هایدی

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

هایدی

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

دانلود پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک 27 ص.PPT

اختصاصی از هایدی دانلود پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک 27 ص.PPT دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک 27 ص.PPT


دانلود پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک 27 ص.PPT

 

دسته بندی : پاورپوینت 

نوع فایل:  ppt _ pptx

( قابلیت ویرایش )

 


 قسمتی از محتوی متن پاورپوینت : 

 

تعداد اسلاید : 27 صفحه

1 الگوریتم های ژنتیک Instructor : Farhad M.Kazemi 2 الگوریتم ژنتیک الگوریتم ژنتیک روش یادگیری بر پایه تکامل بیولوژیک است. این روش در سال 1970 توسط John Holland معرفی گردید این روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند.
3 ایده کلی یک GA برای حل یک مسئله مجموعه بسیار بزرگی از راه حلهای ممکن ار تولید میکند. هر یک از این راه حلها با استفاده از یک “ تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار میگیرد. آنگاه تعدادی از بهترین راه حلها باعث تولید راه حلهای جدیدی میشوند.
که اینکار باعث تکامل راه حلها میگردد. بدین ترتیب فضای جستجو در جهتی تکامل پیدا میکند که به راه حل مطلوب برسد در صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید.
4 فضای فرضیه الگوریتم ژنتیک بجای جستجوی فرضیه های general-to specific و یا simple to complex فرضیه ها ی جدید را با تغییر و ترکیب متوالی اجزا بهترین فرضیه های موجود بدست میاورد. در هرمرحله مجموعه ای از فرضیه ها که جمعیت (population) نامیده میشوند از طریق جایگزینی بخشی از جمعیت فعلی با فرزندانی که از بهترین فرضیه های موجود حاصل شده اند بدست میآید. 5 ویژگیها الگوریتم های ژنتیک در مسائلی که فضای جستجوی بزرگی داشته باشند میتواند بکار گرفته شود. همچنین در مسایلی با فضای فرضیه پیچیده که تاثیر اجرا آن در فرضیه کلی ناشناخته باشند میتوان از GA برای جستجو استفاده نمود. برای discrete optimizationبسیار مورد استفاده قرار میگیرد. الگوریتم های ژنتیک را میتوان براحتی بصورت موازی اجرا نمود از اینرو میتوان کامپیوترهای ارزان قیمت تری را بصورت موازی مورد استفاده قرار داد. امکان به تله افتادن این الگوریتم در مینیمم محلی کمتر از سایر روشهاست. از لحاظ محاسباتی پرهزینه هستند. تضمینی برای رسیدن به جواب بهینه وجود ندارد.
6 Parallelization of Genetic Programming در سال 1999 شرکت Genetic Programming Inc.
یک کامپیوتر موازی با 1000 گره هر یک شامل کامپیوتر های P2, 350 MHZ برای پیاده سازی روش های ژنتیک را مورد استفاده قرار داد. 7 کاربر دها کاربرد الگوریتم های ژنتیک بسیار زیاد میباشد optimization, automatic programming, machine learning, economics, operations research, ecology, studies of evolution and learning, and social systems 8 زیر شاخه های EA روش های EA به دو نوع مرتبط به هم ولی مجزا دسته بندی میشوند: Genetic Algorithms (GAs) در این روش راه حل یک مسئله بصورت یک bit string نشان داده میشود.
Genetic Programming (GP) این روش به تولید expression trees که در زبانهای برنامه نویسی مثل lisp مورد استفاده هستند میپردازد بدین ترتیب میتوان برنامه هائی ساخت که قابل اجرا باشند.
9 الگوریتم های ژنتیک روش متداول پیاده سازی الگوریتم ژنتیک بدین ترتیب است که: استخری از فرضیه ها که population نامیده میشود تولید وبطور متناوب با فرضیه های جدیدی جایگزین میگردد. در هر بار تکرارتمامی فرضیه ها با استفاده از یک تابع تناسب یا Fitness مورد ارزیابی قرار داده میشوند.
آنگاه تعدادی از بهترین فرضیه ها با استفاده از یک تابع احتمال انتخاب شده و جمعیت جدید را تشکیل میدهند. تعدادی از این فرضیه های انتخاب شده

  متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید 

 


  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  توجه فرمایید.

  • در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
  • به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
  • پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
  • در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
  • در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  • هدف فروشگاه پاورپوینت کمک به سیستم آموزشی میباشد. 



دانلود فایل  پرداخت آنلاین 


دانلود با لینک مستقیم


دانلود پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک 27 ص.PPT

پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک 27 ص.PPT

اختصاصی از هایدی پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک 27 ص.PPT دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

 

دسته بندی : پاورپوینت 

نوع فایل:  ppt _ pptx

( قابلیت ویرایش )

 


 قسمتی از محتوی متن پاورپوینت : 

 

تعداد اسلاید : 27 صفحه

1 الگوریتم های ژنتیک Instructor : Farhad M.Kazemi 2 الگوریتم ژنتیک الگوریتم ژنتیک روش یادگیری بر پایه تکامل بیولوژیک است. این روش در سال 1970 توسط John Holland معرفی گردید این روشها با نام Evolutionary Algorithms نیز خوانده میشوند.
3 ایده کلی یک GA برای حل یک مسئله مجموعه بسیار بزرگی از راه حلهای ممکن ار تولید میکند. هر یک از این راه حلها با استفاده از یک “ تابع تناسب” مورد ارزیابی قرار میگیرد. آنگاه تعدادی از بهترین راه حلها باعث تولید راه حلهای جدیدی میشوند.
که اینکار باعث تکامل راه حلها میگردد. بدین ترتیب فضای جستجو در جهتی تکامل پیدا میکند که به راه حل مطلوب برسد در صورت انتخاب صحیح پارامترها، این روش میتواند بسیار موثر عمل نماید.
4 فضای فرضیه الگوریتم ژنتیک بجای جستجوی فرضیه های general-to specific و یا simple to complex فرضیه ها ی جدید را با تغییر و ترکیب متوالی اجزا بهترین فرضیه های موجود بدست میاورد. در هرمرحله مجموعه ای از فرضیه ها که جمعیت (population) نامیده میشوند از طریق جایگزینی بخشی از جمعیت فعلی با فرزندانی که از بهترین فرضیه های موجود حاصل شده اند بدست میآید. 5 ویژگیها الگوریتم های ژنتیک در مسائلی که فضای جستجوی بزرگی داشته باشند میتواند بکار گرفته شود. همچنین در مسایلی با فضای فرضیه پیچیده که تاثیر اجرا آن در فرضیه کلی ناشناخته باشند میتوان از GA برای جستجو استفاده نمود. برای discrete optimizationبسیار مورد استفاده قرار میگیرد. الگوریتم های ژنتیک را میتوان براحتی بصورت موازی اجرا نمود از اینرو میتوان کامپیوترهای ارزان قیمت تری را بصورت موازی مورد استفاده قرار داد. امکان به تله افتادن این الگوریتم در مینیمم محلی کمتر از سایر روشهاست. از لحاظ محاسباتی پرهزینه هستند. تضمینی برای رسیدن به جواب بهینه وجود ندارد.
6 Parallelization of Genetic Programming در سال 1999 شرکت Genetic Programming Inc.
یک کامپیوتر موازی با 1000 گره هر یک شامل کامپیوتر های P2, 350 MHZ برای پیاده سازی روش های ژنتیک را مورد استفاده قرار داد. 7 کاربر دها کاربرد الگوریتم های ژنتیک بسیار زیاد میباشد optimization, automatic programming, machine learning, economics, operations research, ecology, studies of evolution and learning, and social systems 8 زیر شاخه های EA روش های EA به دو نوع مرتبط به هم ولی مجزا دسته بندی میشوند: Genetic Algorithms (GAs) در این روش راه حل یک مسئله بصورت یک bit string نشان داده میشود.
Genetic Programming (GP) این روش به تولید expression trees که در زبانهای برنامه نویسی مثل lisp مورد استفاده هستند میپردازد بدین ترتیب میتوان برنامه هائی ساخت که قابل اجرا باشند.
9 الگوریتم های ژنتیک روش متداول پیاده سازی الگوریتم ژنتیک بدین ترتیب است که: استخری از فرضیه ها که population نامیده میشود تولید وبطور متناوب با فرضیه های جدیدی جایگزین میگردد. در هر بار تکرارتمامی فرضیه ها با استفاده از یک تابع تناسب یا Fitness مورد ارزیابی قرار داده میشوند.
آنگاه تعدادی از بهترین فرضیه ها با استفاده از یک تابع احتمال انتخاب شده و جمعیت جدید را تشکیل میدهند. تعدادی از این فرضیه های انتخاب شده

  متن بالا فقط قسمتی از محتوی متن پاورپوینت میباشد،شما بعد از پرداخت آنلاین ، فایل را فورا دانلود نمایید 

 


  لطفا به نکات زیر در هنگام خرید دانلود پاورپوینت:  توجه فرمایید.

  • در این مطلب، متن اسلاید های اولیه قرار داده شده است.
  • به علت اینکه امکان درج تصاویر استفاده شده در پاورپوینت وجود ندارد،در صورتی که مایل به دریافت  تصاویری از ان قبل از خرید هستید، می توانید با پشتیبانی تماس حاصل فرمایید
  • پس از پرداخت هزینه ،ارسال آنی پاورپوینت خرید شده ، به ادرس ایمیل شما و لینک دانلود فایل برای شما نمایش داده خواهد شد
  • در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون بالا ،دلیل آن کپی کردن این مطالب از داخل اسلاید ها میباشد ودر فایل اصلی این پاورپوینت،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد
  • در صورتی که اسلاید ها داری جدول و یا عکس باشند در متون پاورپوینت قرار نخواهند گرفت.
  • هدف فروشگاه ایران پاورپوینت کمک به سیستم آموزشی و رفاه دانشجویان و علم آموزان میهن عزیزمان میباشد. 



دانلود فایل  پرداخت آنلاین 


دانلود با لینک مستقیم


پاورپوینت الگوریتم های ژنتیک 27 ص.PPT

جزوه مکمل ژنتیک رشته ژنتیک

اختصاصی از هایدی جزوه مکمل ژنتیک رشته ژنتیک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

جزوه مکمل ژنتیک رشته ژنتیک


جزوه مکمل ژنتیک رشته ژنتیک

جزوه مکمل ژنتیک رشته ژنتیک 

 

جزوه آمادگی آزمون کارشناسی ارشد سراسری رشته ژنتیک ویژه کنکور  - به همراه تست ها و پاسخ تشریحی

تنظیم نسخه برداری

از اوایل سال 1960 پذیرفته شد که پروتئینها توسط ماده حـد واسـط و ناپایـداری بـه نـام RNA پیـامبر (mRNA)

رمزگـذاری مــیشــوند. مسـیر یــک طرفــه و ســادهای بــهصــورت RNA DAN ¬ ¬ پــروتئین را اصــول مرکـزی

(centraldogma) گویند. این اصل نیز ماننـد سـایر اصـول ممکـن اسـت کـاملاً صـحیح نباشـد. آنزیمـی کـه توسـط

retovirus رمزگذاری میشود (ویروسهـایی کـه بـه جـای DNA موجـود در ژنـوم از RNA اسـتفاده مـیکننـد) را

reverse transcriptase مینامند. این آنزیمها میتوانند از روی الگوی RNA برای تهیـه DNA عمـل نماینـد. امـا

هنوز نمونهای در هیچ سیستمی پیدا نشده که از پروتئین برای رمزگذاری RNA یا DNA استفاده کند. 

نقاط کنترل بالقوه 

هدف نهایی از تنظیم ژن معمولاً تغییر مقدار پروتئین خاصل یا گروهی از پروتئینها است. بهطور کـل، ایـن پـروتئینهـا

هستند که بسیاری از عملکردهای موردنیاز سلول زنده را تأمین میکند

چند نقطه برای کنترل مسیر از ژن به پروتئین وجود داشته باشد. این نقاط بهصورت زیر هستند

1) شروع نسخهبرداری – کنترل میتواند توسط میزان سـرعت پیونـد مولکـول پلیمـر از (polymerase) بـه ژنـی کـه

میخواهد نسخهبرداری شود، صورت گیرد. این اولین نقطه کنترل است و معمولاً اولین کنترل دستور کار برای سایر نقاط

کنترل را صادر میکند. اگر ژن خاموش باشد، پس سایر نقاط کنترل حذف میشوند

2) سرعت نسخهبرداری. یعنی سرعتی که در آن پلیمر از در طول ژن پیشرفت مـیکنـد. در نگـاه اول ایـن محـل نقطـه

کنترل بهنظر نمیرسد واکنشهای آنزیمی بستگی به متغیرهایی مانند دما، غلظت سوبسترا، pH، و غیـره دارد. برخـی از

آنها خارج از کنترل سلول قرار دارند و بدیهی است که هیچیک از آنها در تنظیم نسخهبرداری ژن خاص دخالت ندارند. به

هر حال، پروتئینی در سلول هست که نقش اساسی در مرحله طویل شدن نسـخهبـرداری بعهـده دارد. چنـد پـروتئین از

جمله آنهایی که اخیراً شناسایی شدهاند در سلولهای یوکاریوتی وجود دارند. بعضی از آنها نقش عمـومی دارنـد و برخـی

دیگر برای ژنهای خاصی موردنیاز هستند. چنین پـروتئینهـایی ممکـن اسـت بـه نوبـه خـود نقـش مهمـی در کنتـرل

نسخه برداری داشته باشند

3) خاتمه زودرس نسخهبرداری – این مرحله در باکتریها اتفاق میافتد و به آن مرحله تضعیف (attenuation) گویند. 

این عمل ذاتاً اسراف (از بین بردن بخشی از نسخهبرداری) است و بهنظر میرسد که برای بیـان الگوهـای بسـیار کوچـک 

مورد استفاده قرار میگیرد. برای مثال، حذف مقادیر کوچکی از نسخهبرداری ژنهایی که قبلاً برگردانده شده بود، صورت

میگیرد

تغییرات ژنتیکی در باکتریها 

پروتئینهای پیوندی به DNA متکی به لیگاند 

مکانیزم پروتئینهایی که قادرند ساختار خود را تغییر دهند تا عمل خاصی صورت گیرد معمـولاً بـه توانـایی اتصـال آنهـا

بستگی دارد و به دو صورت است: (1) آنها میتوانند به توالی خاصی روی DNA متصل شوند، (2) آنها توسط متابولیـت

توانایی اتصال پیدا میکنند (این متابولیت ممکن است آمینواسیدی مثل تریپتوفان یا قندی مثل لاکتوز باشند). مولکولی

که به پروتئین پیوند مییابد را لیگاند (ligand) میگوییم. آنچه که باعث ویژگی این پروتئین مـیشـود، داشـتن محـل

پیوند به لیگاند است، در نتیجه کانفورماسیون پروتئین تغییر میکند. این لیگاند ممکن است اثر مثبـت یـا منفـی جهـت

اتصال پروتیئن به DNA داشته باشد. 

پروتئینهایی که به DNA متصل میشوند گاهی از نسخهبرداری ممانعت بـهعمـل مـیآورنـد (اغلـب محـل پرومـوتر را

مسدود میکنند). از طرف دیگر، پروتئین پیوندی به DNA میتواند با اتصال به پلیمراز عمل آن را سادهتر کنـد (شـاید

توسط اتصال مستقیم به یکی از زیرواحدهای پلیمراز و نگهداشتن آن در محل خـود). بـه ایـن ترتیـب، نسـخهبـرداری از

ژنهای انتخاب شده میتواند در حضور یا عدم حضور لیگاند کاهش یا افزایش یابد. اپرون lac در E.coli مثال خـوبی از

این نوع است

صفات اتوزومی غالب

ویژگیها

الف- بیماری در تمام نسلها دیده میشود

ب- زوجین بیمار میتوانند فرزند سالم داشته باشند

ج- احتمال ظهور بیماری در پسر و دختر یکسان است

ژنتیک 

  • Reverse genetics: دستیابی به توالی DNA استکه ابتدا توالی پروتئین و سپس از روی آن تـوالی RNA و در

نهایت توالی DNA مشخص میشود. 

  • در RNA mapping با استفاده از توالی پروتئین، توالی RNA مشخص میگردد. 
  • روش Conting mapping، مدلینگ توالی انتهای DNA 3 است. 
  • Functional cloning: استفاده از یک ژن با توالی شناخته شده بهعنوان probe، برای جست و جوی تـوالی یـک

ژن جدید براساس شباهت

  • آدنو ویروسها، از نوع ویروسهای DNAداری هستند که سلولهای یوکاریوتی را آلوده میکنند و میتوان به کمـک

آنها و با جایگزینی ژن موردنظر، از آنها بهعنوان وکتور مناسب برای سلولهای یوکاریوتی استفاده کرد ویروسهای وابسته

به آدنو ویروسها، در صورت وجود آدنو ویروسها، میتوانند همزمان با آنها در سلول تکثیر شوند. اگر آدنو ویـروسهـا در

سلول وجود نداشته باشند، به مکان خاصی از کروموزوم وارد میشوند. پس رکتورهایی کـه براسـاس اینهـا سـاخته شـده

باشند به مکان خاصی از کروموزوم میزبان دارد میشوند ولی رکتورهای رترو ویروسی بـهصـورت تصـادفی وارد کرومـوزم

میزبان میشوند

ژن درمانی، سرطان و آپوتپوز

  • پروتوانکوژن یک ژن نرمال است که در برخی حالات تقسیم سلولی یا پرولیفراسیون درگیر میشود که در صورت فعال

شدن بهوسیله یک موتاسیون، میتواند به انکوژن تبدیل شود

  • حدود 5% تمام سرطانها ظاهراً از یک طرح فامیلی تبعیت میکنند اما در اکثریت، بزرگی توارث نقـش انـدکی دارد

یا اینکه نقش ندارد. با وجود این سرطانهای زیادی شبیه دیگر بیماریهایی که اشکال توارث مولتی فاکتوریـال را نشـان 

میدهند، یک جزء ژنتیکی مشخص دارند و در برخی ناهنجاریهای کروموزومی شانس وقوع بعضـی سـرطانهـا افـزایش

مییابد. اما لزوماً تمام سرطانها (حتی در غیاب اجزای ارثی واضـح) نتیجـه موتالسـیونهـایی در سـلولهـای سـوماتیک

هستند و دیگر اینکه پیشرفت آن نیز به تجلی یکسری از ژنها وابسته است

نوع فایل:Pdf

سایز: 3.53mb

تعداد صفحه: 146


دانلود با لینک مستقیم


جزوه مکمل ژنتیک رشته ژنتیک

مقاله درباره ژنتیک پایه

اختصاصی از هایدی مقاله درباره ژنتیک پایه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقاله درباره ژنتیک پایه


مقاله درباره ژنتیک پایه

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

   فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

   تعدادصفحه:23

اطلاعات اولیه

علم ژنتیک یکی از شاخه‌های علوم زیستی است. بوسیله قوانین و مفاهیم موجود در این علم می‌توانیم به تشابه یا عدم تشابه دو موجود نسبت به یکدیگر پی ببریم و بدانیم که چطور و چرا چنین تشابه و یا عدم تشابه در داخل یک جامعه گیاهی و یا جامعه جانوری ، بوجود آمده است. علم ژنتیک علم انتقال اطلاعات بیولوژیکی از یک سلول به سلول دیگر ، از والد به نوزاد و بنابراین از یک نسل به نسل بعد است. ژنتیک با چگونگی این انتقالات که مبنای اختلالات و تشابهات موجود در ارگانیسم‌هاست، سروکار دارد. علم ژنتیک در مورد سرشت فیزیکی و شیمیایی این اطلاعات نیز صحبت می‌کند.

 

 

منبع گوناگونی ژنتیکی چیست؟

چگونه گوناگونی در جمعیت توزیع می‌گردد؟ البته تمام اختلافات ظاهری موجودات زنده توارثی نیست، عوامل محیطی و رشدی موجود نیز مهم بوده و بنابراین برای دانشمندان ژنتیک اهمیت دارد. مدتها قبل از اینکه انسان در مورد مکانیزم ژنتیکی فکر کند، این مکانیزم در طبیعت به صورت موثری عمل می‌کرده است. جوامع گوناگونی از حیوانات و جانوران بوجود آمدند که تفاوتهای موجود در آنها ، در اثر همین مکانیزم ژنتیکی بوجود می‌آمد.   
تغییراتی که در اثر مکانیزم ژنتیکی و در طی دوران متمادی در یک جامعه موجود زنده تثبیت شده، تکامل نامیده می‌شود. تغییرات وسیعی نیز در اثر دخالت بشر در مکانیزم ژنها بوجود آمده که برای او مفید بوده است. جانوران و گیاهان وحشی ، اهلی شده‌اند، با انتخاب مصنوعی ، موجودات اهلی بهتر از انواع وحشی در خدمت به بشر واقع شده‌اند.

تاریخچه

علم ژنتیک در اواخر قرن 19 با آزمایشات مندل در نخود فرنگی ، شروع گریدید. با اینکه پیشرفت در اوایل کند بود، ولی در اوایل قرن 20 ، جایگاه مهم خود را در علوم جدید پیدا کرد. آزمایشات متعددی که در این قرن ابتدا در مگس سرکه توسط مورگان و ذرت و سپس میکروارگانیزم‌ها انجام گرفت، طیف این دانش را به حدی وسیع نمود که امروزه در بیشتر شاخه‌های علوم ، از سطح مولکولی گرفته تا محاسبات پیچیده ریاضی ، مورد بررسی قرار می‌گیرد. با کمک مهندسی ژنتیک انتقال صفات بین گونه‌ها و جنسها امکان‌پذیر شده و این شاخه جدید ژنتیک گره گشای بسیاری از مسائل پزشکی و کشاورزی گردیده است.

 رشد تسلسلی مفاهیم ژنتیکی

رشد و گسترش مفاهیم موجود در هر علم ، مبتنی بر واقعیتهایی است که به مرور زمان شناسایی و روی هم انباشته می‌شوند و به این ترتیب رشد تسلسلی آن را بوجود می‌آورند. موارد فهرست‌وار زیر بخشی از مراحل مختلف رشد این علم جوان را تشکیل می‌دهد   :
توارث از صفات ویژه تمام موجودات زنده است، یعنی اینکه هر موجود زنده همانند خود را در یکی از مراحل زندگی خود تولید می‌کند.

  • در تولید مثل ، عامل یا عواملی از والدین به نتایج منتقل می‌شود. فقط در قرن اخیر بود که دانشمندان به واقعیت این امر پی بردند. پیشرفتهای حاصله در اصلاح تکنیکهای میکروسکوپی در قرن 19 روشن نمود که ماده‌ای از والدین به فرزند انتقال می‌یابد و از این تاریخ به بعد اعتقادات پیشینیان مبنی بر اینکه ، تولید مثل از پدیده‌های خارق‌العاده منشا می‌گیرد، مردود شناخته شد.

دانلود با لینک مستقیم


مقاله درباره ژنتیک پایه

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)