این فایل حاوی جزوه آموزشی شبکه های عصبی مصنوعی می باشد که به صورت فرمت PDF در7 فایل در اختیار شما عزیزان قرار گرفته است، در صورت تمایل می توانید این محصول را از فروشگاه خریداری و دانلود نمایید.
فهرست
هوش محاسباتی
شبکه های عصبی
مدل ریاضی نرون
مسئله تشریحی شناسایی الگو
پرسپترون تک لایه
شبکه های آدالاین و یادگیری LMS
شبکه های عصبی چند لایه
تصویر محیط برنامه
فرمت فایل : power point (لینک دانلود پایین صفحه) تعداد اسلاید : 71 اسلاید
مقدمه :
مسائل مناسب برای یادگیری شبکه های عصبی
10 صفحه
چکیده
در این تحقیق, شبکه های عصبی مصنوعی جهت عیب یابی یکی ازفرایندهای مورد استفاده در فرآورش گاز طبیعی به کار رفته است. این شبکه ها در مدلسازی فرآیند های غیر خطی و پیچیده قابل استفاده می باشند و از این رو کاربرد زیادی در فرآیندهای صنایع نفت و گاز دارند. یکی از کاربردهای شبکه های عصبی تشخیص عیوب فرایند با استفاده از داده های به دست آمده از سیستمهای اندازه گیری کمیت های فرایندی میباشد. تشخیص صحیح و سریع عیوب یکی از مسائل مهم در راهبری و مدیریت عملیات واحدهای فرآیندی می باشد. عدم تشخیص به موقع مشکلات و عیوب باعث ادامه وضعیت غیر نرمال فرایند شده که این موضوع منجر به کاهش بازده فرایند, کیفیت محصول و استانداردهای ایمنی میشود. به طور کلی وجود شرایط غیرنرمال در عملیات فرایند عامل ایجاد خسارت های مادی و در بدترین وضعیت, تلافات جانی میباشد. فرآیندی که در این تحقیق مورد بررسی قرار گرفته برج تفکیک بوتان است. این فرایند شامل یک برج تقطیر سینی دار مجهز به کندانسور, ربویلر, وتجهیزات جانبی از قبیل محفظه تبخیر ناگهانی, پمپ و سیستمهای کنترل و اندازه گیری میباشد.
- مقدمه
استفاده از شبکه های عصبی در طی دو دهه اخیر بسیار مورد توجه محققان و صنعت گران قرار گرفته است. علت این امر علاوه بر سادگی کاربرد آنها، بازدهی این روشها در مدلسازی فرآیندهایی است که رفتاری به شدت غیر خطی دارند. امروزه از شبکه های عصبی در زمینه های مختلفی استفاده می شود. از جمله می توان به مدلسازی فرآیند ها اشاره نمود. به عنوان مثال A.J.Beaumont و همکاران این شبکه ها را جهت مدلسازی موتورهای بنزینی (gasoline) به کار بردند. یکی از پارامترهایی که در مدلسازی این موتورها اهمیت دارد نسبت هوا به سوخت در موتور می باشد که این پارامتر همواره باید به مقادیر استوکیومتری خود نزدیک باشد. کنترل این پارامتر به ویژه در موتورهایی که رفتار دینامیک دارند (به دلیل وجود عوامل غیر خطی، تاخیرهای زمانی متغیر و ثابت های زمانی بسیار) کار بسیار پیچیده ای است.
- شرح فرآیند
فرآیندی که در این تحقیق جهت عیب یابی مورد بررسی قرار گرفته شده, برج تقطیر خالص سازی بوتان است. نمودار فرایند مذکور در شکل 1 نشان داده شده است. این فرآیند شامل یک برج تقطیر سینی دار مجهز به کندانسور، ریبویلر و تجهیزات جانبی از قبیل مخزن جداسازی بخار-مایع، پمپ و سیستم های اندازه گیری و کنترل می باشد. خوراک فرآیند که حاوی پروپان، بوتان و ایزومرهای آن ، ایزومرهای پنتان و مقداری ترکیبات سنگین تر می باشد به صورت دو جریان مجزا وارد سینی های چهارم و هشتم برج می شود. محصول بالای برج, عمدتاً شامل بوتان و ایزومرهای آن و محصول پایین برج ایزومرهای پنتان و سایر هیدروکربنهای سنگین تر می باشد. بخار خروجی از بالای برج پس از عبور از مبدل حرارتی خنک شده و واردمخزن جداسازی بخار-مایع می شود. در این مخزن دو فاز مایع و بخار از هم جدا و مقداری از جریان مایع حاصل به عنوان جریان برگشتی به سینی بالای برج پمپ می شود.
داده های مورد نیاز برای آموزش شبکه عصبی, از شبیه سازی واحد مذکور در حالت ناپایا به دست می آید. بدین منظور این فرآیند با استفاده از نرم افزار HYSYS در حالت دینامیک شبیه سازی شده است.
درس پژوهی علوم پنجم دبستان دستگاه عصبی بدن
تعداد صفحات:27
فرمت فایل:ورد
چکیده
آدمی از آغاز بر آن بوده است که تاریکی های جهان را به نور آگاهی و دانش و اندیشه روشن نماید تا بتواند به افق های دورتر دانایی و دانش اوج بگیرد. در این میان اشتغال به نشر و پژوهش در علوم موهبتی است ایزدی که معلمان را به مراتب عالی الهی می رساند. و باری گران و مسئولیتی عظیم را بردوش این جماعت قرار می دهد. جستار پیش رو، حاصل این عشق و احساس وظیفه ی توأمان است.
درس پژوهی برگردان واژه ژاپنی jugyokenkyu بمعنی مطالعه یا پژوهش تشکیل شده است .kenkyu بمعنی درس و jugyo بمعنای مطالعه یا پژوهش است . معادل انگلیسی درس پژوهی Lesson study است .
درس پژوهی به زبان ساده مطالعه و پژوهش جمعی پیرامون عمل تدریس است . بعنوان یک معلم حرفه ای بیا و در روش تدریس خود تامل کن! حتما روش بهتری برای تدریس وجود دارد . اما این بار نه به تنهایی، بلکه با یک گروه از معلمان هم رشته ، روش خود را مورد مطالعه و آزمون قرار دهید ، با هم با نقد شرایط موجود و در جهت نیل به وضع موجود طرح مساله نمایید ، در جهت شناخت بهترین روش ممکن پژوهش کنید ، نتایج پژوهش را در کلاس درس و بصورت طبیعی بیازمایید ، نتیجه آزمایش را نقد کنید ، طرح را اصلاح و دوباره در یک کلاس دیگر آن را اجرا نمایید ، نتایج پژوهش خود را منتشر و در اختیار دیگران قرار دهید .
به این ترتیب شما گام در مسیر درس پژوهی نهاده اید روشی که پایه توسعه مستمر حرفه ای شماست و شما را در مسیر یک معلم حرفه ای و فکور به حرکت وا می دارد !
در این درس پژوهی سعی بر این است که دانش آموزان به طور کامل با مفاهیم کامل درس آشنا گردند و مشکلات و معایب تدریس در این باره برطرف گردد.
مقدمه :
همانطور که می دانیم درس پژوهی شکل اولیه ای از توسعه ی حرفه ای معلمان می باشد که هدف عمده آن بهبود مستمر تدریس می باشد به گونه ای که دانش آموزان بتوانند مطالب را به شیوه ی موثر تری بیاموزند.گروه درس پژوه تلاش می کند طرح درس خود را نقد و بررسی و به شیوه بهینه اصلاح نماید. طرح درس مشارکتی رمز موفقیت معلمان می باشد. برای معلم درس پژوه تمام کردن کتاب مهم نیست، یادگیری و فهمیدن دانش آموزان مهم است. درس پژوهی به معلمان یاد می دهد که در کلاس صرفا یاددهنده نباشند بلکه یادگیرنده نیز باشند.ملاک سنجش در موفقیت درس پژوهی یادگیری معلمان است نه تولید یک درس. تهیه طرح درس بهتر نتیجه جانبی و ثانوی فرآیند است اما نه هدف اولیه آن.
منطق درس پژوهی ساده است اگر میخواهید آموزش را بهبود بخشید، اثر بخشترین جا برای چنین کاری، کلاس درس است. اگر شما این کار را با درسها شروع کنید، مسئلهی چگونگی کاربرد نتایج تحقیق در کلاس درس ناپدید می شود.در اینجا بهبود کلاس درس در درجهی اول اهمیت است. درس پژوهی یکی از راههای ارتقا و دستیابی به شیوه های نوین تدریس و کنار گذاشتن شیوه ها و روشهای سنتی است . معلمین مقطع ابتدایی چند سالی است که تلاش می کنند تا بلکه بتوانند با شرکت درجشنواره ی الگوهای نوین تدریس خدمتی در این راستا به نظام تعلم و تربیت کشور به عنوان مهمترین رکن آینده ساز کشور کمکی کرده باشند .
ما در قسمت مبانی علمی و نظری به سه مبحث پرداخته ایم : اول ، طراحی منظم آموزشی یا همان طرح درس ، دوم ؛روشهای تدریس ، سوم ؛هدفهای سه گانه ی تعلیم وتربیت .
دانلود مقاله بهبود سرعت یادگیری شبکه های عصبی
نوع فایل : Word
تعداد صفحات : 30
فهرست و پیشگفتار
مقدمه
شبکه های عصبی چند لایه پیش خور1 به طور وسیعی د ر زمینه های متنوعی از قبیل طبقه بندی الگوها، پردازش تصاویر، تقریب توابع و ... مورد استفاده قرار گرفته است.
الگوریتم یادگیری پس انتشار خطا2، یکی از رایج ترین الگوریتم ها جهت آموزش شبکه های عصبی چند لایه پیش خور می باشد. این الگوریتم، تقریبی از الگوریتم بیشترین تنزل3 می باشد و در چارچوب یادگیری عملکردی 4 قرار می گیرد.
عمومیت یافتن الگوریتمBP ، بخاطر سادگی و کاربردهای موفقیت آمیزش در حل مسائل فنی- مهندسی می باشد.
علیرغم، موفقیت های کلی الگوریتم BP در یادگیری شبکه های عصبی چند لایه پیش خور هنوز، چندین مشکل اصلی وجود دارد:
- الگوریتم پس انتشار خطا، ممکن است به نقاط مینیمم محلی در فضای پارامتر، همگرا شود. بنابراین زمانی که الگوریتم BP همگرا می شود، نمی توان مطمئن شد که به یک جواب بهینه رسیده باشیم.
- سرعت همگرایی الگوریتم BP، خیلی آهسته است.
از این گذشته، همگرایی الگوریتم BP، به انتخاب مقادیر اولیه وزنهای شبکه، بردارهای بایاس و پارامترها موجود در الگوریتم، مانند نرخ یادگیری، وابسته است.
در این گزارش، با هدف بهبود الگوریتم BP، تکنیک های مختلفی ارائه شده است. نتایج شبیه سازیهای انجام شده نیز نشان می دهد، الگوریتم های پیشنهادی نسبت به الگوریتم استاندارد BP، از سرعت همگرایی بالاتری برخوردار هستند…
خلاصه ای از الگوریتم BP
فرمول بندی الگوریتم BP
معایب الگوریتم استاندارد پس انتشار خطا1 (SBP)
شکل (1). منحنی یادگیری شبکه برای نرخ های یادگیری مختلف در مسأله XOR
بهبود الگوریتم استاندارد پس انتشار خطا (SBP)
- الگوریتم BP از نوع دسته ای1 (BBP)
شکل (2). رفتار شبکه با الگوریتم BBP در مسأله XOR ( ـــ )
رفتار شبکه با الگوریتم SBP (0ـــ)
- روش ممنتم 1 برای الگوریتم BP (MBP)
شکل(3): رفتار شبکه با الگوریتم MBP درمسأله XOR (ــــ)
رفتار شبکه با الگوریتم SBP(.ــــ)
- نرخ یادگیری متغیر1 (VLR)
مراحل الگوریتم VLR، به طور خلاصه
شکل (4). – رفتار شبکه با الگوریتم VLR برای مسأله XOR ( ـــ )
رفتار شبکه با الگوریتم SBP (0 ـــ)
- تغییرات نرخ یادگیری (α) در کل فرآیند یادگیری برای مسأله XOR
1- الگوریتم BP
- الگوریتم پس انتشار خطای تطبیقی1 (ABP)
شکل (5). منحنی یادگیری الگوریتم BP تطبیقی برای XOR
- الگوریتم پس انتشار خطا با نرخ یادگیری و ضریب ممنتم تطبیقی1 (BPALM)
شکل(6). – منحنی یادگیری الگوریتم BPALM در مسأله XOR
- تغییرات نرخ یادگیری
- تغییرات ضریب ممنتم
- تغییرات علامت1
شکل (7). منحنی یادگیری الگوریتم Delta Bar Delta Rule در مسأله XOR
- الگوریتم یادگیری Super SAB
شکل (8). منحنی یادگیری الگوریتم Super SAB برای مسأله XOR
2- الگوریتم پس انتشار خطا با سه ترم
آنالیز همگرایی
الف. تست پایداری جوری:
ب. شرط پایداری برای ماتریس D
تئوری (1):
حالت اول:
حالت دوم:
تئوری (3):
شکل (9). منحنی یادگیری الگوریتم BP دارای سه ترم، در مسأله XOR
شکل (10). منحنی یادگیری الگورتم GBP در مسأله XOR به ازای S=2 و S=1
- الگوریتم پس انتشار خطای بهبود پذیر1 (Rprop)
نتیجه گیری
مراجع
مرجع فارسی: