پروژه مدل سازی داده با شبکه عصبی SOM با متلب

  • پنجشنبه ۷ آبان ۱۳۹۴
  • بازدید ۱,۰۶۹ نفر
  • 1 امتیاز2 امتیاز3 امتیاز4 امتیاز5 امتیاز (83 امتیاز از 21 رای)
    Loading...

تصویر matlab-data-modeling-som_11734_1 پروژه مدل سازی داده با شبکه عصبی SOM با متلب

پروژه مدل سازی داده با شبکه عصبی SOM با متلب

در این پست پروژه مدل سازی داده با شبکه عصبی SOM با متلب را آماده کرده ایم که در ادامه به توضیح الگوریتم خود سازمانده یا شبکه عصبی SOM خواهیم پرداخت و چندین تصاویر خروجی از این پروژه را نیز می توانید به همراه فیلم خروجی مشاهده نمائید. در پروژه حاضر، واحد هاى پردازشگر در گره هاى یک شبکه یک بعدى، دو بعدى و بیشتر، قرار داده مى شوند. واحدها در یک فرآیند یادگیرى رقابتى نسبت به الگوهاى ورودى منظم مى شوند.

شبکه عصبی SOM یا خود سازمانده از ابزار های قدرتمندی جهت خوشه بندی فضاهای با ابعاد بالا و مصور سازی و نمایش اثر همزمان متغیرها در مقدار تابع هدف می باشد. شبکه های خود سازمانده از انواع شبکه های عصبی با یادگیری بدون ناظر می باشند که در تحلیل فضاهای پیچیده توانایی زیادی دارند.

توضیحات بیستر و تصاویر و فیلم خروجی پروژه مدل سازی داده با شبکه عصبی SOM با متلب در ادامه مطلب.

این مدل از شبکه های عصبی اولین بار توسط کوهنن در سال ۱۹۸۱ و با الگو برداری از عصب های شبکیه چشم ، معرفی و نخستین بار در سال ۱۹۸۱ برای تشخیص صدا و تبدیل آن به متن، به طور عملی مورد استفاده قرار گرفت. اکنون شبکه های خود سازمانده بطور گستردهای در داده کاوی نمایش فضاهای پیچیده و خوشه بندی فضاهای با تعداد ابعاد بالا و به طور خاص در پردازش تصویر، کنترل فرآیند، مدیریت پروژه، آنالیزهای مالی و تشخیص های صنعتی و پزشکی مورد استفاده قرار می گیرد.

آموزش شبکه های خود سازمانده :

آموزش شبکه های خود سازمانده، بدون ناظر و بر مبنای الگوریتم یادگیری رقابتی است. در ابتدا بردار وزنی متناظر با هر نورون به طور تصادفی تولید شده و ساختار اولیه شبکه شکل می گیرد و سپس در طول فرآیند آموزش شبکه، بردار وزنی متناظر با هر نورون بگونه ای تنظیم می شود که بتواند قسمتی از اطلاعات فضای مورد تحلیل را پوشش دهد.

الگوریتم آموزش شبکه های خود سازمانده دارای چهار مرحله زیرمی باشد :

١- انتخاب پارامترهای نقشه مانند ابعاد و بردار وزنی ابتدایی متناظر با هر نورون.

٢- ارائه داده های مورد تحلیل به شبکه و یافتن بهترین نورون نظیر برای هر بردار داده ورودی (رکورد). رکوردها میتوانند همزمان به شبکه ارائه شوند و یا اینکه به ترتیب هر بار یک رکورد به شبکه ارائه و عملیات آموزش شبکه انجام شود.

تصویر خروجی ۱:

تصویر matlab-data-modeling-som_11734_2 پروژه مدل سازی داده با شبکه عصبی SOM با متلب

تصویر خروجی ۲:

تصویر matlab-data-modeling-som_11734_3 پروژه مدل سازی داده با شبکه عصبی SOM با متلب

تصویر خروجی ۳:

تصویر matlab-data-modeling-som_11734_4 پروژه مدل سازی داده با شبکه عصبی SOM با متلب

تصویر خروجی ۴:

تصویر matlab-data-modeling-som_11734_5 پروژه مدل سازی داده با شبکه عصبی SOM با متلب


انجام پروژه ها و شبیه سازی مقالات و پایان نامه ها با متلب

انجام پروژه ها و شبیه سازی مقالات و پایان نامه ها با متلب

مشاهده انجام پروژه با متلب
پروژه ها و آموزش های برنامه نویسی

پروژه ها و آموزش های برنامه نویسی

آموزش برنامه نویسی

مشاهده ویدئو در این باره

خوشحال خواهیم شد اگر نظر خودتون رو درباره این مطلب ثبت کنید

خطا!دکمه ریفریش را بزنید

    لیســــــــت پــــــــروژه های انتشــــــــار نشده ( 22 موضوع )

    مشاهده لیست کامل
    مشاهده لیست کامل
    مشاهده لیست کامل
    مشاهده لیست کامل
    socket programing آموزش برنامه نویسی آموزش سی شارپ اینترنت اشیا بازی تحت شبکه بازی تحت شبکه به زبان سی شارپ برنامه تحت شبکه با سی شارپ برنامه نویسی ترجمه مقاله ترجمه مقاله شبکه دانلود رایگان پروژه های دانشجویی دانلود سورس برنامه دانلود سورس رایگان دانلود نرم افزار دانلود پروژه دانشجویی دانلود پروژه رایگان دانلود پروژه های دانشجویی دانلود کتاب دانلود کتاب آموزشی دانلود کتاب اموزشی سورس رایگان سورس کد بازی تحت شبکه سورس کد بازی تحت شبکه با C# سورس کد بازی تحت شبکه چند نفره سوکت پروگرمین شبکه SDN شبیه سازی با نرم افزار R نحوه نوشتن برنامه تحت شبکه نرم افزار Rstudio پروژه arena پروژه matlab پروژه ns2 پروژه opnet پروژه ارنا پروژه سیمولینک matlab پروژه شبکه عصبی پروژه مهندسی صنایع پروژه مهندسی صنایع با ارنا پروژه های آماده با OpenGL پروژه های آماده با OpenGL در سی پلاس پلاس پروژه های آماده با ارنا پروژه های آماده برای درس گرافیک کامپیوتری پروژه هوش مصنوعی پروژه پردازش تصویر matlab پروژه پردازش سیگنال matlab