دانلود مقاله ISI به کمک کامپیوتر تشخیص با استفاده از شبکه های عصبی و پشتیبانی ماشین آلات بردار برای سونوگرافی پستان

موضوع فارسی :به کمک کامپیوتر تشخیص با استفاده از شبکه های عصبی و پشتیبانی ماشین آلات بردار برای سونوگرافی پستان

موضوع انگلیسی :<!--StartFragment -->

Computer-aided Diagnosis Using Neural Networks and Support Vector Machines for Breast Ultrasonography

تعداد صفحه :8

فرمت فایل :PDF

سال انتشار :2009

زبان مقاله : انگلیسی

<!--StartFragment -->

تجهیزات سونوگرافی پزشکی مدرن انجام زمان واقعی تصویربرداری با وضوح بالا بدون استفاده از پرتوهای یونیزان. مقرون به صرفه و قابل حمل از این تسهیلات به خصوص در بیمارستان در مقیاس کوچک، که در آن تجهیزات در انجام تصویربرداری پیچیده پزشکی در به موقع مفید است مهم است. استفاده از تصاویر مافوق صوت به تجزیه و تحلیل همگنی اکو داخلی به پزشکان در تصمیم گیری های تشخیصی مهم است. با این حال، تصاویر سونوگرافی پزشکی شامل لکه های قابل توجه، سر و صدا و سونوگرافی اپراتور وابسته است با توجه به تجارب مفسر. تشخیص (CAD) سیستم به کمک کامپیوتر یک نظر سودمند دوم ارائه و جلوگیری از تنوع درون ناظر. از این رو CAD تبدیل به یک موضوع تحقیقاتی بزرگ در سونوگرافی پزشکی و تشخیص. شبکه های عصبی مصنوعی و پشتیبانی ماشین آلات بردار (SVM ها) مدل های به طور گسترده در طبقه بندی برای توانایی آن برای مدل کردن سیستم پیچیده استفاده می شود. سیستم های پستان سونوگرافی CAD مختلف با استفاده از شبکه های عصبی و الگوریتم SVM ارائه شده است و نتایج نشان داد که مدل های طبقه بندی شده اند اثر بالقوه آنها. در این مقاله به کاربردهای شبکه عصبی و SVM در سیستم های CAD پستان در حال حاضر از سونوگرافی بررسی می کند.

مدلسازی پارامترهای مقاومت برشی خاک سطحی در مقیاس زمین نما به کمک برخی ویژگی‌های خاک و محیطی در اراضی منطقه سمیرم استان اصفهان

پاورپوینت منطق فازی و سیستم های فازی

این محصول پاورپوینتی در مورد منطق فازی و سیستم های فازی شاما موارد زیر است

منطق کلاسیکتاریخچهمجموعه‏های فازیتوابع عضویتعملگر‏های فازیمنطق فازی قوانین فازیاستدلال فازیمثال‏های کاربردیشاخه‏های تئوری فازیشبکه عصبی مصنوعیمشکلات سیستم های عصبی و فازی شبکه عصبی فازیساختار شبکه عصبی-فازیکنترل فازیکنترل عصبی فازیکاربرد

تحلیل و طراحی روسازی های انعطاف پذیر با شبکه های عصبی مصنوعی

• پایان نامه کارشناسی ارشد مهندسی عمران گرایش راه و ترابری با عنوان: تحلیل و طراحی روسازی های انعطاف پذیر با شبکه های عصبی مصنوعی  

• دانشگاه علم و صنعت ایران  

• استاد راهنما: دکتر محمود عامری  

• پژوهشگر: محمد ملایم  

• سال انتشار: 1381  

• فرمت فایل: PDF و شامل 126 صفحه

چکیــــده:

طی دهه اخیر شبکه‌های عصبی مصنوعی بعنوان یک ابزار کارآمد، کاربرد قابل ملاحظه‌ای در اکثر رشته‌های مهندسی داشته‌اند. این پایان نامه ضمن ارائه کاربردهای شبکه‌های عصبی مصنوعی در طراحی روسازی‌های صلب و انعطاف پذیر به روش مکانیستیک با آموزش شبکه‌ای آن را بعنوان یک سیستم نوین در تحلیل سازه روسازی ارائه می‌دهد. از آنجا که در طراحی روسازی‌های انعطاف پذیر به روش مکانیستیک کرنش‌های کششی افقی زیر لایه رویه و کرنش‌های فشاری قائم روی خاک بستر بعنوان دو پارامتر عمده در طراحی سازه روسازی مدنظر هستند شبکه آموزش دیده قادر است دو پارامتر مذکور را با دقت قابل قبولی پیش بینی کند و چون این شبکه برای ارائه پاسخ‌های مورد نظر به تعداد پارامترهای ورودی کمتری نیاز دارد می‌توان از این سیستم بعنوان یک راه حل تقریبی در تحلیل سازه‌ای روسازی انعطاف پذیر سود جست.

______________________________

** توجه: خواهشمندیم در صورت هرگونه مشکل در روند خرید و دریافت فایل از طریق بخش پشتیبانی در سایت مشکل خود را گزارش دهید. **

** توجه: در صورت مشکل در باز شدن فایل PDF ، نام فایل را به انگلیسی Rename کنید. **

** درخواست پایان نامه:

با ارسال عنوان پایان نامه درخواستی خود به ایمیل [e-mail] پس از قرار گرفتن پایان نامه در سایت به راحتی اقدام به خرید و دریافت پایان نامه مورد نظر خود نمایید. **

مقاله پیاده سازی VLSI یک شبکه عصبی آنالوگ مناسب برای الگوریتم های ژنتیک

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

تعداد صفحه:30

 فهرست مطالب

خلاصه

1- مقدمه

2- تحقق شبکه عصبی

2-1- اصول عملکرد

2-2- پیاده سازی مدارهای شبکه

3- پیاده سازی الگوریتم آموزش ژنتیک4- نتایج تجربی5- نتیجه و چشم انداز

خلاصه

مفید بودن شبکه عصبی آنالوگ مصنوعی بصورت خیلی نزدیکی با میزان قابلیت آموزش پذیری                   آن محدود می شود .

2

 

این مقاله یک معماری شبکه عصبی آنالوگ جدید را معرفی می کند که وزنهای بکار برده شده در آن توسط الگوریتم ژنتیک تعیین می شوند .

اولین پیاده سازی VLSI ارائه شده در این مقاله روی سیلیکونی با مساحت کمتر از 1mm که                     شامل 4046 سیناپس و 200 گیگا اتصال در ثانیه است اجرا شده است .

از آنجائیکه آموزش می تواند در سرعت کامل شبکه انجام شود بنابراین چندین صد حالت منفرد                   در هر ثانیه می تواند توسط الگوریتم ژنتیک تست شود .

این باعث می شود تا پیاده سازی مسائل بسیار پیچیده که نیاز به شبکه های چند لایه بزرگ دارند               عملی بنظر برسد .

1- مقدمه

شبکه های عصبی مصنوعی به صورت عمومی بعنوان یک راه حل خوب برای مسائلی از قبیل تطبیق الگو     مورد پذیرش قرار گرفته اند .

علیرغم مناسب بودن آنها برای پیاده سازی موازی ، از آنها در سطح وسیعی بعنوان شبیه سازهای عددی           در سیستمهای معمولی استفاده می شود .

یک دلیل برای این مسئله مشکلات موجود در تعیین وزنها برای سیناپسها در یک شبکه                                   بر پایه مدارات آنالوگ است .

موفقترین الگوریتم آموزش ، الگوریتم Back-Propagation است .

این الگوریتم بر پایه یک سیستم متقابل است که مقادیر صحیح را از خطای خروجی شبکه                         محاسبه می کند .

یک شرط لازم برای این الگوریتم دانستن مشتق اول تابع تبدیل نرون است .