هایدی

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

هایدی

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

ترکیب شبکه عصبی و الگوریتم ژنتیک (کد 232)

اختصاصی از هایدی ترکیب شبکه عصبی و الگوریتم ژنتیک (کد 232) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

ترکیب شبکه عصبی و الگوریتم ژنتیک (کد 232)


ترکیب شبکه عصبی و الگوریتم ژنتیک (کد 232)

چکیده مقاله

مقاله اصلی به همراه ترجمه+شبیه سازی+گزارش+آموزش

توجه: برای مشاهده مقالات می توانید وارد کانال تلگرام شوید و سپس مقاله مورد نظر خود را مشاهده نمایید.
توجه: با پرداخت مبلغ مقاله مورد نظر خود به صورت کارت به کارت از 10%  تخفیف بهره مند شوید.برای این منظور بعد از کسر 10% مبلغ مقاله مابقی را به شماره کارت ذیل واریز نمایید.سپس کد مقاله را تلگرام نمایید.
موبایل: 09210225047
تلگرام: 09210225047
کانال تلگرام: simulinkpaper@
ایمیل: lotfabadi.alireza@gmail.com
شماره کارت: 7412-7439-8110-6273  به نام علیرضا لطف آبادی


دانلود با لینک مستقیم


ترکیب شبکه عصبی و الگوریتم ژنتیک (کد 232)

مقاله در مورد تأثیر فعالیت عصبی سمپاتیک و کته کولامین‌‌ها روی نورون‌‌های آوران اولیه

اختصاصی از هایدی مقاله در مورد تأثیر فعالیت عصبی سمپاتیک و کته کولامین‌‌ها روی نورون‌‌های آوران اولیه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 15

 

تأثیر فعالیت عصبی سمپاتیک و کته کولامین‌‌ها روی نورون‌‌های آوران اولیه

در شرایط عادی، نورون‌‌های آوران اولیه نسبت به کته کولامین‌‌ها حساسیتی نداشته و فعالیت آنها تحت تأثیر جریان سمپاتیک قرار نمی‌گیرد. با این وجود در بعضی سندرم‌های درد نورماتیک مانند سندرم‌های درد موضعی پیچیده (استیروفی سمپاتیک رفلکسی و کوزاثری) وضعیت تفاوت می‌نماید. این موضوع بر اساس مشاهدة بالینی تأثیر اعمال سمپاتولیتیک در تسکین درد در این سندرم‌ها می‌باشد. در گزارش مطالعه صد سالة خود در سال 1967 به نحو بسیار برجسته‌ای خصوصیات بالینی کوزالژی و تأثیر ملاحظات سمپاتولیتیک را توصیف کرده است:

یکی از تجارب بسیار ارزشمند طرحی در طی جنگ جهانی دوم کشف این مسأله بود که قطع رشته‌های عصبی سمپاتیک خاصی تقریباً همیشه در درمان درد کوزالژی مؤثر است. با بلوک زنجیره سمپاتیک با داروی بی‌حسی موضعی، در صورتی که تزریق درست انجام شده باشد تقریباً تسکین صددرصد بطور فوری ظاهر می‌شود. در چنین وضعیتی تغییر چهره و رفتار بیمار بسیار جالب توجه می‌باشد.

با این وجود نویسندگان دیگری با فرضیه دخالت فعال سیستم عصبی سمپاتیک در تولید درد مخالفند. آنها معتقدند که نتایج مطالعات و استفاده از تکنیک‌های مختلف بلوک سمپاتیک در درد نوروپاتیک ندرتاً بطور کامل مورد بررسی قرار گرفته و غالباً نیز از نوع کنترل شده توسط دارونما نبوده اند.

در سال‌های اخیر، مطالعات تجربی و بالینی بسیاری باعث روشن‌تر شدن مسأله همچنان لاینحل نقش سیستم سمپاتیک در تولید درد در شرایط پاتوفیزیولوژیک شده‌اند. این مطالعات دو نوع تأثیر سمپاتیک روی نورون‌های آوران را مشخص نموده‌اند. تمایز آنها به نظر مربوط است به این مسئله که آیا ارتباط و اتصال بین نورون‌های آوران و سمپاتیک پس از آسیب تروماتیک عصبی بوجود می‌آید یا پس از التهاب بافت محیطی همراه با حساسیت به درد.

تأثیر فعالیت سمپاتیک و کته کولامین‌های روی رشته‌های آوران اولیه پس از آسیب عصبی (جدول 1)

تجارب حیوانی

ارتباط بین فیبرهای آوران و سمپاتیک آسیب دیده در محل ضایعه یا دیستال به آن پس از آسیب کامل عصبی: پس از آسیب تجربی کامل یک عصب فیبرهای آوران پوستی که سالم مانده‌اند دارای افزایش حساسیت نورآدرنرژیک می‌شوند. نورون‌ها در غشاء بلاسمایی خود گیرنده‌های فعال نورآدرنرژیک پیدا می‌کنند. (شکل 1A). در موش‌ها و گربه‌ها، فیبرهای آوران میلین‌دار و برون میلین را که به نورومای انتهای قطع شده عضو عصب‌دهی می‌نمایند می‌توان توسط آدرنالین و یا توسط تحریک فیبرهای سمپاتیک و ابران که بداخل نوروما رشد کرده‌اند، تحریک و حساس کرد. واکنش شیمیایی مستقیم آدرنرژیک بوده و در مدل موش غالباً از طریق گیرنده‌های آلفادو متصل می‌شود. در نوروماهای بالغ موش‌ها و گربه‌ها حساسیت به کته کولامین معمولاً بسیار کمتر بارز است. یک سال پس از قطع آناستوموز مجدد اعصاب محیطی که امکان رشد مجدد آکسونهارا ایجاد می‌نماید، تحریک الکتریکی تنة سمپاتیک در فرکانس‌های فیزیولوژیک تحریک (5-1 هرتز) همچنان می‌تواند از طریق یک مکانیزم آلفاز درنوسپتور، گیرنده‌های درد نوع C دژنره را فعال نماید.

شکل 1: تأثیر فعالیت سمپاتیک و کته کولامین‌ها روی نورون‌های آوران اولیه A. ضایعه کامل عصبی. محل تأثیر سمپتیک – آوران در نوروما و یا در گانگلیون ریشه پشتی است که توسط نورآدرنالین NA که از اعصاب پس گالگلیونی و آلفا آدرنوسپتورهایی که در غشاء پلاسمایی نورون‌های آوران بوجود آمده‌اند منتقل می‌شود. B. ضایعه ناقص عصبی. ضایعه ناقص عصبی معمولاً منجر به کاهش تراکم عصب‌دهی سمپاتیک (نورون پس گانگلیونی دانه‌دار) می‌شود. این مسأله باعث افزایش آلفادو آدرنوسپتورهای فعال در غشاء فیبرهای غیر فعال حس درد می‌شود. C. پس از التهاب بافتی، فیبرهای آوران اولیه غیر فعال ولی حساس شده دچار افزایش حساسیت به نورآدرنالین می‌شوند. نورآدرنالین مستقیماً روی فیبرهای آوران اثر نمی‌کند اما باعث ترشح پروستاگلاندین‌ها (PG) از پایانه‌های سمپاتیک که فیبرهای آوران را حساس می‌کنند خواهد شد. در همین رابطه، افزایش حساسیت به درد ناشی از بزادی کدینیس و فاکتور رشد عصبی (NGF) نیز توسط ترشح پروستاگلاندین‌ها از فیبرهای پس گانگلیونی تشدید و تقویت خواهد شد.

تداخلات فیبرهای آوران و سمپاتیک سالم و دست نخورده دیستال به ناحیة ضایعه در آسیب‌های ناقص عصبی: پاسخ فیبرهای C بدون میلین به تحریک تنه سمپاتیک در عصب پرونئال مشترک خرگوش دو هفته پس از ایجاد فشفر روی عصب مورد مطالعه قرار گرفته است. فشار روی عصب باعث افزایش آمپلی تودپتانسیل‌های عمل ترکیبی


دانلود با لینک مستقیم


مقاله در مورد تأثیر فعالیت عصبی سمپاتیک و کته کولامین‌‌ها روی نورون‌‌های آوران اولیه

شبکه عصبی مصنوعی

اختصاصی از هایدی شبکه عصبی مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

قابلیت­های مغز انسان مانند قابلیت یادگیری، تعمیم، خلاقیت، پردازش موازی و ... باعث شد که ساخت ماشینی که این قابلیت­ها را داشته باشد که این ماشین شبکه عصبی نام گرفت، شبکه عصبی مصنوعی، مجموعه­ای از نرون­های مصنوعی است که از طریق اتصال­هایی که "ارتباطات" نامیده می­شود، با یکدیگر در ارتباط هستند. هدف یک شبکه عصبی مصنوعی دستیابی به توانایی­های شبکه عصبی بیولوژیک نظیر شناسایی الگوها، رده بندی، به خاطر سپردن و حل مسائل پیچیده می­باشد. شبکه­های عصبی مصنوعی ابزاری توانمند و مبتنی بر شبکه­های عصبی بیولوژیکی می­باشند. شبکه‌های عصبی ارتباطات سیناپسی و ساختار نورونی، منطق فازی استنتاجات تقریبی و محاسبات ژنتیکی محاسبات موتاسیونی مغز را مدل می‌کنند. در شبکه ارتباطی مغز انسان­ها سیگنال­های ارتباطی به صورت پالس­های الکتریکی هستند. جزء اصلی مغز نرون است که از یک ساختمان سلولی و مجموعه­ای از شیارها و خطوط تشکیل شده و شیارها محل ورود اطلاعات به نرون هستند وخطوط محل خروج اطلاعات از نرون­اند. موضوعی که  در این سمینار مورد بررسی قرار گرفته  شبکه­های عصبی است، که شامل موضوعاتی از قبیل اینکه: شبکه عصبی چیست، چرا ازشبکه­های عصبی استفاده کنیم، شامل چه مواردی است، ازچه بخش هایی تشکیل شده، چه کاربردی دارد، مزایا و معایب آن و اینکه چگونه کار می­کند، می­باشد. از آنجا که شبکه­های عصبی نسل جدیدی از شبکه می­باشد لذا دارای دنیای از اطلاعات جدید در زمینه شبکه و علم آن است. از جمله نتایج ارزشمند این مقاله می­توان به آشنایی مبتدی با شبکه عصبی و طریقه کار آن و استانداردهای به کار رفته در آن اشاره کرد، که پایه و مقدمه­ای برای آشنایی هر چه بیشتر با این علم جدید می­باشد.


دانلود با لینک مستقیم


شبکه عصبی مصنوعی

پاورپوینت بازاریابی عصبی

اختصاصی از هایدی پاورپوینت بازاریابی عصبی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پاورپوینت بازاریابی عصبی


پاورپوینت بازاریابی عصبی

یکی از مباحث مهم در عملکرد مصرف کننده،درک چگونگی تصمیم گیری مصرف کنندگان می باشد که همیشه مورد توجه محققان،بازاریابان و مدیران صنعتی بوده است.پس از ناامیدی از روش های سنتی،روش های نوین و ترکیبی از قبیل بازاریابی عصبی توسعه یافته اند.ناتوانی مردم در توصیف احساساتشان به عنوان یک روش خودارزیابی،از دلایل مهم برای سودمندی بازاریابی عصبی می باشد.بازاریابی عصبی به عنوان یک شاخه علمی پلی است به سوی مطالعه رفتار مصرف کننده توسط علم عصب شناسی و شاخه ای جدید در بازاریابی است که واکنش های سطح نیمه هوشیار مشتریان را نسبت به گروه های محصولات،کالاها و برندها مطالعه میکند

تهیه و تنظیم: صالح عبادی لمر

سال انتشار:1394

برگرفته از متون مختلف علمی در سایت های پژوهشی

تعداد صفحات: 30


دانلود با لینک مستقیم


پاورپوینت بازاریابی عصبی

تحقیق و بررسی در مورد شبکه های عصبی 96 ص

اختصاصی از هایدی تحقیق و بررسی در مورد شبکه های عصبی 96 ص دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 94

 

 

دانشگاه آزاد اسلامی واحد مشهد

درس هوش مصنوعی

عنوان تحقیق : شبکه های عصبی

استاد محترم :

مهندس مهدیه شادی

تهیه کننده: سامان صحت بخش

مهدی مینائی

زمستان 86فهرست مطالب

عنوان صفحه

مقدمه 1

شبکه عصبی چیست ؟ 2

یادگیری در سیستم های بیولوژیک 4

سازمان مغز 6

نرون پایه 7

عملیات شبکه های عصبی 7

آموزش شبکه های عصبی 10

معرفی چند نوع شبکه عصبی 14

پرسپترون تک لایه 14

پرسپترون چند لایه 21

backpropagation 25

هاپفیلد 49

ماشین بولتزمن 67

کوهونن 83

کاربردهای شبکه های عصبی 86

منابع 90

مقدمه

الگوریتم ها در کامپیوتر ها اعمال مشخص و واضحی هستند که بصورت پی در پی و در جهت رسیدن به هدف خاصی انجام می شوند.حتی در تعریف الگوریتم این گونه آمده است که الگوریتم عبارت است از مجموعه ای ازاعمال واضح که دنبال ای از عملیات را برای رسیدن به هدف خاصی دنبال می کنند.آنچه در این تعریف خود نمایی می کند کلمه دنباله می باشد که به معنای انجام کار ها بصورت گام به گام می باشد. این امر مشخص می کند که همه چیز در الگوریتم های سنتی باید قدم به قدم برای کامپیوتر مشخص و قابل فهم و درک باشد.حتی در اولین الگوریتمهای هوش مصنوعی نیز بر همین پایه و کار قدم به قدم بنا نهاده شده اند.

در اواخرقرن بیستم رویکرد به الگوریتم های جدید صورت گرفت که علتهای مختلفی داشت مثل حجیم بودن میزان محاسبات برخی مسایل و بالا بودن مرتبه زمانی الگوریتم های سنتی در مورد این مسایل باعث شد نیاز به الگوریتمهای جدید احساس شود.همچنین برخی کارهای انسان که هنوز قابل انجام توسط کامپیوتر نبودندو یا به بخوبی توسط کامپیوتر انجام نمی شدند باعث این رویکرد شد.

مهمترین الگوریتمهای جدید عبارتند از :1- شبکه های عصبی 2- منطق فازی 3- محاسبات تکاملی

شبکه عصبی چیست ؟

این سوال که آیا انسان توانا تر است یا کامپیوتر موضوعی است که ذهن بشر را به خود مشغول کرده است.

اگر جواب این سوال انسان است چرا کامپیوتر اعمالی مانند جمع و ضرب و محاسبات پیچیده را در کسری از ثانیه انجام می دهد، حال آنکه انسان برای انجام آن به زمان زیادی نیازمند است. واگر جواب آن کامپیوتر است چرا کامپیوتر از اعمالی مانند دیدن و شنیدن که انسان به راحتی آنها را انجام می دهدعاجزاست.جواب این مسئله را باید در ذات اعمال جستجو کرد . اعمال محاسباتی اعمالی هستند سریالی و پی در پی به همین دلیل توسط کامپیوتر به خوبی انجام می شوند.حال آنکه اعمالی مانند دیدن وشنیدن کارهای هستند موازی که مجمو عه ای از داده های متفاوت و متضاد در آنها تفکیک و پردازش می شوندو به همین دلیل توسط انسان به خوبی انجام می شوند. در واقع مغز انسان اعمال موازی را به خوبی درک و آنها را انجام می دهدو کامپیوتر اعمال سریالی را بهتر انجام می د هد.حال باید دیدآیا می توان این اعمال موازی و در واقع ساختار مغز انسان را به نوعی در کامپیوتر شبیه سازی کرد و آیا می توان امکان یادگیری که از جمله توانایی های انسان است به نوعی در کامپیوتر مدل سازی نمود.این کار به نوعی در انسان هم انجام می شود و زمان انجام آن عمدتا در کودکی است.به عنوان مثال یک کودک ممکن است یک شی مانند چکش را نشناسد اما هنگامی که آن را می بیند واسم آن را یاد می گیرد و سپس چند چکش متفاوت را می بینداین شی را بخوبی می شناسدو اگر بعد از مدتی چکشی را که تا کنون آن را ندیده است ببیند به راحتی تشخیص می دهد که شی مورد نظر یک چکش است و تنها از نظر جزئیات با چکش های مشابه که قبلا دیده است تفاوت دارد.

لازم به ذکر است که شبکه های عصبی تنها در یادگیری کاربرد ندارند، بلکه تمام مسائل جدید وکلاسیک توسط آنها قابل حل می باشد.اما آنچه شبکه های عصبی بدان نیازمند است مثالها و نمونه های مفید وکافی است که بتواند به خوبی فضای مسئله را پوشش دهند.حال باید دیدچگونه می توان شبکه عصبی انسان را به نوعی شبیه سازی نمود، برای این کار نخست به ساختار مغز و سیستم عصبی انسان نگاهی گذرا می اندازیم.

مغز انسان یکی از پیچیده ترین اعضای بدن است که تا کنون نیز به درستی شناخته نشده است و شاید اگر روزی به درستی شناخته شودبتوان شبیه سازی بهتری از آن انجام داد و به نتایج بهتری درباره هوش مصنوعی رسید.تحقیقات در مورد شبکه های عصبی نیز از زمانی آغاز شد که رامون سگال درباره ساختار مغز و اجزای تشکیل دهنده آن اطلاعات و نظراتی ارائه کرد. او در اوایل قرن بیستم مغز را به عنوان اجتماعی از اجزای کوچک محاسباتی دانست و آنها را نرون نامید.امروزه ما می دانیم که بیشتر فعالیتهای انسان را نرونها انجام می دهندو در کوچکترین فعالیتهای حیاتی انسان مانند پلک زدن نیز نقش حیاتی و اساسی دارند.این نکته هم بسیار جالب است بدانید که در بدن ما حدودنرون وجود دارد که هر کدام از این نرونها با نرون دیگر در ارتباط هستند.نرونها شکلها


دانلود با لینک مستقیم


تحقیق و بررسی در مورد شبکه های عصبی 96 ص