طبقه بندی سری زمانی با با مدل ترکیب گاوس از فضای مراحل بازسازی شده

عنوان انگلیسی مقاله: Time Series Classification Using Gaussian Mixture Models of Reconstructed Phase Spaces

عنوان فارسی مقاله: طبقه بندی سری های زمانی با استفاده از مدل ترکیب گاوس از فضای مراحل بازسازی شده

طبقه بندی: مهندسی صنایع

فرمت فایل ترجمه شده: فایل Word ورد 2007 یا 2003 (Docx یا Doc) قابل ویرایش

تعداد صفحات فایل ترجمه شده: 12

لینک دریافت رایگان نسخه انگلیسی مقاله: دانلود

_______________________________________

چکیده

روش جدید از طبقه بندی جدید سیگنال ارائه شده که بر مبنای مدل سازی دینامیک سیستم بوده که در فضای مراحل بازسازی مورد محاسبه قرار می گیرد. این مدل سازی ها با استفاده از مدل ترکیبی کوواریانس گاوس در ارتباط با حوزه زمانی در مقایسه با تحقیقات های حال حاضر و گذشته در طبقه بندی سیگنال ها انجام می گیرد که معمولا تمرکز آن بر روی تحلیل سیستم های خطی با استفاده از مقدار بسامد یا مدل های یادگیری ماشینی غیر خطی ساده همانند شبکه های عصبی مصنوعی می باشد. روش مطرح شده دارای پایه نظری قوی بر مبنای سیستم های دینامیکی و قضایای توپولوژی می باشند که منجر به بازسازی سیگنال شده که با در نظر گرفتن پارامترهای انتخابی مناسب، به طور جانبی نماینده سیستم زیرین می باشد. این الگوریتم ها به طور اتوماتیک این پارامترها را محاسبه کرده تا فضاهای مراحل بازسازی شده را بازسازی را شکل داده وتنها نیازمند تعدادی از آمیزه ها، سیگنال ها و تیکت دسته ها به عنوان توان ورودی می باشد. سه مجموعه داده مجزا برای تایید مورد استفاده قرار می گیرند که شامل شبیه سازی جریان موتوری، دستگاه ثبت ضربان قلب و شکل امواج گفتار می باشد. نتایج نشان می دهد که روش های مطرح شده در حوزه های مختلف اثرگذار بوده و به طور قابل توجهی در مسسیر شبکه های عصبی بر مبنای وقفه زمانی بکار گرفته شده که به عنوان مبنا می باشد.

کلیدواژه: طبقه بندی سیگنال ها، مراحل بازسازی، مدل ترکیبی گاوس.

مقدمه

اکثر فعالیت ها در ارتباط با طبقه بندی و تعیین سیگنال ها بر مبنای تجزیه و تحلیل سیستم های خطی می باشد و از ویژگی هایی براساس ارائه بسامدها استفاده می کنند. همچنین فعالیت های گسترده ای بر مبنای آشکار کردن سیگنال ها و طبقه بندی آن ها در حوزه ارتباطی وجود دارد که بر مبنای نظریات آماری می باشد. گزینه های مربوط به این روش ها شامل طبقه بندی های غیر خطی همانند شبکه های عصبی و یا دستگاه های حامی بردارها و همچنین تکنیک های طبقه بندی شده و مشابه در ارتباط با سری های اطلاعاتی جدید می باشد.

پروژه صنعتی زیرساختی بخش خصوصی

عنوان انگلیسی مقاله:Industrial and infrastructure projects in the private sector

عنوان فارسی مقاله:پروژه های صنعتی و زیرساختی در بخش های خصوصی

طبقه بندی: مهندسی صنایع

فرمت فایل ترجمه شده: فایل Word ورد 2007 یا 2003 (Docx یا Doc) قابل ویرایش

تعداد صفحات فایل ترجمه شده: 12

لینک دریافت رایگان نسخه انگلیسی مقاله: دانلود

_______________________________________

چکیده

در سال های اخیر روند رو به رشدی برای دولت ها در بسیاری از کشورها ایجاد شده که پروژه های مهم زیربنایی و صنعتی را در اختیار بخش های خصوصی قرار می دهند. دولت به جای دادن ضمانت مستقیم در ارتباط با تعهدات پروژه، نگاهی به بخشهای خصوصی داشته تا با پیش بینی درآمد به عنوان یک تضمین، سرمایه گذاری در پروژه داشته باشند. اخیرا، تعداد زیادی از کشورها برنامه های خصوصی سازی مختلفی همانند انتقال عملیات ساخت (BOT)، خصوصی سازی عملیات ساخت (BOO)، انتقال امتیاز ساخت (BOT)، انتقال عملیات ساخت به شکل خصوصی (BOOT)، خصوصی بودن انتقال ساخت (BTO)، را آغاز کرده اند. بسیاری از دولت ها رویکرد انتقال فعالیت ساخت را پذیرفته، که به این ترتیب بخش خصوصی تاسیسات را عملیاتی کرده و بعد از دوره مشخص، واگذاری آن را به دولت محول می سازد. موفقیت پروژه Eurotunnel (تونل اروپا) در افزایش سرمایه تقریبا به اندازه 1500 میلیون دلار امریکا درارتباط با پروژه تونل زیرزمینی توجه گسترده جهانی را به سمت طرح BOT کشانده است. نمونه ای از پروژه های زیربنای که بر مبنای BOT به شکل خصوصی در آمده است عبارتند از نیروگاه برق، تاسیسات تصفیه آب نوشیدنی و ذخایر آبی، جاده های عوارضی، تونل ها و پل ها. فرانسه و بیرتانیا از جمله کشورهایی هستند که در آن ها پروژه های BOT به اجرا در می آیند و اخیرا کشورهای رو به توسعه از چنین طرحی برای به اجرا در آوردن پروژه های زیرساختی استفاده می کنند.

شکل های پروژه BOT

1- خصوصی سازی عملیات ساخت (BOO)

در این شکل، بخش خصوصی (شرکت صاحب امتیاز) مسئول طراحی، سرمایه گذاری ، ساخت و نظارت بر تاسیسات می باشد. در پروژه BOO عنوان حق مالکیت با صاحب امتیاز می باشد. هیچ حق مالکیتی به دولت واگذار نمی شود.

2- عملیات انتقال ساخت (BTO)

در پروژه BTO، بخش خصوصی (شرکت صاحب امتیاز) تاسیسات را ساخته و حق مالکیت را به دولت واگذار می کند. صاحب امتیاز با گرفتن قرارداد به منظور اجرای تاسیسات آن را عملیاتی می کند.

3- انتقال امتیاز ساخت (BLT)

بخش خصوصی (شرکت صاحب امتیاز) تاسیسات را به عهده گرفته و امتیاز آن را واگذار کرده و در پایان دوره مورد توافق آن را به دولت انتقال می دهد.

طراحی نقشه شناختی فازی (شبکه عصبی برای پیشبینی سری زمانی پر هرج و مرج) (مهندسی صنایع)

عنوان انگلیسی مقاله: Design of fuzzy cognitive maps using neural networks for predicting chaotic time series

عنوان فارسی مقاله: طراحی نقشه های شناختی فازی با استفاده از شبکه های عصبی برای پیش بینی سری زمانی پر هرج و مرج

طبقه بندی: مهندسی صنایع

فرمت فایل ترجمه شده: فایل Word ورد 2007 یا 2003 (Docx یا Doc) قابل ویرایش

تعداد صفحات فایل ترجمه شده: 20

لینک دریافت رایگان نسخه انگلیسی مقاله: دانلود

_______________________________________

چکیده

به عنوان یک طرح کارآمد برای ارائه اطلاعات و مکانیسم شبیه سازی متناسب با بررسی های بی شمار و حوزه های کاربردی، طرح شناخت فازی (FCMs) توجه زیادی را از جوامع تحقیقاتی مختلف به سمت خود جلب کرده است. به هر حال FCMs (طرح شناخت فازی) سنتی، روش کارامدی را برای تعیین وضعیت سیستم مورد بررسی و تعیین علت و معلول که مبنای واقعی نظریه FCMs (طرح شناخت فازی) می باشد، ایجاد نمی کند. بنابراین در بسیاری از موارد، ایجاد FCMs (طرح شناخت فازی) برای سیستم های علت و معلول یچیده بستگی به دانش متخصصان دارد. مدل های ایجاد شده فیزیکی، دارای کمبودهایی مهمی از نظر خاص بودن مدل و مشکلاتی از نظر دسترسی قابل اطمینان دارند. در این مقاله به طرح شبکه عصبی فازی برای بالا بردن توان یادگیری FCMs (طرح شناخت فازی) پرداخته به گونه ای که تعیین خودکار توابع عضویت و تعیین علت و معلول آن با مکانیسم استنتاج FCMs (طرح شناخت فازی) رایج ادغام می گردد. به این ترتیب، مدل FCMs (طرح شناخت فازی) سیستم های مورد بررسی به صورت اتوماتیک از داده ها ایجاد شده و بنابراین مستقل از یافته های متخصصان می باشند. علاوه بر این، لز زیرمجموعه های متقابل برای تعریف و شرح علت و معلول در FCMs (طرح شناخت فازی) استفاده می کنیم. این موارد تفاسیر مشخصی را در ارتباط با دلایل FCMs (طرح شناخت فازی) ایجاد کرده و به این ترتیب درک فرایند استنتاج را اسان تر می کند. برای تایید عملکرد، روش پیشنهادی در سری زمانی پر هرج و مرج پیش بینی شده، تست می گردد. بررسی های شبیه سازی شده کارایی روش پیشنهادی را نشان می دهد.

مقدمه

از زمان تحقیقات کوشو، طرح شناختی فازی (FCMs) توجه زیادی را از جوامع تحقیقاتی مختلف به سمت خود جلب کرده است. به عنوان یک روش بررسی مدل ها، برای سیستم های پیچیده، مدل FCMs به بررسی سیستم های دیگر به عنوان مجموعه ای از مفاهیم و روابط بین این مفاهیم که منشاء آن از ترکیب منطق فازی و شبکه های عصبی می باشد پرداخته است. ذاتا، FCMs به عنوان یک نمودار مستقیم همراه با بازخوردهایی می باشد که شامل مجموعه ای از گره ها و منحنی هایی می باشد که این گره ها را به هم مرتبط می کند. شکل 1 نمایش گرافیکی FCM و ساختار شبکه ای آن را نشان می دهد.