سمینار کارشناسی ارشد کامپیوتر استفاده ازگراف ها در تشخیص الگوها

اختصاصی از اینو دیدی سمینار کارشناسی ارشد کامپیوتر استفاده ازگراف ها در تشخیص الگوها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این محصول در قالب پی دی اف و 63 صفحه می باشد.

این سمینار جهت ارائه در مقطع کارشناسی ارشد کامپیوتر-نرم افزار طراحی و تدوین گردیده است. و شامل کلیه موارد مورد نیاز سمینار ارشد این رشته می باشد. نمونه های مشابه این عنوان با قیمت بسیار بالایی در اینترنت به فروش می رسد.گروه تخصصی ما این سمینار را با قیمت ناچیز جهت استفاده دانشجویان عزیز در رابطه به منبع اطلاعاتی در اختیار شما قرار می دهند. حق مالکیت معنوی این اثر مربوط به نگارنده است. و فقط جهت استفاده از منابع اطلاعاتی و بالا بردن سطح علمی شما در این سایت قرار گرفته است.

چکیده :

pattern recognition علمی است که به توصیف و کلاسه بندی و تشخیص اشیا مختلف

می پردازد . یکی از روش های مختلف برای تشخیص الگو تشخیص الگوی ساختاری است

که در آن از تئوری گراف برای توصبف اجسام موجود استفاده می شود . باز نمایی داده ها

و اشیا توسط گراف ها ما را به سمت الگوریتم های تطبیق گراف سوق می دهند . در این

سمینار قصد داریم الگوریتم های شناسایی الگو با گراف ها و دسته بندی های موجود

در این رابطه را مورد بررسی قرار دهیم . روش های موجود عبارتند از الگوریتم های بهینه

الگوریتم های تقریب الگوریتم های مقاوم در برابر خطا و جستجوی شاخص دار .

الگوریتم های بهینه همیشه بهترین تطابق را استخراج می کنند ولی پیچیدگی زمانی

بسیار بالایی دارند . در روش های تقریب تضمینی در مورد بهینه بودن جواب وجود

ندارد در عوض زمان محاسبه و رسیدن به تطابق مورد نظر بسیار کوتاهتر می باشد .

روش های مقاوم در برابر خطا کاربرد بیشتری در محیط های واقعی و نویزی دارند .

الگوریتم های تطبیق گراف را می توان برای stero vision تشخیص داد سازمان دهی

مدل های بانک اطلاعاتی و غیره بکار برد .

مقدمه :

تشخیص الگو در برگیرنده دو عمل اساسی و مهم می باشد : توصیف و دسته بندی

وقتی یک جسم ناشناخته را به عنوان ورودی به سیستم می دهیم ابتدا یک توصیف

از این جسم تولید می شود . دو راه کار کلی برای پیاده سازی سیستم مهای تشخیص

الو وجود دارد .

1. تشخیص الگوی آماری

2. تشخیص ساختاری

هر کدام از این دو روش تکنیک های متفاوتی را برای عمل توصیف و کلاسه بندی به کار

می برند . روش ها ی آماری با استفاده از تئوری های تصمیم گیری و براساس ویژگی های

کمیتی استخراج شده از ورودی فرایند کلاسه بندی را انجام می دهند . روش های

ساختاری بر مبنای ویژگی های شکل شناسی و خصوصیات ساختاری جسم و نحوه

ارتباط آنها باهم عمل توصیف ورودی و تشخیص گروه مربوط به آن را پیاده سازی می کنند .

الگوها و سبکهای معماری نرم افزار: مروری کلی بر سبکهای متداول معماری

اختصاصی از اینو دیدی الگوها و سبکهای معماری نرم افزار: مروری کلی بر سبکهای متداول معماری دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

خلاصه
با گسترش روزافزون دامنه تقاضاهای کاربران کامپیوتر و به دنبال آن اندازه سیستم های نرم افزاری، دیگر روش ها و سبک های
کلاسیک تولید نرم افزار، پاسخ گوی این نیازمندیها نبوده اند. در دنیای امروز، طراحی یک نرم افزار موفق تنها انتخاب و یا ایجاد
ساختمان داده های مناسب و الگوریتم های کارآمد نیست. حجم نرم افزارهای تجاری سالهای اخیر، مهندسان نرم افزار را بر آن
داشته که برای غلبه بر پیچیدگی های حاصل از این حجم بالا، به دنبال تکنیک های استفاده مجدد از نرم افزار و روش های
بروند. علی رغم تمام نکات مثبتی که در استفاده از این روش ها وجود دارد، باید به این نکته هم اشاره Component-based
کرد که مشکلات و مسائل جدیدی نیز به همراه این دید نوین، پا به دنیای نرم افزار گذاشته اند: در یک سیتم نرم افزاری بزرگ که
متشکل از اجزای گوناگون خواهد بود، نحوه سازماندهی و ارتباطات این اجزا با یکدیگر چگونه باشد تا نیازمندی های تعیین شده
برای نرم افزار برآورده شوند؟پاسخ به این پرسش، وظیفه اصلی معماران نرم افزار است.
با توجه به اهمیتی که شاخه نسبتاً نوظهور معماری نرم افزار در مهندسی نرم افزار روز دنیا پیدا کرده است، در این مقاله سعی
خواهیم کرد روش ها و سبک های موجود و متداول معماری نرم افزار را بررسی کرده، مزایا و معایب هر کدام را بیان کنیم و به این
مسئله بپردازیم که هر سبک، مناسب کدام کلاس از نرم افزارهایی است که امروزه تولید و روانه بازار می شوند.

دانلود پروژه طراحی سیستمهای مدرن اطلاعاتی، بازشناسی خودکار الگوها

اختصاصی از اینو دیدی دانلود پروژه طراحی سیستمهای مدرن اطلاعاتی، بازشناسی خودکار الگوها دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پیدایش علوم و فنون جدید، جوامع بشری را با شکلهای مختلفی از اطلاعات روبرو نموده است. سطح توسعة یک جامعه را می توان با مقدار اطلاعات و دانش تولید شده در آن ارزیابی کرد. تولید فزایندة اطلاعات به شکلهای مختلف صورت می گیرد و با درجات متفاوتی از پیچیدگی همراه میباشد. در نتیجه نیاز به سیستمهای پردازش اطلاعات بصورت روزافزون افزایش می یابد. یکی از مسائل مهم در طراحی سیستمهای مدرن اطلاعاتی، بازشناسی خودکار الگوها است.

1-1- شناسایی الگو[1]

شناسایی الگو، شاخه ای از هوش مصنوعی[2] است که با طبقه بندی و توصیف مشاهدات سروکار دارد.شناسایی الگو به ما کمک میکند داده ها (الگوها) را با تکیه بر دانش قبلی یا اطلاعات آماری استخراج شده از الگوها، طبقه بندی نماییم. الگوهایی که می بایست طبقه بندی شوند، معمولاً گروهی از سنجش ها یامشاهدات هستند که مجموعه نقاطی را در یک فضای چند بعدی مناسب تعریف می نمایند.یک سیستم شناسایی الگوی کامل متشکل است از یک حسگر[3] ،که مشاهداتی را که می بایست توصیف یا طبقه بندی شوند جمع آوری می نماید، یک سازوکار برای استخراج ویژگی ها[4] که اطلاعات عددی یا نمادین را از مشاهدات، محاسبه می کند، (این اطلاعات عددی را با یک بردار بنام بردار ویژگیها نمایش می دهند)؛ ویک نظام طبقه بندی یا توصیف که وظیفه اصلی طبقه بندی یا توصیف الگوها را با تکیه بر ویژگی های استخراج شده عهده داراست.

[1]  Pattern Recognitio

[2] Artificial intelligence

[3] Sensor

[4] Feature extraction

- شناسایی الگو
تکنیک آنالیز اجزای اصلی(
1-2- کاربردهای بازشناسی الگو
شبکه عصبی چیست؟
چرا از شبکه های عصبی استفاده می کنیم؟
شبکه عصبی

فصل اول- مقدمه
فصل چهارم- شبکه عصبی
طرح پژوهش
2-1-بخشهای مختلف سیستمهای
 
روشهای مختلف در حوزه بازشناسی اسناد
روشهای کاهش ابعاد

شامل 66 صفحه فایل word

دانلود با لینک مستقیم

دانلود پروژه طراحی سیستمهای مدرن اطلاعاتی، بازشناسی خودکار الگوها