دانلود پاورپوینت تحلیل و بررسی تقسیم بندی های مختلف تعیین موقعیت و روشهای اصلی مطرح برای آن

\n

روش تخمین موقعیت برای محیط های درونی با استفاده از شبکه عصبی مدار شعاعی با کاربرد در تجارت سیار

\n

\n

عنوان های پاورپوینت  : 

\n

\n

بافت چیست؟

\n

تقسیم بندی های مختلف تعیین موقعیت و روشهای اصلی مطرح برای آن

\n

روش ها و سیستم های مطرح شده بر اساس انگشت نگاری محلی

\n

روش پیشنهادی

\n

ارزیابی روش پیشنهادی

\n

آشنایی با برنامه های مختلف تجارت سیار و جایگاه  تعیین موقعیت در آنها

\n

تبلیغات سیار

\n

نتیجه گیری

\n

مراجع

\n

ارسال مقالات

\n \n\n \n\n

---

\n\nقسمت ها و تکه های اتفاقی از فایل\n\n \n\nروش بردار حمایتی\n\nریشه این روش در تئوری یادگیری آماری مطرح شده توسط وپنیک (Vapnik) است که از ادغام آمار، یادگیری ماشینی و ... حاصل می شود .\n\nبا توجه به آنکه انگشت نگاری محلی به عنوان یک تابع غیر خطی عمل می کند این روش با ارائه را هکارهایی به تغییر فضای این سیستم از  فضای غیر خطی به فضای خطی می پردازد.  به این فضای خطی ، فضای ویژه و به تابع تبدیل دو فضا تابع کرنل می گویند\n\nپس از تغییر فضا با استفاده از این تابع کرنل و تبدیل به حالت خطی، الگوریتم SVM  به تعیین سطح بهینه برای جدا سازی گروه ها می پردازد با توجه به این که سطح جداسازی یکتا نیست سطح بهینه، سطحی است که بیشترین فاصله را با نزدیکترین نقطه به آن داشته باشد. برای تعیین این سطح از بردارهای حمایتی استفاده می شود و لذا منظور از بردار حمایتی ، بردارهای یادگیری هستند که برای مشخص نمودن سطح جدا سازی لازم هستند .\n\nبا توجه به آنکه روش پیشنهادی نیز بر اساس اطلاعات موجود در پروژه  WILMA (مطرح کننده این روش) می باشد نتایج مربوطه بعدا بررسی می شود.\n\nبکارگیری  شبکه عصبی RBF برای الگوریتم مورد استفاده در روش انگشت نگاری محلی\n\nبکارگیری  شبکه عصبی RBF برای الگوریتم مورد استفاده در روش انگشت نگاری محلی\n\nاستفاده از نرم افزار مطلب برای طراحی   شبکه عصبی RBF\n\nارزیابی روش(محیط مورد استفاده)\n\nاطلاعات استفاده شده در پروژه Wilma می باشد. شبکه محلی LAN در پروژه WILMA شامل 6 نقطه دسترسی  AVAYA WP-II با تکنولوژی LUCENT با آنتن‌های خارجی چند جهته می‌باشد.\n\nتجهیزات موبایل از نوع کامپیوترهای کوچک از نوع COMPAQ ipAQ H-3870 با  سیستم عامل Linux 0.52، تطبیق دهندۀ PCMC1A و کارت ORINOCO Silver با تکنولوژی Lucent می‌باشد.\n\nمحیط مورد آزمایش دارای فضایی با ابعاد m25×30 می‌باشد.\n\nنمونههای مورد آزمایش شامل 257 اندازهگیری در کل فضا می‌باشد .(در هر موقعیت(2 بعد) از هر 6 نقطه دسترسی اندازه گیری انجام شده است.. قدرت سیگنال دریافتی دارای محدودۀ متفاوت –102 dBm (زمانی که فقط سیگنال نویز قابل دسترسی است تا –30dB در مجاورت آنتن‌ها و کامپیوترهای جیبی قابلیت تحمل تا 1dB را دارند. )\n\nمعیارهای مقایسه عبارت است از متوسط خطا، میزان  خطای متوسط برای %50  از نمونه ها،   %75 از نمونه ها، %90  از نمونه ها ، تعداد نمونه های مورد نیاز در مجموعه آموزشی  و تحلیل های مختلف  از نتایج  بدست آمده می باشد.\n\nروش های مورد بررسی\n\nارائه روشهای مختلف\n\nتعیین پارامترهای بهینه برای شبکه مدار شعاعی مختلف\n\nحصول نتایج از شبکه مدار شعاعی بهینه مختلف\n\nقیاس نتایج خود با نتایج موجود  دیگر روش ها\n\nروش های مختلف رگرسیون\n\nرگرسیون با روش انتخاب مجموعه آموزشی بطور تصادفی\n\nرگرسیون با انتخاب مجموعه آموزشی بر حسب  مقایسه سیگنال\n\nرگرسیون با روش انتخاب مجموعه آموزشی بطور تصادفی(تعیین پارامترهای بهینه برای شبکه مدار شعاعی مختلف)\n\nرگرسیون با روش انتخاب مجموعه آموزشی بطور تصادفی(تعیین پارامترهای بهینه برای شبکه مدار شعاعی مختلف)\n\n \n\n \n\nرگرسیون با روش انتخاب مجموعه آموزشی بطور تصادفی(حصول نتیجه از شبکه بهینه )\n\n \n\n \n\nرگرسیون با انتخاب مجموعه آموزشی بر حسب  مقایسه سیگنال (تعیین پارامترهای بهینه برای شبکه مدار شعاعی مختلف)\n\n \n\n \n\nرگرسیون با انتخاب مجموعه آموزشی بر حسب  مقایسه سیگنال (تعیین پارامترهای بهینه برای شبکه مدار شعاعی مختلف)\n\n \n\n \n\nرگرسیون با انتخاب مجموعه آموزشی بر حسب  مقایسه سیگنال(حصول نتیجه از شبکه بهینه )\n\n \n\n \n\nارزیابی نتایج  رگرسیون\n\nروش نزدیکترین همسایه\n\nروش k همسایه نزدیک\n\nروش RBF با انتخاب تصادفی مجموعه آموزشی\n\nروش RBF با انتخاب مجموعه آموزشی بر حسب سیگنال\n\nروش بیسیان\n\nشبکه عصبی پرسپترون\n\nروش یادگیری آماری\n\nروش وزن دار K همسایه نزدیک\n\n \n\nمقایسه نتایج برای روش رگرسیون\n\nگروه بندی\n\nگروه بندی بر مبنای اطلاعات حاصل از رگرسیون\n\nگروه بندی با انتخاب مجموعه آموزشی بصورت تصادفی\n\nگروه بندی باانتخاب نزدیکترین نمونه ها از نظر سیگنال در مجموعه آموزشی\n\nگروه بندی با طراحی شبکه عصبی برای هر گروه\n\nگروه بندی بر مبنای اطلاعات حاصل از رگرسیون\n\nگروه بندی با انتخاب مجموعه آموزشی بصورت تصادفی\n\n \n\n \n\n \n\n \n\n30 تا 70 درصد پروژه | پاورپوینت | سمینار | طرح های کارآفرینی و  توجیهی |  پایان-نامه |  پی دی اف  مقاله ( کتاب ) | نقشه | پلان طراحی |  های آماده به صورت رایگان میباشد ( word | pdf | docx | doc )