمایز آشکار بین در حالت معلق و بستر نیز به آسانی ممکن نیست، کاربرد روشهای گفته شده از نظر تئوری نسبتاً کامل است اما ممکن است به نظر دشوار برسد.

روشهای دیگر که روشهای مستقیم نامیده می‌شوند، بار رسوب کل را به طور مستقیم مشخص می‌کنند، بدون اختلاف قائل شدن بین دو حالت انتقال. بعضی از این روشها از مفهوم نیروی جریان ناشی می‌شوند. (کار جریان) مانند روش بگنولد (1966) و روش انگلند و هانسن (1967) که بستگی به مفهوم نیرو و قوانین شبیه‌سازی برای بدست آوردن تابع انتقال رسوب دارد. روش آکرو وایت (1973) بر اساس مفهوم نیروی جریان، بگونولد و آنالیز ابعادی برای بیان تحرک و سرعت انتقال رسوب پایه‌ریزی شده‌اند. یانگ در سالهای 1972 و 73 یک مدل تحلیل نیرویی بکار برد و به نیروی جریان موجود در واحد وزن سیال برای انتقال رسوب تأکید کرد. ولیکانوف (1954) تابع انتقال را از تئوری نیروی ثقل استخراج کرد. روشهای دیگر از توابع انتقال دیگری پیروی می‌کنند، مثلاً چنگ و سیمونزو ریچاردسون (1967) بار کل را از مجموع بار بستر و معلق محاسبه نمودند. لارسن (1958) یک رابطه وابسته‌ای بین شرایط جریان و دبی رسوبی نتیجه توسعه داد. شن و هانگ (1972) یک معادله رگرسیون براساس داده‌های آزمایشگاهی استخراج کردند.

برانلی (1981) نیز آنالیز رگرسیون را برای بدست آوردن تابع بکار گرفت. ون راین (1984) بار کل را از مجموع بار بستر و متعلق محاسبه نمود. کریم و کندی (1990) آنالیز چند رگرسیونی غیرخطی را برای استخراج یک رابطه بین سرعت جریان، دبی رسوب و هندسه شکل بستر و ضریب اصطکاک رودخانه‌های فرسایشی بکار گرفت.

این مدل‌های دینامیکی در تعریف پارامترهای مهم مسئله موفق بودند. با این وجود برای بدست آوردن یک فرمول منفصل (شکل ثابت معادله)، بعضی پارمترهای مهم برای سهولت صرفنظر می‌شوند. ثابت‌های غیرمعلوم برای پایداری جمع می‌شدند و بعضی شرایط مرزی برای بکارگیری فرض می‌شوندو نتیجتاً این سؤال مطرح می‌شود که آیا فرمول برای انحراف رودخانه‌ها به طور موفق بکار رود؟

    اخیراً روش شبکة عصبی در شاخه‌های متعدد علمی بکار می‌رود. روش گفته شده یک ابزار قوی برای بهبود سازی در هیدرولیک و محیط زیست با جزئیات کافی برای اهداف طراحی و مدیریت پروژه‌ها می‌باشد. این تکنیک یک رشد ساختاری در کاربرد مهندسی رودخانه و منابع آب داشته است مانند مطالعه کرونانیتی و همکاران (199)، فلود و کارتام (1994) و گرابرت (1995) و مینس (1998) و سانچز و همکاران (1998) و یانگ و همکاران (1999).

به سبب کاربردهای موفق در مدل کردن رفتار سیستم غیرخطی در یک محدوده وسیع از نواحی، شبکه‌های عصبی مصنوعی در هیدرولوژی و هیدرولیک بکار رفته‌اند. شبکه‌های عصبی مصنوعی در مدل بارش ـ رواناب، تخمین جریان، شبیه‌سازی آلودگی جریان، شناسایی پارامتر و مدل کردن غیرخطی ورودی و خروجی سریهای زمانی بکار رفته‌اند. یک شبکه عصبی سه لایه پیشخور توسط فرنچ و همکاران (1992) برای پیش‌بینی شدت بارش در مکان و زمان بکار رفت. این فرد نتایج را با دو روش دیگر پیش‌بینی ترم ـ کوتاه مقایسه نمود. چنگ و تسانگ (1992) چندین روش رگرسیون و شبکة عصبی مصنوعی برای مدل کردن اکی والان برف ـ آب مقایسه کردند و گزارش دادند که یک شبکه عصبی مصنوعی نتایج بهتری ارائه می‌دهد.

HSU و همکاران (1995) گزارش کردند که شبکه پیشخور چندین لایه بهترین ابزار برای تقریب توابع ورودی ـ خروجی است. آنها یک الگوریتم پیچیده جذر ـ کمینه خطی را برای آموزش یک شبکه پیشخور سه لایه پیشنهاد دادند. که نشان داد روش مدل شبکه عصبی مصنوعی ارائه بهتری از روابط بارش ـ روانات برای یک حوضه با اندازه متوسط که با مدل آرمکس یا مدل رطوبت خاک ساکرامنتو مقایسه شد می‌دهد.

رامان و سانیل کومار (1996) شبکه عصبی مصنوعی را برای تولید جریان ورودی مصنوعی استفاده کردند و اجرای خود را با یک مدل چند متغیرة سریهای زمان مقایسه نمودند. منیس‌وهال (1996) یکسری از آزمایشات عددی دربارة کاربرد یک شبکهء عصبی مصنوعی را به مدل کردن بارش ـ روناب هدایت کردند و نتیجه گرفتند که شبکه‌های عصبی مصنوعی در شناسایی مفید روابط بین دبی و بارندگی‌های قبلی توانا می‌باشد. پیشین Autecedent

کریر و همکارانش در سال (1996) یک سیستم هیدروگراف رواناب مجازی براساس یک شبکة عصبی را طراحی کردند و یک ارتباط خوب بین داده‌های مشاهده شده و پیش‌بینی شده بدست آوردند. رامان و چاندرا (1996) عملکرد مخزن یک سد را به دوروش برنامه‌نویسی دینامیکی (DP) و روند شبکه عصبی و (DP) و رویه دگرسیون چند خطی استخراج نمودند.

آنها نتیجه‌گیری کردند که روش (DP) و شبکه عصبی اجرای بهتری از روش دیگر ارائه می‌دهد. تیر و مالایا و دئو (1998) یک شبکه عصبی مصنوعی برای تخمین مرحله وسن رودخانه بکار بردند و گزارش نمودند که مقادیر کمتر مرحله رودخانه با استفاده از این روش بهتر تخمین زده شدند. داوسن و ویلبی (1998) یک شبکة عصبی مصنوعی برای تخمین جریان رودخانه بکار بردند و توانایی آنها در عهده داری با داده‌های ناقص و گم شده و یادگیری از پیش‌بینی شدن رایج از عهده برآمدن cope تصادفی در زمان واقعی را اشاره نمودند. آنها همچنین به نیاز به رسیدگی دقیق به روابط بین طول دوره یادگیری و واقعیت هیدرولوژیکی تخمین شبکة عصبی مصنوعی تأکید نمودند. علی و یرالتا در سال (1999) یک شبکة عصبی مصنوعی را در پیوستگی با یک الگوریتم ژنتیک برای مدل کردن حساسیت آبخوان پیچیده سطحی بکار گرفتند. جین و همکارانش (1999) یک شبکة عصبی مصنوعی برای تخمین ورودی و بهره‌برداری مخزن بکار بردند. ساجی کومار و تاندا و سوارا (1999) نتیجه گرفتند که یک شبکة عصبی مصنوعی مؤثرترین مدلهای جعبه سیاه آزمایش شده برای کالیبراسیون دوره‌های کوتاه 6 ساله برای مدل‌های بارش رواناب می‌باشد.

در مرور رشدی کاربردهای شبکة عصبی در بخش آب، یک مرور جامع از مفهوم و کاربرد آنها توسط کمیته اجرایی ASCE در کاربرد شبکه‌های عصبی مصنوعی در هیدرولوژی اجرا شد (ASCE 2000a,d). این نتیجه می‌شود که ANN ها می‌توانند به خوبی مدلهای موجود انجام شوند. با این وجود فیزیک پروسه اساسی هیدرولوژیکی محصور به سری وزنهای بهینه و مقادیر آستانه و نه قبلاً آشکار شده توسط استفاده کننده پس از آموزش می‌باشد. در نتیجه شبکه‌های عصبی مصنوعی نمی‌توانند به عنوان داروی عمومی برای مسائل هیدرولوژیکی مورد ملاحظه قرار گیرند و نه جانشین سایر تکنیکهای مدل سازی شوند.

در32صفحه با قابلیت ویرایش


دانلود با لینک مستقیم


تحقیق کاربرد شبکه‌های عصبی مصنوعی در مهندسی رودخانه

دانلود مقاله انواع هوش و هوش مصنوعی

اختصاصی از اس فایل دانلود مقاله انواع هوش و هوش مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود مقاله انواع هوش و هوش مصنوعی


 دانلود مقاله انواع هوش و هوش مصنوعی

عنوان مقاله : انواع هوش و هوش مصنوعی

قالب بندی : Word

شرح مختصر : بطور کلی تعاریف متعددی را که توسط روان شناسان برای هوش ارائه شده است، می‌توان به سه گروه تربیتی (تحصیلی) ، تحلیلی و کاربردی تفسیم کرد. به اعتقاد روانشناسان تربیتی ، هوش کیفیتی است که مسبب موفقیت تحصیلی می‌شود و از این رو یک نوع استعداد تحصیلی به شمار می‌رود. آنها برای توجیه این اعتقاد اشاره می‌کنند که کودکان باهوش نمره‌های بهتری در دروس خود می‌گیرند و پیشرفت تحصیلی چشم گیری نسبت به کودکان کم هوش دارند. مخالفان این دیدگاه معتقدند کیفیت هوش را نمی‌توان به نمره‌ها و پیشرفت تحصیلی محدود کرد، زیرا موفقیت در مشاغل و نوع کاری که فرد قادر به انجام آن است و به گونه کلی پیشرفت در بیشتر موقعیتهای زندگی بستگی به میزان هوش دارد. بنابه اعتقاد نظریه پردازان تحلیلی ، هوش توانایی استفاده از پدیده‌های رمزی و یا قدرت و رفتار موثر و یا سازگاری با موقعیتهای جدید و تازه و یا تشخیص حالات و کیفیات محیط است. شاید بهترین تعریف تحلیلی هوش به وسیله « دیوید وکسلر » ، روان شناس امریکایی ، پیشنهاد شده باشد که بیان می‌کند: هوش یعنی تفکر عاقلانه ، عمل منطقی و رفتار موثر در محیط.

فهرست :

تعریف هوش

تعریف تربیتی هوش

تعریف تحلیلی هوش

تعریف کاربردی هوش

تاریخچه مطالعات مربوط به هوش

عوامل موثر بر هوش

انواع آزمونهای هوش

طبقات هوش

هوش چندگانه

پوستر

صوت

نمایش دادن

موسیقی

هوش هیجانی

اندازه‌گیری هوش هیجانی

هوش معنوی

هوش مصنوعی

فلسفۀ هوش مصنوعی

مدیریت پیچیدگی

سیستم‌های خبره

عامل‌های هوشمند

آینده هوش مصنوعی

تاریخ هوش مصنوعی

جان مک کارتی

هدف هوش مصنوعی

هوش مصنوعی و هوش انسانی

ویژگی های هوش مصنوعی

هوش مصنوعی ترکیبی

دین و هوش مصنوعی

اشاره

بررسی آزمون

دستکاری نمادها

دو فرضیه در هوش مصنوعی

استدلال اتاق چینی

دین و برداشت مکانیکی از تفکر

منابع


دانلود با لینک مستقیم


دانلود مقاله انواع هوش و هوش مصنوعی