• دانلود تحقیق، مقاله و پروژه های دانشجویی به صورت کاملا رایگان
  • اشتراک فایل توسط پدید آورندگان جهت استفاده علمی دانشجویان و علاقه مندان
  • امکان ارسال لینک پروژه های جدید به ایمیل شخصی شما
  • رکورد دار تعداد اعضا با بیش از 270 هزار عضو فعال
  • منتخب بهترین وب سایت علمی فارسی زبان در جشنواره وب ایران

مسئله درخت اشتاینر

دانلود پایان نامه کاربردهای منطق فازی در یادگیری ماشین‎

تاریخ : ۵ بهمن ۱۳۹۲

مسئله درخت اشتاینر

 

عنوان پایان نامه:  کاربردهای منطق فازی در یادگیری ماشین‎

 قالب بندی :  PDF

قیمت :   رایگان

شرح مختصر :  بي‌گمان رايانه در چند دهه كنوني از عوامل اصلي و كليدي پيشرفت شناخته شده است. گردش درست امور، سرعت (تندي) در كارها و روش‌هاي اداري، بهره‌وري و خدمات عمومي، دسترسي به اطلاعات شركت‌ها همه از مزایای رایانه‌هاست. امروزه سازمان‌ها جهت پردازش كارهايي چون نگهداري و به ‌روز رساني حساب‌ها و دارايي‌های خود، راهشان را به سوي استفاده از رایانه‌ها باز نموده‌اند. كاربردهایي چون لوازم خانگي،‌ خودروها، هواپيماها و ابزار صنعتي، دستگاه‌هاي الكتريكي، كنترل انتقال نيرو و خطوط كارخانه‌ها و گيرنده ماهواره توسط رايانه سرویس‌دهی می‌شوند. همزمان با   پيشرفت و سازماندهي سازمان‌ها و بنگاه‌هاي كوچك و متوسط، كشاورزي، صنعتي و … خدمات رايانه‌اي هر روز نفوذ خود را در زندگي اجتماعي و اقتصادي انسان نیز نشان مي‌دهند. ولی دیگر رایانه‌های دومنطقی صفر و یک جوابگوی نیازهای بشر نیست و باید سیستم‌هایی ساخت که به به شیوه‌های چندمقداری تفکر و تعلم انسان نزدیک باشد و ابهام و عدم قطعیت را هم شامل شود. در این راستا منطق جدیدی به نام منطق فازی توسط پروفسور لطفی‌زاده معرفی شد و از آن پس انبوه مقالات برای پیاده سازی این منطق در سیستم‌های کامپیوتری و الگوریتم‌های موجود، ارائه شد. هدف ما در این پژوهش هم بررسی جامعی پیرامون این مبحث و کاربردهای آن در یادگیری ماشین است. لذا پس از بیان تعاریف و تاریخچه و انواع روش‌های منطق فازی و یادگیری ماشین، مروری بر مقالات معتبر و جدید ارائه شده در این زمینه داشته و ایده‌های جدیدی که داده شده است را خواهیم گفت.

کلمات کلیدی : محاسبات نرم، منطق فازی، سیستم های فازی، یادگیری ماشین چیست؟، یادگیری با ناظر، یادگیری بدون ناظر، یادگیری تقویتی، یادگیری نیمه نظارتی، انواع ماشین های یادگیرنده، روشهای یادگیری عامل، طراحی یک سیستم یادگیری، تکنیکهای یادگیری ماشین، درخت تصمیم، کاربرد درخت تصمیم، کاربردهای شبکه عصبی مصنوعی، مزیت های شبکه عصبی مصنوعی، پایه های منطق محاسباتی، الگوریتم ژنتیک، سیستم خبره، یادگیری بیزین، ماشین بردار پشتیبان، مدل هوش محاسباتی، سیستم های رابطه ای عصبی ،شبکه های مبتنی بر منطق فازی، استنتاج قوانین فازی، الگوریتم های هوشمند، مزایای سیستم خبره، کاربردهای سیستم خبره، مزایای الگوریتم ژنتیک، نقاط ضعف الگوریتم ژنتیک، مسئله درخت اشتاینر، فیلتر کالمن، فیلتر کالمن فازی،