پیش بینی تصادفی

اختصاصی از فی ژوو پیش بینی تصادفی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقاله ای در مورد پیش بینی تصادفی در ورزشهایی مانند تنیس

دانلود مقاله اثر خشک کردن انجمادی با پیش فرایندهای آنزیم بری و اسمزی بر روی ریز ساختار سیب

اختصاصی از فی ژوو دانلود مقاله اثر خشک کردن انجمادی با پیش فرایندهای آنزیم بری و اسمزی بر روی ریز ساختار سیب دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

چکیده
برای خشک کردن برشهای نازک سیب (قطر ٢٢ و ضخامت ٥ میلیمتر) از روش خشک کردن انجمادی
استفاده شد. برای کاهش رطوبت محصول پیش از خشک کردن انجمادی، پیش فرایند اسمزی (محلول ٦٠% وزنی‐ حجمی شربت ذرت) مورد استفاده قرار گرفت. به منظور جلوگیری از فعالیت های آنزیمی نامطلوب، ٨٠ به مدت ١ دقیقه) مورد استفاده قرار گرفت. در بررسی هایی که با استفاده ºC) آنزیم بری حرارتی با آب داغ از میکروسکوپ الکترونی به عمل آمد مشخص شد که تغییرات ساختمان سلولی محصول طی خشک شدن بسیار اندک است. در بررسی اثرات پیش فرآیند اسمزی وجود یک لایه قند بر روی سطح محصول مشاهده شد که موجب کندی عملیات انتقال مولکولهای بخار آب می شود. مشخص گردید که فرآیند آنزیم بری حرارتی توام با پیش فرایند اسمزی موجب بهبود شاخصهای کیفی محصول و صرفه جویی در مصرف انرژی می شود.

فایل 5 صفحه ای pdf

ترجمه مقاله یک مدل پیش بینی برای تلفیق شبکه‌های حسگر بیسیم و رایانش ابری

اختصاصی از فی ژوو ترجمه مقاله یک مدل پیش بینی برای تلفیق شبکه‌های حسگر بیسیم و رایانش ابری دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقاله اصلی A Data Predication Model for Integrating Wireless Sensor Networks /

سال انتشار : 2015 /

فرمت مقاله : word /

تعداد صفحات اصل مقاله : 6 /

تعداد صفحات ترجمه : 12 صفحه/

مقاله اصلی به زبان انگلیسی را می توانید رایگان از اینجا دانلود کنید /

چکیده- رایانش ابری به عنوان یک راه حل امیدبخش برای مدیریت و پردازش داده بزرگ توسط فراهم کردن یک مرکز داده و الگوریتم‌های مؤثر برای مدیریت و سازمان دهی داده، اثبات شده است. یکی از منابع داده سیستم‌های ابری، شبکه‌های حسگر بیسیم است. WSN ها یک روش جدید منابع رشته-داده را ارائه می‌کنند که در آن داده به صورت دوره‌ای از سنسورهای دیگر دریافت می‌شود و منجر به یک حجم بسیار زیادی از داده جمع آوری شده در یک دوره کوتاه می‌شود. WSN ها دارای منابع محدودی هستند به نحوی که رشته داده با ریز جزئیات منجر به مصرف انرژی بسیار زیاد می‌شود. در این مقاله، ما یک مدل پیش بینی داده را پیشنهاد کرده این که در داخل گره‌های سنسور ساخته شده و توسط سیستم ابری جهت تولید استفاده می‌شود. هدف از مدل پیشنهاد شده، معاف کردن گره‌های سنسور از ارسال حجم عظیمی از داده است که در نتیجه موجب صرفه جویی انرژی در باتری سنسور می‌شود. ما در این مقاله قصد در جهت فرموله کردن مدل پیش بینی به صورت یک معادله خطی از طریق دو بردار n بعدی در فضای n-بعدی داریم. نتایج اولیه نشان می‌دهد که مدل پیشنهاد شده قادر به دستیابی به نرخ خطا بهتر در مقایسه با روش‌های پیش بینی داده سنتی می‌باشد.

مدل پیش بینی مکانی ظرفیت باربری خاک با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی، مطالعه موردی: شهرآذرشهر

اختصاصی از فی ژوو مدل پیش بینی مکانی ظرفیت باربری خاک با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی، مطالعه موردی: شهرآذرشهر دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مدل پیش بینی مکانی ظرفیت باربری خاک با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی، مطالعه موردی: شهرآذرشهر

به صورت ورد و در 117صفحه

ظرفیت باربری مجاز یا ظرفیت باربری مطمئن عبارت از یک فشار مجازی است که محدوده اطمینانی را در برابر فروریختگی ناشی از گسیختگی برشی تأمین می کند و معمولاً ظرفیت باربری مجاز کسری از ظرفیت باربری نهایی خالص می باشد که باربری نهایی خالص نیز حداکثر تنش فشاری است که خاک می تواند تحمل کند. با این توصیف، مبنای اصلی احداث هر بنای، تعیین دقیق ظرفیت باربری خاک بوده و باید بطور دقیق مشخص گردد. با عنایت به زمان بر و پرهزینه بودن روش های مرسوم(در جا و آزمایشگاهی) برای تعیین ظرفیت باربری خاک، در این تحقیق نشان خواهیم داد که به کمک شبکه های عصبی مصنوعی می توان ظرفیت باربری خاک را در حد قابل قبول و مورد اطمینان، پیش بینی کرد. برای رسیدن به بهترین جواب سه مدل شبکه عصبی مصنوعی پس انتشار1، لایه برگشتی2 و همبستگی آبشاری3 مورد تجزیه و تحلیل قرار داده ایم. بر اساس نتایج بدست آمده بهترین شبکه، یعنی مدل شبکه عصبی مصنوعی همبستگی آبشاری برای پیش بینی مکانی ظرفیت باربری خاک در محدوده مورد مطالعه انتخاب و پیشنهاد می گردد.

تحقیق در مورد پیش بینی سطح آب در مخزن با استفاده از سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی

اختصاصی از فی ژوو تحقیق در مورد پیش بینی سطح آب در مخزن با استفاده از سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

تعداد صفحه:79

 فهرست مطالب

پیش بینی سطح آب در مخزن با استفاده از سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی

مقدمه:

مواد و روشها

سیستم استنتاجی فازی – عصبی تطبیقی (ANFIS)

ساختار و الگوریتم: [1]

لایه اول، گره های ورودی

لایه دوم، گره های قاعده

لایه سوم، گره های متوسط[1]:

لایه چهارم، گره های نتیجه[2]:

لایه پنجم، گره های خروجی[3]:

منطقه و حوزه مورد مطالعه

بحث و نتایج:

نتیجه گیری

شناسایی عیوب موتور براساس روش های هوشمند

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

مقدمه:

سدها و مخازن مهمترین و موثرترین سیستم ذخیره آب می باشند که توزیع نابرابر مکانی و زمانی آب را تغییر می دهند. آنها نه تنها در تامین آب شرب، تولید انرژی برقابی و آبیاری زمین های پایین دست کاربرد داشته، بلکه در به حداقل رسانی خسارات ناشی از سیلاب و خشکسالی نیز نقش موثری را ایفا می کنند. بدون شک به منظور استفاده کامل از آب موجود، مدیریت بهینه مخازن بسیار با اهمیت می باشد. مدیریت مخزن مجموعه ای از تصمیم ها را در بر می گیرد که جمع آوری و رهاسازی آب در طول زمان را مشخص می کنند. با توجه به کارکردهای مختلف مخازن، پیش بینی دقیق دبی ورودی و سطح آب می تواند در بهینه سازی مدیریت منابع آب، بسیار موثر باشد. با توجه به وجود روابط غیرخطی، عدم قطعیت زیاد و ویژگی های متغیر زمانی در سیستم های آبی، هیچ یک از مدل های آماری و مفهومی پیشنهاد شده به منظور پیش بینی دقیق سطح آب نتوانسته به عنوان یک مدل برتر و توانا شناخته شوند[1]. امروزه سیستم های هوشمند به منظور پیش بینی یک چنین پدیده های پیچیده و غیرخطی، بسیار مورد استفاده قرار می گیرند. روش بدیع سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی[1] (ANFIS) یکی از این روشهاست که یک شبکه پس خور چند لایه می باشد و از الگوریتمهای یادگیری شبکه عصبی و منطق فازی به منظور طراحی نگاشت غیرخطی بین فضای ورودی و خروجی استفاده می کند. ANFIS با توجه به توانایی در ترکیب قدرت زبانی یک سیستم فازی با قدرت عددی یک شبکه عصبی، نشان داده است که در مدل سازی فرایندهای همچون مدیریت مخازن [2،3]، سری های زمانی هیدرولوژیکی [4] و برآورد رسوب [5] بسیار قدرتمند می باشند.

هدف اصلی این تحقیق بررسی توانایی سیستم استنتاج فازی – عصبی تطبیقی جهت پیش بینی سطح آب در مواقع سیلابی و به صورت ساعتی می باشد. به این منظور از اطلاعات اشل پنج ایستگاه بالادست سد دز، جهت پیش بینی سطح آب در مخزن این سد استفاده شد. همچنین به منظور بررسی توانایی شبکه های فازی – عصبی در تقابل با تصمیمات بشری، دو الگوی متفاوت یکی با در نظر گرفتن خروجی مخزن به عنوان متغیر ورودی و دیگری بدون این متغیر به کار گرفته شد.

مواد و روشها

سیستم استنتاجی فازی – عصبی تطبیقی (ANFIS)

از زمانی که پروفسور عسگرزاده تئوری منطق فازی را به منظور توصیف سیستم های پیچیده پیشنهاد داد، این منطق بسیار مشهور شده است و به طور موفقیت آمیزی در مسائل مختلف، به ویژه کنترل کننده هایی مثل راکتور شیمیایی، قطارهای خودکار و راکتورهای هسته ای به کار گرفته شده است. اخیرا منطق فازی برای مدل کردن مدیریت مخازن و حل ویژگیهای مبهم آنها پیشنهاد شده است. با وجود این، مشکل اصلی منطق فازی این است که روند سینماتیکی برای طراحی یک کنترل کننده فازی وجود ندارد. به عبارت دیگر، یک شبکه عصبی این توانایی را دارد که از محیط آموزش ببیند (جفت های ورودی – خروجی)، ساختارش را خود مرتب کند و با شیوه ای، تعامل خود را تطبیق دهد. بدین منظور پروفسور جنگ در سال 1993 مدل ANFIS را ارائه کرد که قابلیت ترکیب توانایی دو روش مذکور را داشت[6].

1- Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System