دانلود مقاله ارایه تشخیص جرایم ناتمام

اختصاصی از فی ژوو دانلود مقاله ارایه تشخیص جرایم ناتمام دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

عنوان:
ارائه ی معیار تشخیص جرایم ناتمام

نویسنده(گان):

محمدجواد فتحی، حامد رهدارپور، فرشاد چنگایی،

این مقاله از مگ ایران گرفته شده

این مقاله 25 صفحه به صورت pdf می باشد

آدرس مقاله

magiran.com/p1061425

دانلود مقاله ISI گسل تشخیص ساختار بر اساس مقیاس چند ویژگی های بافت و کدهای جاسازی دانش قبل K-وسیله ای برای فرآیند آنتیموان شناو

اختصاصی از فی ژوو دانلود مقاله ISI گسل تشخیص ساختار بر اساس مقیاس چند ویژگی های بافت و کدهای جاسازی دانش قبل K-وسیله ای برای فرآیند آنتیموان شناوری دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع فارسی :گسل تشخیص ساختار بر اساس مقیاس چند ویژگی های بافت و کدهای جاسازی دانش قبل K-وسیله ای برای فرآیند آنتیموان شناوری

موضوع انگلیسی :Fault Condition Recognition Based on Multi-scale Texture Features and Embedding Prior Knowledge K-means for Antimony Flotation Process 

تعداد صفحه :7

فرمت فایل :PDF

سال انتشار :2015

زبان مقاله : انگلیسی

چکیده: نکته کلیدی برای دستیابی به کنترل اتوماتیک و بهره برداری بهینه در فرآیند شناور است به رسمیت شناختن شرایط شناور به درستی. توسط این واقعیت است که آن را دشوار است برای تشخیص و شناسایی شرایط خطا در فرآیند شناور آنتیموان، یک روش شناسایی وضعیت گسل بر اساس بافت در مقیاس چند ویژگی های استخراج و K-means خوشه تعبیه دانش قبلی در این مقاله ارائه شده است. در مرحله اول، روش تبدیل موجک اعمال می شود به کف تصاویر، و زیر تصاویر در مقیاس های مختلف به دست آمده است. سپس همسایه ماتریس وابستگی سطح خاکستری از زیر تصاویر محاسبه شده است، و ویژگی های بافت در مقیاس چند رمان از نظر آماری استخراج شده، که می تواند قوانین آماری از تغییرات سطح خاکستری در تصاویر کف منعکس کند. در نهایت، تعبیه معرفت پیشینی k- به معنی خوشه الگوریتم به طبقه بندی آنلاین از تصاویر کف تحت شرایط کاری مختلف اعمال می شود، و به رسمیت شناختن آنلاین است متوجه است. نتایج شبیه سازی و شناخت زمان واقعی نشان می دهد که روش پیشنهادی می تواند عملکرد رضایت بخش در گسل به رسمیت شناختن شرط فرآیند شناور آنتیموان دست یابد.

دانلود پایان نامه روشهای تشخیص لبه در تصاویر (تعداد صفحات 94 )

اختصاصی از فی ژوو دانلود پایان نامه روشهای تشخیص لبه در تصاویر (تعداد صفحات 94 ) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

در این پایان نامه سعی شده است کاربردهای مختلف پردازش تصویر که از جمله کاربرد در صنعت ,هواشناسی,شهر سازی ,کشاورزی,علوم نظامی و امنیتی ,نجوم و فضا,فضانوردی ,پزشکی ,فناوری علمی ,باستان شناسی,سینما ,تبلیغات , اقتصاد, زمین شناسی و روانشناسی میباشد مختصرا مورد بحث قرار گیرد…سپس مراحل پردازش تصویر بیان شده و انواع پردازش تصویر که به چند صورت میباشد. در ادامه, عملیات مختلفی که بر روی تصویر صورت میگیرد را بیان کردیم از قبیل:جمع دو تصویر,تفریق دو تصویر, مکمل گیری,میانگیری از تصویر,ترمیم تصویر,هیستوگرام تصویر,نواری شدن,خطوط جا افتاده,بالا بردن دقت عکس, ارتقآی تصویر و عملگر کانولوشن. در فصل بعد فیلتر کردن تصویر و طراحی فیلترهای مختلف از قبیل: فیلتر میانگین ماتریس مربعی,فیلتر میانگین ماتریس گرد,فیلتر لاپلاس,فیلتر پایین گذر گوسی,فیلتر حرکت دهنده,فیلتر تقویت لبه,فیلتر لبه افقی و عمودی,فیلتر افزایش دهنده نور و لبه را خواهیم داشت.و سپس به مفهوم تشخیص لبه,آشکار سازی لبه و ویژگی لبه خواهیم پرداخت و در نهایت روشهای تشخیص لبه در تصاویر که با استفاده از تکنیک فازی,ضرایب شبکه عصبی گیبر و اتوماتای یادگیر سلولی ناهمگام باز را شرح میدهیم.

فهرست :

مقدمه

فصل اول

کاربردهای پردازش تصویر

کاربرد در صنعت

کاربرد در هواشناسی

کاربرد در شهر سازی

کاربرد در کشاورزی

کاربرد در علوم نظامی و امنیتی

کاربرد در نجوم و فضا نوردی

کار برد در پزشکی

کاربرد در فناوریهای علمی

کاربرد در باستان شناسی

کاربرد در تبلیغات

کاربرد در سینما

کاربرد در اقتصاد

کاربرد در روانشناسی

کاربرد در زمین شناسی

فصل دوم

مراحل پردازش تصویر

مرحله اول (دریافت تصویر ورودی)

مرحله دوم(پیش پردازش تصویر )

مرحله سوم(پردازش تصویر)

مرحله چهارم(آنالیز تصویر)

فصل سوم

انواع پردازش تصویر

  Point Process

  Area Process

  Geometric Process

   Frame Process

مقادیر پیکسلها

دقت تصویر

فصل چهارم

عملیات مختلف بر روی تصاویر

جمع دو تصویر

تفریق دو تصویر

مکمل کردن تصویر

میانگیری از تصویر

ترمیم تصویر

نواری شدن

خطوط از جا افتاده

هیستوگرام تصویر

بالا بردن دقت عکس

ارتقآی تصویر و عملگر کانولوشن

افزایش تباین از طریق امتداد اعداد

فصل پنجم

فیلتر کردن تصویر

طراحی فیلتر

طراحی فیلتر میانگین ماتریس مربعی

طراحی فیلتر میانگین با ماتریس گرد

طراحی فیلتر پایین گذر گوسی

طراحی فیلتر لاپلاس

طراحی فیلتر حرکت دهنده

طراحی فیلتر تقویت لبه

طراحی فیلتر لبه افقی و عمودی

طراحی فیلتر افزایش دهنده شدت نور و لبه ها

فصل ششم

تشخیص لبه و مفهوم آن

تعریف لبه

ویژگی لبه

آشکار سازی لبه

فصل هفتم

روشهای تشخیص لبه

تشخیص لبه با استفاده از تکنیک فازی

پردازش تصویر فازی

مجموعه و توابع عضویت فازی

تعریف قوانین مرجع

نتیجه گیری

تشخیص لبه با استفاده از اتوماتای یادگیر سلولی ناهمگام باز

اتوماتای سلولی

اتوماتای یادگیر

اتوماتای یادگیر سلولی

عملکرد اتوماتای یادگیر سلولی

اتوماتای یادگیر سلولی ناهمگام باز

تشخیص لبه با استفاده از اتوماتای یادگیر سلولی ناهمگام باز

آزمایش

نتیجه گیری

تشخیص لبه با استفاده از ضرایب گیبر توسط شبکه عصبی

تقسیم بندی درخت چهارتایی

تشخیص لبه در دامنه تبدیل گیبر

مشخصه های ضریب گیبر

روشهای پیشنهادی توسط شبکه عصبی برای تشخیص لبه

نتیجه گیری

فصل هشتم

استفاده از روش تشخیص لبه برای محاسبه پارامتر سطح در استاندارد PASI

مقدمه

روش پیشنهادی

بررسی دقت روش پیشنهادی

نتیجه گیری

مراجع و منابع

فهرست اشکال

 جدول مقایسه انواع تصویر بر اساس تعدا بیت

 حاصل جمع دو تصویر

مغز نرمال و بیمار را به همراه حاصل تفریق   PET  تصویر عکس اسکن

 شکل مکمل کردن تصویر

 شکل حاصل میانگین گیری از تصاویر

 شکل دانه های برنج

 نمودار هیستوگرام دانه های برنج

 بالا بردن دقت عکس

 تصویر ماسک اعمال شده بر روی پیکسلها

 مقادیر پیکسل تصویر اصلی

 تصویر کشیده شده

 شکل پیکسلهای تیز ، پیکسلهای آرام تصویر

 نمونه تصویری از فیلتر تیز کننده

 فرم استفاده از فیلتر تصویر

  نمونه عملیات فیلتر تصویر با فیلتر disk

 نمونه عملیات فیلتر تصویر با فیلتر گوسی

 نمونه عملیات فیلتر تصویر با فیلترلاپلاس

 نمونه عملیات فیلتر تصویر با فیلترحرکت دهنده

 نمونه عملیات فیلتر تصویر با فیلتر prewitt

 نمونه عملیات فیلتر تصویر با فیلتر sobel

 نمونه عملیات فیلتر تصویر با فیلترافزایش دهنده شدت نور ولبه ها

 جدول آشکار سازی داده ها در یک بعد

 نمودار پردازش تصویر فازی

 نمودار توابع عضویت فازی

 نمودار ارتباط بین اتوماتای یادگیر و محیط

 شکل نزدیکترین همسایگی در اتوماتای یادگیر سلولی

 شکل عملکرد اتوماتای یادگیر سلولی

 توزیع گوسین

کلیشه فیلتر گاوسی

شکل مقایسه روش کنی با روش اتوماتای یادگیر سلولی ناهمگام باز(تفضلی)

شکل مقایسه روش کنی با روش اتوماتای یادگیر سلولی ناهمگام باز

شکل مقایسه روش کنی با روش اتوماتای یادگیر سلولی ناهمگام باز

 مقایسه اپراتور کنی و سوبل با اتوماتای یادگیر سلولی پراکنده بر روی تصویر با نویز

 نمایش درخت چهار تایی

 جدول ضرایب گیبر در یک بلوک

 ارتباط بین الگوها ی لبه و مشخصه یگیبر مربوط به آنها {لبه عمودی” لبه افقی” لبه مورب  درجه “لبه مورب  درجه }

 شکل پلاریته و محل لبه های مختلف عمودی

 تشخیص لبه های تصویر توسط ضرایب گیبر

 تشخیص لبه های تصویر توسط الگوریتم سوبل

 تشخیص لبه های تصویر توسط ضرایب گیبر

 تشخیص لبه های تصویر توسط الگوریتم سوبل

 نمونه پلاکهای پوستی بیماران

  جدول PASA

  نمودار فضای رنگی CIELAB

 انتخاب ناحیه مورد علاقه

 حذف نویز از تصاویر

در فضای رنگی   A  انتقال مولفه

 صاف کردن تصویر با فیلتر گاوسی

محاسبه مشتق تصویر فیلتر شده

 تصویر پس از اعمال سرکوب

 عملیات آستانه گیری دو گانه

 نتیجه اجرای روش پیشنهادی برروی صورت

 جدول صحت کار بر روی تصویر بیماران

 مقایسه با روشهای دیگر

دانلود مقاله و تحقیق در مورد تشخیص هویت به کمک عنبیه (تعداد صفحات 32 ) فایل Word , Powerpint

اختصاصی از فی ژوو دانلود مقاله و تحقیق در مورد تشخیص هویت به کمک عنبیه (تعداد صفحات 32 ) فایل Word , Powerpint دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

یکی از مباحث مهم در جامعه امروزی که دغدغه بسیاری از کارشناسان و همچنین کاربران می‌باشد بحث امنیت و تشخیص و تایید هویت است. امروزه در امور مربوط به امنیت اماکنی مانند دانشگاه ها، فرودگاه ها، وزارتخانه ها و حتی شبکه‌های کامپیوتری استفاده از روش های بیومتریک در تشخیص هویت یا تایید هویت افراد بسیار متداول شده  است. سیستم‌های پیشرفته حضور و غیاب ادارات، سیستم‌های محافظتی ورود خروج اماکن خاص، نوت‌بوک‌های مجهز به Finger Print و … از روش‌‌های مختلف تشخیص هویت بیومتریک استفاده می‌کنند. در این مقاله سعی می‌کنیم مختصری ، مروری بر بیومتریک داشته  باشیم. کلمه Biometric از ترکیب دو کلمه یونانی bios (زندگی) و metrikos (تخمین) شکل گرفته  است. بیومتریک: در واقع علم احراز هویت انسان‌ها با استفاده از ویژگی‌های فیزیکی یا رفتاری نظیر چهره، اثر انگشت، اثر کف دست، عنبیه، فرم هندسی دست و صدا است.  در این میان ،سیستم‌های تشخیص عنبیه به طور خاص توجه زیادی را به خود جلب کرده‌اند، زیرا بافت غنی عنبیه معیارهای بیومتریکی قوی را برای تشخیص هویت افراد فراهم می‌کند. بیومتریک عنبیه پس از حادثه 11سپتامبر  که تروریست های القاعده توانسته بودند از سیستم های امنیتی و حفاظتی تشخیص هویت ایالت متحده امریکا عبور کنند و این عملیات تروریستی که در نهایت به تخریب برج های دوقلوی تجارت جهانی و کشته شدن تعدادی از شهروندان ساکن نیویورک شد انجامید… را برنامه ریزی و انجام دهند در کانون توجهی بیش از پیش وبیشتری قرار گرفت.

فهرست:

مقدمه و اشاره به بیومتریک

انواع بیومتریک

کاربردهای بیومتریک

عنبیه چیست

چه چیز عنبیه را منحصر به فرد میکند؟

بررسی اجزای تشکیل دهنده تشخیص هویت به کمک عنبیه

چالش های پیش روی این سیستم

درباره نویسنده مقاله

فهرست منابع

پایان نامه د رمورد داده کاوی و کاربرد آن در تشخیص بیماری ها ( دیابت ) (تعداد صفحات 85)

اختصاصی از فی ژوو پایان نامه د رمورد داده کاوی و کاربرد آن در تشخیص بیماری ها ( دیابت ) (تعداد صفحات 85) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

امروزه در دانش پزشکی جمع آوری داده های فراوان در مورد بیماری های مختلف از اهمیت فراوانی برخوردار است. مراکز پزشکی با مقاصد گوناگونی به جمع آوری این داده ها می پردازند . تحقیق روی این داده ها و به دست آوردن نتایج و الگوهای مفید در رابطه با بیماری ها ،یکی از اهداف استفاده از این داده ها است . حجم زیاد این داده ها و سردرگمی حاصل از آن مشکلی است که مانع رسیدن به نتایج قابل توجه می شود . بنابراین از داده کاوی برای غلبه بر این مشکل و به دست آوردن روابط مفید بین عوامل خطر زا در بیماری ها استفاده می شود. این مقاله به معرفی داده کاوی وکاربردآن در صنعت پزشکی (پیش بینی بیماری) با استفاده از الگوریتم های داده کاوی به همراه نرم افزارهای مرتبط با آن پرداخته است

قهرست :

فصل اول : مقدمه

مقدمه

شرح و بیان مسئله

هدف تحقیق

اهمیت و کاربرد نتایج تحقیق

محدودیت

تعریف عملیاتی واژگان

فصل دوم : مفاهیم داده کاوی

تاریخچه

موضوع داده کاوی چیست؟

تعاریف داده کاوی

تفاوت داده کاوی و آنالیزهای آماری

کاربرد های داده کاوی

چند مثال در مورد مفهوم داده کاوی

مراحل داده کاوی

مرحله اول: Business Understanding

مرحله دوم: Data Understanding

جمع آوری داده ها

بحث شرح و توصیف داده ها

مرحله سوم: Data Preparation

Data selecting :انتخاب داده

مرحله چهارم: Modelling

مرحله پنجم: Evaluation

مرحله ششم: Deployment

مفاهیم اساسی در داده کاوی

Bagging

Boosting

MetaLearning

عناصر داده کاوی

تکنیک های داده کاوی

دسته بندی

خوشه بندی

رگرسیون گیری

تجمع وهمبستگی

درخت تصمیم گیری

الگوریتم ژنتیک

شبکه های عصبی مصنوعی

گام نهایی فرآیند داده کاوی،گزارش دادن است

تکنولوژی های مرتبط با داده کاوی

انبار داده

OLAP

محدودیت ها

فصل سوم : کاربرد داده کاوی در پزشکی

داده کاوی در عرصه سلامت

استراتژی های داده کاوی

نمونه هایی از کاربرد داده کاوی در سلامت

مقایسه الگوریتم های هوشمند در شناسایی بیماری دیابت

دسته بندی کننده Bagging

دسته بندی کننده Naïve Bayse

دسته بندی کننده SVM

دسته بندی کننده Random Forest

دسته بندی کننده C

فصل چهارم :درخت تصمیم وپیاده سازی نرم افزار وکا

اهدااف اصلی درخت های تصمیم گیری دسته بندی کننده

گام های لازم برای طراحی یک درخت تصمیم گیری

جذابیت درختان تصمیم

بازنمایی درخت تصمیم

مسائل مناسب برای یادگیری درخت تصمیم

مسائل در یادگیری درخت تصمیم

اورفیتینگ داده ها

انواع روش های هرس کردن

عام سازی درخت

مزایای درختان تصمیم نسبت به روش های دیگر داده کاوی

معایب درختان تصمیم

انواع درختان تصمیم

درختان رگراسیون

الگوریتم ID

الگوریتم Idhat

االگوریتم id

الگوریتم idhat

الگوریتم Cart

الگوریتم C

نرم افزار های داده کاوی

نرم افزار WEKA

قابلیت های WEKA

نرم افزار JMP

قابلیت های JMP

پیاده سازی نرم افزار وکا

پیاده سازی توسط الگوریتم Naïve Bayse

پیاده سازی توسط الگوریتم Decision Trees

ایجاد مدل رگرسیون

ایجاد مدل خوشه بندی

پیاده سازی با الگوریتم نزدیک ترین همسایه

برگه visualize

فصل پنجم:بحث ونتیجه گیری

بحث

نتیجه گیری

پیشنهادات

منابع