پایان نامه ی کارشناسی ارشد مهندسی هوش مصنوعی - کاربرد روش های اکتشافی مبتنی بر تحلیل بافت در گروه بندی کیفی محصولات فولادی

اختصاصی از فی گوو پایان نامه ی کارشناسی ارشد مهندسی هوش مصنوعی - کاربرد روش های اکتشافی مبتنی بر تحلیل بافت در گروه بندی کیفی محصولات فولادی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

استخراج ویژگی های بافت و تشخیص خرابی بافت یکی از مفاهیم اصلی در پردازش تصویر و بینائی ماشین می ­باشد. هدف این پایان ­نامه آنالیز و کلاس ­بندی بافت­ های طبیعی و تصادفی تصاویر سطوح ورق­ های فولاد می­ باشد. پس از بررسی الگوریتم های آماری مختلف تحلیل بافت، یک روش جدید برای ترکیب ویژگی های بافت و رنگ معرفی می­ گردد. ما ویژگی های بافتی تصویر را با استفاده از یک روش جدید مبتنی بر الگوریتم LBP بدست می ­آوریم. یک فضای رنگی جدید معرفی خواهیم کرد و از این فضای رنگی برای بدست آوردن ویژگی های رنگی استفاده خواهیم کرد و درپایان یک روش جدید اولیه/ثانویه برای ترکیب ویژگی های بافتی و رنگی ارائه می­ گردد. برای کلاس­ بندی نیز از شبکه ­های عصبی مصنوعی استفاده می­ کنیم و در انتها فواید روش جدید را درمقایسه با روشهای معمول تحلیل بافت مورد بررسی قرار خواهیم داد.

پروژه مورد نظر مشتمل بر پنج (5) فصل، 102 صفحه، تایپ شده، به همراه تصاویر، جداول، نمودار، با فرمت word جهت دانلود قرار داده شده تا به راحتی کاربر بتواند آن را به میل خود در صورت نیاز ویرایش نماید و فصل بندی پایان نامه به ترتیب زیر می باشد:

فصل اول: بافت،تعریف و کاربرد آن

• مقدمه
• نکاتی درمورد بازرسی خرابی سطوح
• تعریف بافت
• تکنیک های موجود برای تشخیص خرابی
• تکنیک های تصویری مبتنی برمحتوی
• کاربردهای تحلیل بافت
• بازرسی
• طبقه بندی مدل های بافت
• نتیجه گیری

  
فصل دوم: بررسی الگوریتمهای تحلیل بافت وکلاس­بندی

• مقدمه
• ارتقای تصویر
• روش های میدان مکان
• دستکاری سطوح خاکستری
• پردازش هیستوگرام
• هموارسازی تصویر
• تیز کردن تصویر
• روش های میدان فرکانس
• فیلتر کردن
• بخش‌بندی تصویر
• آستانه‌گیری
• بخش‌بندی مبتنی بر لبه
• بخش بندی ناحیه گرا
• رشد ناحیه با پیوستن پیکسل ها
• تقسیم و ادغام ناحیه
• روال انجام مراحل استخراج ویژگی و تشخیص الگو
• روش های آماری تحلیل بافت
• ماتریس های هم رخداد(GLCM)
• تابع اتوکرلیشن (AC)
• معیار کواریانس متقارن نسبت به مرکز
• استخراج ویژگی
• ویژگی های دامنه‌ای
• دسته بندی الگو
• دسته‌بندی کننده حداقل فاصله
• شبکه‌های عصبی
• نتیجه گیری

فصل سوم: آنالیز بافت با الگوهای دودوئی محلی(LBP)

• مقدمه
• عملگر LBP
• یک روش یکنواخت برای آنالیز بافت
• LBP و توسعه های آن
• سرچشمه LBP
• تغییر ناپذیری با چرخش
• LBP با چند رزولوشن
• LBP رنگ های متضاد
• خلاصه

 
فصل چهارم: آزمایشات کلاس­بندی

• مقدمه
• مجموعه داده
• ساختار شبکه عصبی
• نتایج کلاس بندی
• ماتریس های همرخداد
• الگوریتم LBP
• الگوریتم LBPROOT
• الگوریتم LBP یکنواخت
• الگوریتم LBPU با چندین رزولوشن
• الگوریتم LBP/var
• الگوریتم LBP با رنگهای متضاد
• نتیجه گیری

فصل پنجم: معرفی روشی جدید برای کلاس­بندی

• مقدمه
• پیش پردازش تصاویر
• الگوریتم جدید مبتنی بر LBP
• فضای رنگی جدید
• آزمایشات
• روشی جدید برای ترکیب ویژگیهای رنگی و بافتی
• نتیجه گیری

جهت خرید پروژه کاربرد روش های اکتشافی مبتنی بر تحلیل بافت در گروه بندی کیفی محصولات فولادی  به مبلغ فقط 7000 تومان و دانلود آن بر لینک پرداخت و دانلود در پنجره زیر کلیک نمایید.

!!لطفا قبل از خرید از فرشگاه اینترنتی کتیا طراح برتر قیمت محصولات ما را با سایر فروشگاه ها و محصولات آن ها مقایسه نمایید!!

!!!تخفیف ویژه برای کاربران ویژه!!!

با خرید حداقل 10000(ده هزارتومان) از محصولات فروشگاه اینترنتی کتیا طراح برتر برای شما کد تخفیف ارسال خواهد شد. با داشتن این کد از این پس می توانید سایر محصولات فروشگاه را با 20% تخفیف خریداری نمایید. کافی است پس از انجام 10000 تومان خرید موفق عبارت درخواست کد تخفیف و ایمیل که موقع خرید ثبت نمودید را به شماره موبایل [phone] ارسال نمایید. همکاران ما پس از بررسی درخواست، کد تخفیف را به شماره شما پیامک خواهند نمود.

هوش مصنوعی

اختصاصی از فی گوو هوش مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

موضوع ارائه:هوش مصنوعی

نام مرجع :

Artificial Intelligence A Modern Approach

   نویسنده :

استوارت راسل، پیتر نورویگ

هوش مصنوعی Artificial Intelligence

فهرست

هوش مصنوعی چیست؟

مبانی هوش مصنوعی

تاریخچه هوش مصنوعی

هوش مصنوعی چیست؟

عاقلانه فکر کردن

مانند انسان فکر کردن

عاقلانه عمل کردن

مانند انسان عمل کردن

مانند انسان عمل کردن Acting humanly

 هنر ساخت ماشینهایی که کارهایی را انجام میدهند که آن کارها توسط انسان با فکر کردن انجام میشوند.

مطالعه برای ساخت کامپیوترها برای انجام کارهایی که فعلاً انسان آنها را بهتر انجام میدهد.

تست تورینگ

مانند انسان فکر کردن Thinking humanly

تلاش جدید و هیجان انگیز برای ساخت ماشین هایی متفکر و با حس کامل

خودکارسازی فعالیت های مرتبط با تفکر انسان، فعالیتهایی مثل تصمیم گیری، حل مسئله، یادگیری

عاقلانه فکر کردن Think rationally

مطالعه توانایی های ذهنی از طریق مدل های محاسباتی (منطق گرایی)

مطالعه محاسباتی که منجر به درک و استدلال می شود.

عاقلانه عمل کردن Act rationally

طوری عمل کند که بهترین نتیجه را ارائه دهد

هوش محاسباتی، مطالعه طراحی عامل های هوشمند است

مبانی هوش مصنوعی

فلسفه: منطق، استدلال، ناشی شدن تفکر از مغز فیزیکی، مبانی یادگیری، زبان و عقلانیت

روان شناسی: تطبیق، اثر طبیعی ادراک و تاثیر آن بر محیط

زبان شناسی: علم ارائه، گرامر

ریاضیات: نمایش رسمی الگوریتمها، محاسبات، تصمیم پذیری و تصمیم ناپذیری، احتمال

نظریه کنترل و سیبرنتیک: تحت کنترل در آوردن محصولات مصنوعی، ثبات و پایداری، طراحی عامل بهینه

علوم عصبی: نحوه پردازش اطلاعات توسط مغز

اقتصاد: نظریه تصمیمهای عقلایی، نظریه بازی

مهندسی کامپیوتر: ساخت کامپیوترهای سریع

تاریخچه هوش مصنوعی»

1943، مک کولوچ و والتر پیتز: ارایه مدل نرون مصنوعی بیتی( دو حالته) قابل یادگیری به منظور محاسبه هر تابع قابل محاسبه.

1950، آلن تورینگ اولین بار دید کاملی از هوش مصنوعی را تحت عنوان “ محاسبات ماشینی و هوشمند” ارایه نمود.

1951، هینسکی و ادموندز اولین کامپیوتر شبکه عصبی را طراحی کردند.

1952، آرتور سامویل: برنامه ای ساخت که یاد میگرفت بهتر از نویسنده اش بازی کند؛ در نتیجه این تصور را که “کامپیوتر فقط کاری را انجام میدهد که به آن گفته شود” نقض کرد.

1956،نشست کارگروهی دورتموند: انتخاب نام هوش مصنوعی

1959، هربرت جلونتر: برنامه(GTP) را ساخت که قضایا را با اصل موضوعات مشخص ثابت می کرد.

1958، جان مک کارتی: تعریف زبان لیسپ که بهترین زبان هوش مصنوعی شد.

1958-1973، جیمز اسلاگل: برنامه حل مسایل انتگرالگیری فرم بسته

تام ایوانز: برنامه حل مشابهت های هندسی

دانیل بابروز: برنامه حل مسایل جبری

دیوید هافمن: پروژه محدوده بینایی روبات در جهان بلوکها

دیوید والتز: سیستم بینایی و انتشار محدود

(1973-1966) کند شدن مسیر تحقیقات هوش مصنوعی

 
 پیچیده شدن الگوریتم برنامه های جدید

 برنامه ترجمه متون

 
 انجام ناپذیری بسیاری از مسائلی که سعی در حل آنها بود

 عدم موفقیت اثبات قضایا با مفروضات بیشتر

 

 بکارگیری بعضی محدودیتها روی ساختارهای اساسی

 محدودیت نمایش پرسپترون دو ورودی

(1969- 1979) سیستم های مبتنی بر دانش

جست و جوی همه منظوره که سعی بر یادگیری داشت تا پیمودن راه حل کامل

 مثل برنامه DENDRAL، بوچانان و همکارانش در سال 1969

• مزیت برنامه DENDRAL این بود که اولین سیستم پاداش غنی بود

 متدولوژی جدید سیستم خبره

مثل سیستم MYCIN که برای تشخیص عفونتهای خونی طراحی شد

• استفاده از فاکتورهای قطعیت

 افزایش تقاضا برای شِمای نمایش دانش

 استفاده از منطق در پرولوگ، استفاده از ایده مینسکی یعنی قابها و ...

1980 تا کنون: تبدیل هوش مصنوعی به یک صنعت

1986 تاکنون: برگشت به شبکه های عصبی

1987 تاکنون: هوش مصنوعی به علم تبدیل میشود

1995 تاکنون: ظهور عاملهای هوشمند

.

.

.

277 صفحه

پاورپوینت

مقاله هوش مصنوعی Learning and inferring transportation routines

اختصاصی از فی گوو مقاله هوش مصنوعی Learning and inferring transportation routines دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فیلم تلقیح مصنوعی در گاو

اختصاصی از فی گوو فیلم تلقیح مصنوعی در گاو دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فیلم تلقیح مصنوعی در گاو

حجم:142مگابیت

توجه :پس از دانلود کردن فایل لینک داخل فایل را در مرور گر خود کپی کنید

هوش مصنوعی

اختصاصی از فی گوو هوش مصنوعی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل : word(قابل ویرایش)تعداد صفحات32

برنامه های هوشمند مشتمل بر 99% علم کامپیوتری و 1% هوش مصنوعی است . هوش مصنوعی با بیش از 40 سال سابقه مورد بحث و انتقادات زیادی قرار گرفته است. شاید بتوان گفت که مشکلترین و سخت ترین نوع بحث این باشد که ‌هوش مصنوعی نتوانسته است به وعده های خود عمل .

عموما یک برنامه هوش به عنوان یک سیستم مستقل تصمیم گیرنده محسوب می شود که در محیط آن عمل قرار میگیرد.

• سیستم های عامل :

 منظور از سیستم عامل این است که از یک عامل به صورت انتزاعی استفاده شده است .

و سیستم های عامل ممکن است شامل یک کاربر باشد. منظور از سیستم عامل سیستمی است که ، شامل موارد زیر باشد:

استقلال داخلی (AUTONAMY) :

سیستم های عامل برخی از برنامه ها را خلاصه میکنند و درباره چگونگی وضعیت بدون دخالت بشر یا سایرین تصمیم گیری می کنند.

فعالیت (Reactivity) :

 عامل ها در یک محیط واقع شده اند و قادر هستند به تغییراتی که در آن رخ می دهد پاسخ دهند.

فعالیت حرفه ای : ( Pro- activeness)

 سیستم های عامل به آسانی در پاسخ به محیطشان عکس العمل نشان نمی دهند . آنها قادر هستند که با حرکت اولیه رفتار هدف گرایی را ارایه دهند.

توانایی اجتماعی : ( Social abitity)

سیستم های عامل با دیگر عامل ها ( برنامه و شاید انسانها) از طریق نوع زبان ارتباطی ،‌در ارتباط هستند و به عنوان نمونه آنها قادر هستند تا در فعالیت های اجتماعی (مثل حل مسئله یا مذاکره) جهت رسیدن به اهدافشان به کارگرفته نشوند. همچنین از سیستم انتظار داریم که زبانهای برنامه نویسی سطح پایین را به صورت کورکورانه اجرا کند. بدین ترتیب هنگام وقوع شرایط غیر قابل پیش بینی از سیستم انتظار داریم که متعاقبا و سر موقع به وضعیت جدید پاسخ مناسبی دهد.

1-2 ) سیستم های عامل به عنوان سیتم های منطقی یک مشکل مشهود این است که چگونه به شرح سیستم هایی که توانایی رفتار منطقی دارند بپردازیم . یکی از موفقیت آمیز ترین روش های برای رفع این مشکل در نظر گرفتن سیستم های عامل به عنوان سیستم های ارادی است که عملکردشان با اصطلاحات رفتاری از قبیل عقیده میل و قصد می تواند پیش بینی و توضیح داده شود . این حالت ارادی از آنجائیکه رفتار یک سیستم پیچیده از طریق صفات حالت از قبیل اعتقاد و امیال درک می شود را در ابراز انتزاعی می گویند . حال بیشتر علم کامپیوتر به تحقیق درباره مکانیزم های انتزاعی گرایش دارد تا آنجائیکه به برنامه نویسان اجازه می دهد تا با آرامش کامل به کنترل پیچیدگیها بپردازد .

AOP می تواند به عنوان یک برنامه نویسی بعد از اخبار در نظر گرفته شود . در برنامه نویسی توابع گفتن این که یک سیستم چه باید انجام دهد مشمول این است که با نوشتن یک الگوریتم دقیق دقیقا گفته شود چگونه باید این کار را انجام دهد. در AOP ، مثل برنامه ریزی اخباری عقیده بر این است که اهداف را بیان کرده و اجازه دهیم تا مکانیزم کنترل داخلی چگونگی کسب نتیجه را محاسبه کند. در این مورد بهر حال مکانیزم کنترل مدل هایی از برنامه های منطقی را پیاده سازی می کند .