شبکه های عصبی مصنوعی برای پیش بینی سری های زمانی Neural Networks for Time-Series Forecasting (متن انگلیسی همراه با ترجمه)

اختصاصی از سورنا فایل شبکه های عصبی مصنوعی برای پیش بینی سری های زمانی Neural Networks for Time-Series Forecasting (متن انگلیسی همراه با ترجمه) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

Neural Networks for Time-Series Forecasting 

Time Series
 Is a collection of observations of well-defined data items obtained
through repeated measurements over time.
 An ordered sequence of values of a variable at equally spaced time
intervals.
 For example, measuring the value of retail sales each month of the
year would comprise a time series. This is because sales revenue is
well defined, and consistently measured at equally spaced
intervals. Data collected irregularly or only once are not timeseries

سری های زمانی

• مجموعه ای از مشاهدات مفید بدست آمده از اندازه گیری های مکرر و تکراری در طول زمان می باشند.
• یک دنباله منظم از مقادیر یک متغییر در فواصل زمانی یکسان هستند
• برای مثال، اندازه گیری ارزش خرده فروشی هر ماه از سال ، یک سری زمانی را تشکیل می دهند. زیرا درآمد فروش به عنوان فاکتور مفید تعریف شده و بطور پیوسته در فواصل زمانی یکسان اندازه گیری شده است. داده های جمع آوری شده نامنظم و انفرادی به عنوان سری زمانی تعریف نمی شوند.

شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در تجارت

اختصاصی از سورنا فایل شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در تجارت دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در تجارت

13 صفحه در قالب word

چکیده:

در عصر حاضر در بسیاری از موارد ماشین ها جایگزین انسانها شده اند و بسیاری از کارهای فیزیکی که در گذشته توسط انسانها انجام می گرفت امروزه توسط ماشین ها صورت می گیرد . اگرچه قدرت کامپیوترها در ذخیره، بازیابی اطلاعات و اتوماسیون اداری ،.. غیر قابل انکار است، اما همچنان مواردی وجود دارد که انسان ناچار است خودش کارها را انجام دهد. اما به طور کلی ، موارد مرتبط با ماشین شامل سیستم هایی است که در آن به علت ارتباطات پیچیده بین اجزا، مغز انسان از درک ریاضی این ارتباطات قاصر است . مغز انسان به مرور زمان با مشاهده توالی رفتارهای سیستم و گاه آزمایش نتیجه ای که بر اثر دستکاری یکی از اجزای سیستم به دست می آید تا حدی می تواند عادتهای سیستم را شناسایی کند . این روند یادگیری بر اثر مشاهده مثالهای متنوع از سیستم ، به کسب تجربه منجر می شود. در چنین سیستم‌هایی مغز قادر به تجزیه و تحلیل داخلی سیستم نیست و تنها با توجه به رفتارهای خارجی، عملکرد داخلی سیستم را تخمین می زند و عکس العملهای آن را پیش بینی می کند.

چگونگی اداره حجم انبوه اطلاعات و استفاده موثر از آنها در بهبود تصمیم گیری ، از موضوعات بحث برانگیز در عصرحاضر است. یکی از مسائل مهم تحقیقاتی در زمینه علوم کامپیوتر، پیاده سازی مدلی شبیه به سیستم داخلی مغز انسان برای تجزیه و تحلیل سیستم های مختلف بر اساس تجربه است .در این راستا شبکه های عصبی یکی از پویاترین حوزه‌های تحقیق در دوران معاصر هستند که افراد متعددی از رشته های گوناگون علمی را به خود جلب کرده است .استفاده از شبکه‌های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در حل مسائل پیچیده کاربردی این روزها بیش از بیش رواج یافته است . در این مقاله پس از معرفی اجمالی شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک، ارتباط وسهم آن ها در تصمیم گیری در حوزه تجارت وکسب وکار مورد بررسی قرارگرفته است .

مقدمه

توجه به کاربرد تکنیک های هوش مصنوعی و ابزارهای مدل سازی در حوزه کسب و کار به طور فزاینده ای در حال افزایش است. در این راستا سیستم های خبره جایگاه ویژه ای یافته اند. در چند دهه گذشته دو عنوان شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک از موضوعاتی بوده اند که توجه بسیاری از دانشگاهیان را به خود جلب کرده اند . این دو به عنوان ابزاری نیرومند در حل مسائلی که دیگر توسط متدلوژی ها و روش های سنتی گذشته قابل حل نبودند، شناخته شده و مورد استفاده قرارگرفته اند. این روزها استفاده از آنها به زندگی اجتماعی ما نیز تسری یافته تا جایی که کاربرد آنها در تصمیم گیری ها نقش حیاتی یافته است . این مقاله شواهدی را مبتنی برامکان استفاده اخلاقی از شبکه های عصبی و الگوریتم ها ی ژنتیک که به منجر به تصمیم گیریهای موفقیت آمیز در ارتباط با مسائل مرتبط با کسب و کار می شود ارائه می کند . برای این منظور لازم است که بررسی تطبیقی ای در رابطه با تلاشهای دیگر محققان در قالب ادبیات موضوع صورت گیرد . به همین دلیل ، در تحقیق ما بر نقش محققان عملیاتی در حوزه کاربرد شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک تأکید شده است . همچنین در کنار ایجاد چنین پایگاهی برای محققان ، به سوالات اساسی زیر نیز پاسخ داده شده است :

-1 آیا کاربردهای سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند از فرایندهای تصمیم گیری شرکت شما پشتیبانی کند ؟

-2 آیا اسناد ودلایل و مدارک معتبری برای اثبات این ادعا وجود دارد ؟

-3 آیا اینها تنها یک تئوری و ایده دانشگاهی است یا دارای قابلیت کاربرد و تعمیم نیز هست؟

به عبارت دیگر ، با درنظر گرفتن مطالعات مشابه در رابطه با استفاده از سیستم های خبره در کسب و کار، نویسندگان و محققان در آرزوی دستیابی به فرصتی جهت بحث مقایسه ای در باره این سه متدلوژی هوشمند هستند (متاکسیوس و پساراس 2003 ) . یکی از مهم ترین و بحث‌برانگیزترین تحقیقات ، بررسی صورت گرفته توسط لایبوتز (2001) است که نتیجه آن تحت عنوان «سیستمهای خبره و کاربرد آنها» مطرح شد.

ساختار این مقاله به صورت زیر است‌: در ابتدا مروری بر پایه و اساس شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک خواهیم داشت و سپس به بازنگری جامعی بر کاربرد شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در حوزه کسب و کار خواهیم پرداخت و نهایتا آن را با نتایج و پیشنهاداتی برای تحقیقات کاربردی آینده به پایان خواهیم رساند .

فناوری شبکه عصبی

شبکه های عصبی یک تکنیک پردازش اطلاعات مبتنی بر روش سیستم های عصبی بیولوژیکی مانند مغز و پردازش اطلاعات است. مفهوم بنیادی شبکه های عصبی ، ساختار سیستم پردازش اطلاعات است که از تعداد زیادی واحدهای پردازشی (نورون‌) مرتبط با شبکه ها تشکیل شده اند‌. سلول عصبی بیولوژیکی یا نورون، واحد سازنده سیستم عصبی در انسان است. یک نورون ازبخشهای اصلی زیر تشکیل شده است :

1) بدنه سلولی که هسته در آن است و سایر قسمتهای سلولی از آن منشأ گرفته است.

2) هسته

3) آکسون که وظیفه آن انتقال اطلاعات از سلول عصبی است.

4) دندریت که وظیفه آن انتقال اطلاعات از سلول های دیگر به سلول عصبی است

یک سیستم شبکه عصبی از تکنیک‌های مورد استفاده انسان در یادگیری از طریق استناد به مثالهایی از حل مسائل استفاده می‌کند (هایکین ،1994 ) . هر نورون ورودیهای متعددی را پذیراست که با یکدیگر به طریقی جمع می شوند . اگر در یک لحظه تعداد ورودی های فعال نرون به حد کفایت برسد نرون نیز فعال شده و آتش می کند . در غیر این‌صورت نورون به صورت غیر فعال و آرام باقی می ماند .فعالیت هر نورون از مجموعه ای از یک یا چند ورودی ، عملیات و وظیفه خروجی برای محاسبه خروجیهایش تشکیل شده است . عملکرد اساسی این مدل مبتنی بر جمع کردن ورودیها و به دنبال آن به وجود آمدن یک خروجی است . ورودیهای نورون از طریق دندریت ها که به خروجی نورون های دیگر از طریق سیناپس متصل شده اند وارد می شوند . بدنه سلولی کلیه این ورودیها را دریافت می کند و چنانچه جمع این مقادیراز مقداری که به آن آستانه گفته می شود بیشتر شود در اصطلاح بر انگیخته شده یا آتش می کند و درغیر این صورت خروجی نورون روشن یا خاموش خواهد شد. مدل پایه ای نورون به صورت شکل 1 تعریف می گردد .

امروزه شبکه های عصبی در کاربردهای مختلفی از قبیل طبقه بندی داده ها و تشخیص الگو از طریق فرایند یادگیری که خود شامل مسائلی مانند تشخیص خط و شناسایی گفتار وپردازش تصویر است به کار می روند .به مثابه سیستم های بیولوژیکی ، آموزش شامل تنظیم پیوندهای بین سیناپس‌ها که درهر نورون وجود دارند است. به عبارت دیگر‌، اطلاعات آموخته شده به شکل ارزشهای عددی به‌نام «وزن» که به هر واحد پردازش شبکه اختصاص داده می‌شود ، ذخیره می شوند .به طور کلی ، شبکه های عصبی می توانند بین :

روشهای اتصال نورون ها، انواع روشهای ویژه محاسبه عملیات نورون ها، روش انتقال الگوی عملیات از خلال شبکه و روشهای یادگیری آنها که شامل نرخ یادگیری است، تمایز قائل شوند . با در نظر گرفتن ارتباطات بین نورون ها ، می توان بین شبکه های لایه دار و بدون لایه تمایز قایل شد . شبکه های لایه دار گروهی ازنورون ها هستند که در لایه هایی مجتمع گردیده اند که بین لایه ورودی و خروجی - که تنها پیوند خارجی دارند - یک یا چند لایه پنهان وجود دارد . داده های ورودی از لایه ورودی به وسیله لایه های پنهان (لایه میانی ) به لایه خروجی منتقل می‌شوند . سیگنالها ی جاری در شبکه های لایه دار به سمت جلو حرکت می کنند که در اصطلاح فنی به آنها پیش خور گفته می شود در حالی که شبکه های بدون لایه دارای گره های اضافی بازخور هستند که از تقسیمات درست لایه ها جلوگیری می کنند .

ساختار پیوندها و تماسها و تعداد لایه‌ها و نورون ها تعیین کننده معماری شبکه است که بایستی قبل از استفاده از شبکه‌های عصبی تنظیم شود . همان طور که در شکل 2 نمایش داده شده است ، اگرچه در موارد مشخصی می توان با موفقیت از شبکه های عصبی تک لایه استفاده کرد اما رسم بر این است که شبکه های عصبی حداقل دارای 3 لایه باشند ( لایه ورودی ،لایه پنهان یا لایه میانی و لایه خروجی ) .

ممکن است هنگام انتقال از فایل ورد به داخل سایت بعضی متون به هم بریزد یا بعضی نمادها و اشکال درج نشود ولی در فایل دانلودی همه چیز مرتب و کامل است

متن کامل را می توانید در ادامه دانلود نمائید

چون فقط تکه هایی از متن برای نمونه در این صفحه درج شده است ولی در فایل دانلودی متن کامل همراه با تمام ضمائم (پیوست ها) با فرمت ورد word که قابل ویرایش و کپی کردن می باشند موجود است

شبکه های عصبی مصنوعی

اختصاصی از سورنا فایل شبکه های عصبی مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

 

 

تگ :  , شبکه های عصبی , شبکه های عصبی در متلب , شبکه های عصبی مصنوعی , شبکه های عصبی مصنوعی pdf , شبکه های عصبی در هوش مصنوعی , شبکه های عصبی چیست , شبکه های عصبی فازی , شبکه های عصبی rbf , شبکه های عصبی pdf , شبکه های عصبی کامپیوتر , شبکه های عصبی احتمالی , شبکه های عصبی الگوریتم ژنتیک و الگوریتم مورچگان , شبکه های عصبی ادلاین , شبکه های عصبی احتمالاتی , شبکه های عصبی انجمنی , شبکه های عصبی الگوریتم , شبکه های عصبی+الگوریتم ژنتیک , شبکه های عصبی پس انتشار , شبکه های عصبی در الکترونیک , شبکه های عصبی در اقتصاد , شبکه های عصبی آموزش , شبکه های عصبی آشوبی , شبکه های عصبی آدلاین , شبکه های عصبی و انواع آن , آموزش شبکه های عصبی در متلب , آموزش شبکه های عصبی مصنوعی , آموزش شبکه های عصبی , آموزش شبکه های عصبی در matlab , آموزش شبکه های عصبی در نرم افزار مطلب , آموزش شبکه های عصبی با متلب , شبکه های عصبی بازگشتی , شبکه های عصبی بیزین , شبکه های عصبی برق , شبکه های عصبی به زبان ساده , شبکه های عصبی بیولوژیکی , شبکه های عصبی با متلب , شبکه های عصبی با matlab , شبکه های عصبی برگشتی , شبکه های عصبی با مطلب , شبکه های عصبی بدون ناظر , شبکه های عصبی پرسپترون , شبکه های عصبی پیشخور , شبکه های عصبی پرسپترون چند لایه , شبکه های عصبی پرسپترون چندلایه یا mlp , شبکه های عصبی پالسی , شبکه های عصبی+پرسپترون , شبکه های عصبی پاورپوینت , شبکه های عصبی پالسی , شبکه های عصبی پویا , شبکه های عصبی ترکیبی , شبکه های عصبی تصادفی , شبکه های عصبی تک لایه , شبکه های عصبی تکاملی , شبکه های عصبی تاخیر زمانی , شبکه های عصبی تطبیقی , شبکه های عصبی تابع پایه شعاعی , طراحی شبکه های عصبی ترجمه کیا , شبکه های عصبی در تجارت الکترونیک , شبکه های عصبی فازی تطبیقی , مبانی شبکه های عصبی جلد اول , جزوه شبکه های عصبی , جزوه شبکه های عصبی مصنوعی , جزوه شبکه های عصبی دکتر تشنه لب , جزوه شبکه های عصبی دانشگاه خواجه نصیرالدین طوسی , جزوه شبکه های عصبی دانشگاه شریف , جزوه شبکه های عصبی دانشگاه امیرکبیر , دانلود جزوه شبکه های عصبی , جزوه درس شبکه های عصبی , جزوه آموزش شبکه های عصبی , شبکه های عصبی چند لایه , شبکه های عصبی چند لایه mlp , شبکه های عصبی چند لایه پرسپترون , شبکه های عصبی چیست , شبکه های عصبی مصنوعی چیست؟ , شبکه های عصبی فازی چیست؟ , الگوریتم شبکه های عصبی چیست؟ , شبکه های عصبی مصنوعی چیست , چرا از شبکه های عصبی استفاده می کنیم؟ , شبکه های عصبی حسابداری , شبکه های عصبی حمل و نقل , شبکه های عصبی در حسابداری , شبکه های عصبی مصنوعی در حسابداری , کاربرد شبکه های عصبی در حسابداری , حل تمرین شبکه های عصبی , حل مسائل شبکه های عصبی , حل المسائل شبکه های عصبی , کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در حسابداری , حل تمرین شبکه های عصبی منهاج , شبکه های عصبی خود سازمانده , شبکه های عصبی پیش خور , شبکه های عصبی در خوشه بندی , تدریس خصوصی شبکه های عصبی , کاربرد شبکه های عصبی در سلول های خورشیدی , خوشه بندی با شبکه های عصبی , کتاب خوب برای شبکه های عصبی , شبکه های عصبی پس انتشار خطا , شبکه های عصبی در سیستم خبره , شبکه های عصبی در کامپیوتر , شبکه های عصبی در مطلب , شبکه های عصبی در پردازش تصویر , شبکه های عصبی در برق قدرت , شبکه های عصبی دکتر منهاج , شبکه های عصبی در متلب (تالیف مصطفی کیا) , شبکه های عصبی رقابتی , شبکه های عصبی رگرسیون , شبکه های عصبی راف , شبکه های عصبی راجعه , شبکه های عصبی رضا قادری , شبکه های عصبی+رباتیک , شبکه های عصبی رشته برق , پروژه رایگان شبکه های عصبی , شبکه های عصبی در رباتیک , روش شبکه های عصبی , شبکه های عصبی زیستی , شبکه های عصبی+زنجیره تامین , دانلود کتاب شبکه های عصبی زبان اصلی , شبکه های عصبی در زلزله , کاربردهای شبکه های عصبی در مدیریت زنجیره تامین , مقاله در زمینه شبکه های عصبی , ژورنال شبکه های عصبی , شبکه های عصبی و الگوریتم ژنتیک , تفاوت شبکه های عصبی و الگوریتم ژنتیک , شبکه های عصبی سلولی , شبکه های عصبی در سازه , شبکه های عصبی در بهینه سازی , ساختار شبکه های عصبی , سیستم شبکه های عصبی , ساختار شبکه های عصبی مصنوعی , شبکه های عصبی در سیستم های قدرت , سمینار شبکه های عصبی , شبکه های عصبی شعاعی , شبکه های عصبی دانشگاه شریف , شبیه سازی شبکه های عصبی , شبیه سازی شبکه های عصبی در متلب , کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در مهندسی شیمی , شبکه های عصبی در مهندسی شیمی , اسلایدهای شبکه های عصبی سعید شیری , کاربرد شبکه های عصبی در شیمی , کاربرد شبکه های عصبی در صنعت نفت , کاربرد شبکه های عصبی در مهندسی صنایع , شبکه های عصبی در مهندسی صنایع , کاربرد شبکه های عصبی در صنعت , کاربرد شبکه های عصبی در تشخیص صدا , فایل صوتی شبکه های عصبی , شبکه های عصبی طبیعی , طراحی شبکه های عصبی , کاربرد شبکه های عصبی مصنوعی در طراحی سازه , کتاب طراحی شبکه های عصبی , دانلود کتاب طراحی شبکه های عصبی , طبقه بندی با شبکه های عصبی , طراحی شبکه های عصبی مصطفی کیا , طراحی شبکه های عصبی سید مصطفی کیا , شبکه های عصبی عمیق , شبکه های عصبی در عمران , شبکه های عصبی در مهندسی عمران , کاربرد شبکه های عصبی در عمران , کاربرد شبکه های عصبی در مهندسی عمران , شبکه های عصبی مصنوعی در عمران , عکس شبکه های عصبی , عکس شبکه های عصبی مصنوعی , کاربرد شبکه های عصبی در علوم مختلف , نحوه عملکرد شبکه های عصبی , شبکه های عصبی فازی در متلب , شبکه های عصبی فازی , شبکه های عصبی فاست , شبکه های عصبی فازی + pdf , شبکه های عصبی و فازی , کتاب شبکه های عصبی فاست , شبکه های عصبی در فناوری اطلاعات , کاربرد شبکه های عصبی در قدرت , کاربرد شبکه های عصبی در سیستم قدرت , کاربرد شبکه های عصبی در برق قدرت , شبکه های عصبی کانولوشنال , شبکه های عصبی کتاب , شبکه های عصبی کانولوشنی , شبکه های عصبی کانولوشن , شبکه های عصبی کامپیوتری , شبکه های عصبی کوهونن , شبکه های عصبی کوانتومی , شبکه های عصبی کتاب دانلود , شبکه های عصبی گازی , نتیجه گیری از شبکه های عصبی , نتیجه گیری شبکه های عصبی , شبکه های عصبی لوران فاست , شبکه های عصبی لورن فاست , مبانی شبکه های عصبی لوران فاست , کتاب شبکه های عصبی لوران فاست , کتاب مبانی شبکه های عصبی لوران فاست , دانلود کتاب مبانی شبکه های عصبی لوران فاست , شبکه های عصبی مصنوعی , شبکه های عصبی مصنوعی ppt , شبکه های عصبی مصنوعی doc , شبکه های عصبی منهاج , شبکه های عصبی+مقاله , شبکه های عصبی مصنوعی در متلب , شبکه های عصبی مصنوعی rbf , شبکه های عصبی در نرم افزار مطلب , شبکه های عصبی در نرم افزار متلب , شبکه های عصبی در مهندسی نفت , شبکه های عصبی در متلب (نوشته مصطفی کیا) , آموزش شبکه های عصبی در نرم افزار متلب , نظریه شبکه های عصبی , کاربرد شبکه های عصبی در نفت , پایان نامه شبکه های عصبی , نمونه سوالات شبکه های عصبی , شبکه های عصبی و منطق فازی , شبکه های عصبی و هوش مصنوعی , شبکه های عصبی و کاربردهای آن , شبکه های عصبی و سامانه های فازی , شبکه های عصبی ویکیپدیا , شبکه های عصبی و هوش مصنوعی , شبکه های عصبی و متلب , شبکه های عصبی هاپفیلد , شبکه های عصبی هاگان , شبکه های عصبی همینگ , شبکه های عصبی هوش مصنوعی , شبکه های عصبی هاپفیلد , شبکه های عصبی هیکین , شبکه های عصبی هوشمند , شبکه های عصبی هیبریدی , کتاب شبکه های عصبی هاگان , باهم شبکه های عصبی یادبگیریم , یادگیری شبکه های عصبی , یادگیری در شبکه های عصبی , الگوریتم یادگیری شبکه های عصبی , انواع یادگیری در شبکه های عصبی , شبکه های عصبی مصنوعی پویا یزدانی , انواع یادگیری شبکه های عصبی , تاریخچه ی شبکه های عصبی , انواع یادگیری شبکه های عصبی مصنوعی , پروژه ی شبکه های عصبی ,

 

پایان نامه ارشد برق تشخیص گفتار از موسیقی به روش شبکه عصبی مصنوعی

اختصاصی از سورنا فایل پایان نامه ارشد برق تشخیص گفتار از موسیقی به روش شبکه عصبی مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

چکیده

پردازش گفتار با توجه به کاربردهای وسیع آن در ارتباطات، تبادل اطلاعات میان انسان و ماشین مانند روبات ها، صنعت مخابرات، سمعک ها، به کارگیری ماشین در ترجمه مکالمات از یک زبان به زبان دیگر، ابزارهای آموزشی و دیگر محصولات تجاری مورد توجه قرار گرفته است. دهه اخیر شاهد پیشرفت چشمگیری در این عرصه بوده است. سیستم ها و الگوریتم هایی که با عملکرد بالا در آزمایشگاه پیاده سازی شده اند، به سمت دنیای واقعی در حال حرکت هستند.

تمایز بین گفتار و موسیقی (SMD) از جمله موضوعاتی است که در دهه اخیر، مطالعات زیادی روی آن انجام شده است. از کاربردهای آن می توان به تشخیص کانال های رادیویی که فقط موسیقی پخش می کنند اشاره کرد. همچنین می تواند به عنوان بخش اولیه در بازشناسی خودکار گفتار محسوب شود.

به طور کلی اغلب کارهایی که در این زمینه انجام شده است شامل دو مرحله می باشد: 1- استخراج ویژگی قطعه صوتی که تمایز بین گفتار و موسیقی را بیان می کند 2- طبقه بندی قطعه صوتی با توجه به ویژگی. در بعضی رویکردها از یک ویژگی استفاده می شود ولی در برخی دیگر از چند ویژگی. از جمله این ویژگی ها می توان به ویژگی های حوزه زمان، حوزه فرکانس و زمان – فرکانس و… اشاره کرد. طبقه بندی کننده هایی که برای این کار استفاده می شوند نیز طبقه کننده های مرسوم مانند مدل مارکوف پنهان، ماشین بردار پشتیبان، گوسی و شبکه های عصبی و… می باشند. در این تحقیق از ضرائب ویولت به عنوان ابزار پایه استفاده شده است که شش ویژگی آماری ساده از آن استخراج می شوند. از شبکه عصبی پرسپترون چند لایه نیز به عنوان طبقه بندی کننده استفاده شده است که نتایج حاصله سیستم پیشنهادی در حدود 99 درصد را به دست آورد.

مقدمه

پیشرفت های قابل توجه فن آوری در طی دهه های گذشته به طور چشمگیری طریقه ارتباط برقرار کردن مردم با بسیاری از منابع مختلف اطلاعات و سرگرمی را تغییر داده است. کاربران فن آوری های مدرن، در ارتباط با انواع رسانه ها از یک حالت انفعال به وضعیت فعال منتقل شده است. همین طور که مقادیر داده ای در دسترس افزایش می یابد، تکنیک های کارآمد داده گردانی نیز لازم می شود.

در چند سال گذشته داده های صوتی به میزان زیاد از منابع در دسترس مانند پایگاه داده ها، برنامه های پخش و اینترنت ایجاد شده اند. بخاطر این که، توجه ویژه ای به توسعه استراتژی ها جابجایی داده اختصاص داده شده است. لذا، افتراق گفتار / موسیقی (SMD) به عنوان یکی از اهداف مهم به شمار می رود.

برای اهداف مختلفی می توان از یک SMD کارآمد بهره مند شد. از این ابزار می توان برای انتخاب براساس محتوا در مجموعه برنامه های پخش استفاده کرد. نمونه ای از این نوع کاربرد، انتخاب ایستگاه های رادیویی است که در واقع فقط موسیقی پخش می کنند. همچنین SMD قسمت اساسی تشخیص خودکار گفتار (ASR) و رونویسی موسیقی اتوماتیک (AMT)، که اغلب نیاز به تجزیه و تحلیل داده های صوتی بی ساخت یا نامعلوم دارند. در مورد ASR، بخش گفتار فقط باید در نظر گرفته شود، در حالی که در AMT باید نمونه های موسیقی مورد توجه قرار گیرند. لذا مهم است که سیگنال قبل از ورود به این سیستم ها به طور صحیح قطعه بندی شود. در نهایت نیز، توجه داشته باشید که دستگاه های مدرن کمک شنوایی اغلب شامل الگوریتم هایی هستند که عملکرد دستگاه را با توجه به نوع صدایی که به گوش می رسد تغییر می دهد. در این مورد، SMD خوب می تواند مؤثر باشد.

و..........................................

دانلود مقاله ISI مولکولی روشهای تبیین پذیری عصبی شبکه و حافظه: سمپوزیوم مراسم تحلیف کاولی جایزه در علوم اعصاب

اختصاصی از سورنا فایل دانلود مقاله ISI مولکولی روشهای تبیین پذیری عصبی شبکه و حافظه: سمپوزیوم مراسم تحلیف کاولی جایزه در علوم اعصاب دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع فارسی :مولکولی روشهای تبیین پذیری عصبی شبکه و حافظه: سمپوزیوم مراسم تحلیف کاولی جایزه در علوم اعصاب

موضوع انگلیسی :<!--StartFragment -->

MOLECULAR APPROACHES TO UNDERSTANDING NEURAL NETWORK PLASTICITY AND MEMORY: THE KAVLI PRIZE INAUGURAL SYMPOSIUM ON NEUROSCIENCE

تعداد صفحه :12

فرمت فایل :PDF

سال انتشار :2009

زبان مقاله : انگلیسی

چکیده: این جایزه کاولی برای نخستین بار در اسلو، نروژ در 9 سپتامبر سال 2008 به هفت دانشمند برجسته جهان در فیزیک نجومی، علوم و علوم اعصاب بهدست آورد. جایزه فیزیک نجومی به طور مشترک به مارتن اشمیت اهدا شد، از موسسه فناوری کالیفرنیا، ایالات متحده، و دونالد لیندن بل، دانشگاه کمبریج، انگلستان؛ جایزه علوم نانو به طور مشترک به Louis E. بروس اهدا شد، از دانشگاه کلمبیا، آمریکا، و سومیو ایجیما، دانشگاه Meijo، ژاپن؛ و جایزه علوم اعصاب به طور مشترک به Pasko Rakic ​​اهدا شد، از دانشکده پزشکی دانشگاه ییل، ایالات متحده آمریکا، توماس Jessell، از دانشگاه کلمبیا، آمریکا، و استن Grillner، از موسسه کارولینسکا، سوئد. جایزه کاولی یک سرمایه گذاری مشترک بنیاد کاولی، آکادمی علوم و نروژی نامه، و وزارت نروژی آموزش و پژوهش است.
سمپوزیوم مراسم تحلیف جایزه کاولی در علوم اعصاب در دانشگاه اسلو در سپتامبر 8، 2008 برگزار شد، سازماندهی شده توسط L.H. Bergersen، E. موزر M.-B. موزر، و J. طوفان Mathisen. در این سمپوزیوم، هفت دانشمندان علوم اعصاب منجر کار پیشگامانه خود، که شامل برخی از پیشرفت های مهم جدید ترین در حوزه علوم اعصاب، از مولکول به سیناپس به شبکه به رفتار است. سمپوزیوم ادای احترام فی tting به چشم انداز فرد کاولی از علوم اعصاب به عنوان یک منطقه برجسته ای از پیشرفت بود و به دستاوردهای برندگان نخستین کاولی جایزه در علوم اعصاب. نکات اصلی سخنرانی سمپوزیوم در زیر خلاصه شده است. © 2009 IBRO. منتشر شده توسط الزویر