سیستم های مبتنی بر شبکه ی عصبی

اختصاصی از فی دوو سیستم های مبتنی بر شبکه ی عصبی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مقدمه ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Network - ANN) یا به زبان ساده‌تر شبکه‌های عصبی سیستم‌ها و روش‌های محاسباتی نوینی هستند برای یادگیری ماشینی، نمایش دانش، و در انتها اعمال دانش به دست آمده در جهت بیش‌بینی پاسخ‌های خروجی از سامانه‌های پیچیده. ایده اصلی این گونه شبکه‌ها (تا حدودی) الهام‌گرفته از شیوه کارکرد سیستم عصبی زیستی، برای پردازش داده‌ها، و اطلاعات به منظور یادگیری و ایجاد دانش قرار دارد. عنصر کلیدی این ایده، ایجاد ساختارهایی جدید برای سامانه پردازش اطلاعات است. این سیستم از شمار زیادی عناصر پردازشی فوق العاده بهم‌پیوسته با نام نورون تشکیل شده که برای حل یک مسأله با هم هماهنگ عمل می‌کنند و توسط سیناپس‎ها(ارتباطات الکترومغناطیسی) اطلاعات را منتقل می‎کنند. در این شبکه‌ها اگر یک سلول آسیب ببیند بقیه سلول‎ها می‌توانند نبود آنرا جبران کرده، و نیز در بازسازی آن سهیم باشند. این شبکه‌ها قادر به یادگیری‎اند. مثلا با اعمال سوزش به سلول‎های عصبی لامسه، سلول‎ها یاد می‌گیرند که به طرف جسم داغ نروند و با این الگوریتم سیستم می‌آموزد که خطای خود را اصلاح کند. یادگیری در این سیستم‎ها به صورت تطبیقی صورت می‌گیرد، یعنی با استفاده ازمثال‎ها وزن سیناپس‎ها به گونه‌ای تغییر می‌کند که در صورت دادن ورودی‎های جدید، سیستم پاسخ درستی تولید کند.

پیش پردازش داده جهت تشخیص ورود ناهنجاری های مبتنی بر شبکه

اختصاصی از فی دوو پیش پردازش داده جهت تشخیص ورود ناهنجاری های مبتنی بر شبکه دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

برای دریافت متن اصلی مقاله، عدد 1 را به 09903207833 تلگرام نمایید

abstrakt:

Data preprocessing is widely recognized as an important stage in anomaly detection. This

paper reviews the data preprocessing techniques used by anomaly-based network intru-

sion detection systems (NIDS), concentrating on which aspects of the network traffic are

analyzed, and what feature construction and selection methods have been used. Motiva-

tion for the paper comes from the large impact data preprocessing has on the accuracy and

capability of anomaly-based NIDS. The review finds that many NIDS limit their view of

network traffic to the TCP/IP packet headers. Time-based statistics can be derived from

these headers to detect network scans, network worm behavior, and denial of service

attacks. A number of other NIDS perform deeper inspection of request packets to detect

attacks against network services and network applications. More recent approaches

analyze full service responses to detect attacks targeting clients. The review covers a wide

range of NIDS, highlighting which classes of attack are detectable by each of these

Data preprocessing is found to predominantly rely on expert domain knowledge for

identifying the most relevant parts of network traffic and for constructing the initial

candidate set of traffic features. On the other hand, automated methods have been widely

used for feature extraction to reduce data dimensionality, and feature selection to find the

most relevant subset of features from this candidate set. The review shows a trend toward

deeper packet inspection to construct more relevant features through targeted content

parsing. These context sensitive features are required to detect current attacks.

چکیده :

پیش پردازش داده به عنوان مرحله ای مهم در تشخیص ناهنجاری به شمار می آید. این مقاله مروری بر تکنیک های پیش پردازش داده استفاده شده در سیستم های تشخیص نفوذ ناهنجاری وابسته به شبکه (NIDS) را انجام داده و تعیین می کند که از کدام ویژیگی روشها و ساختار انتخاب استفاده شود. این مقاله از تاثیر زیاد پیش پردازش داده بر روی دقت و توانایی NIDS نامتعارف گرفته شده است. این بازبینی کشف کرد که تعداد زیادی از NIDS نگاه شان را در ترافیک شبکه به سرآیند پروتکل دارند. آمارهای مبتنی بر زمان را می توان از این سرآیندها جهت تشخیص تقاطع شبکه ، رفتار کرم شبکه، و عدم پذیرش حملات به سرور ها به کار برد. تعداد دیگری از NIDS بازرسی عمیق تر از بسته های درخواستی برای تشخیص حملات برعلیه سرور های شبکه و اجرای شبکه به کار می برند. رویکردهای اخیر واکنش های کامل سرور را برای تشخیص حملات به مشتری هدف را تحلیل می کنند. مرور ما بازه گسترده ای از NIDS را پوشش داده، و کلاس های از حملات قابل تشخیص به وسیله هر یک از این رویکردها را برجسته می نماید.

پیش پردازش داده برای انفرادیه کامل به دانش غالب کارشناسی برای تعریف بخش های مرتبط تر به ترافیک شبکه و برای ایجاد مجموعه اولیه کاندید ویژیگی های ترافیکی به کار می روند. بازبینی تمایل به سمت بازرسی بسته عمیق تر جهت ایجاد ویژیگی های وابسته تر به تجزیه محتوای هدف را نشان می دهد. این ویژیگی های حساس مفهومی برای تشخیص حملات حاضر لازم می باشند.

دانلود پاورپوینت مستند سازی سیستم مدیریت کیفیت مبتنی بر استاندارد ISO 9001:2008

اختصاصی از فی دوو دانلود پاورپوینت مستند سازی سیستم مدیریت کیفیت مبتنی بر استاندارد ISO 9001:2008 دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این پاورپوینت شامل69 اسلاید از مبحث مستند سازی سیستم مدیریت کیفیت مبتنی بر استاندارد ISO 9001:2008 می باشد که شامل مباحثی از جمله:الزامات مستند سازی, سوابق کیفیت, اندازه گیری, تجزیه و تحلیل و بهبود,سیستم مدیریت کیفیت, مسئولیت مدیریت و ... می باشد . این پاورپوینت با پرذاخت 5000 تومان قابل دانلود خواهد بود.

پایان نامه کارشناسی ارشد مکانیک بازشناسی اشیا مبتنی بر ساز و کار مبتنی بر سازو کار قشر گیجگاهی مغز

اختصاصی از فی دوو پایان نامه کارشناسی ارشد مکانیک بازشناسی اشیا مبتنی بر ساز و کار مبتنی بر سازو کار قشر گیجگاهی مغز دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این محصول در قالب  پی دی اف و 125 صفحه می باشد.

این پایان نامه جهت ارائه در مقطع کارشناسی ارشد رشته مهندسی مکانیک-مترومکانیک طراحی و تدوین گردیده است . و شامل کلیه مباحث مورد نیاز پایان نامه ارشد این رشته می باشد.نمونه های مشابه این عنوان با قیمت های بسیار بالایی در اینترنت به فروش می رسد.گروه تخصصی ما این پایان نامه را با قیمت ناچیزی جهت استفاده دانشجویان عزیز در رابطه با منبع اطلاعاتی در اختیار شما قرار می دهند. حق مالکیت معنوی این اثر مربوط به نگارنده است. و فقط جهت استفاده ازمنابع اطلاعاتی و بالابردن سطح علمی شما در این سایت ارائه گردیده است.

چکیده:

بازشناسی اشیا موضوع پیچیده ای است که سال ها مورد توجه و بحث مهندسان رایانه، الکترونیک، روباتیک و نیز عصب شناسان بوده است. مروری بر تاریخچه موضوع به درک بهتر مسایل امروزی بازشناسی اشیا کمک خواهد کرد. دستگاه زیستی بینایی انسان بدون شک قابلیت بسیار بالایی در شناسایی، دسته بندی و تشخیص هویت یک شی قرار گرفته در شرایط مختلف، مانند تغییر زاویه شی، تغییر شدت روشنایی و قرار گرفتن در صحنه های درهم و ترکیبی دارد. پی بردن به اینکه دستگاه زیستی بینایی انسان به چه شکل فرآیند بازشناسی اشیا را انجام می دهد، یکی از اهداف دانش بینایی ماشین است. در تحقیقات صورت گرفته بر روی قشر بینایی پستانداران، نگره های مختلفی ارایه شده است که سعی دارند کد کردن اطلاعات در سطوح مختلف قشر بینایی را تفسیر کرده و مدلی برای آن ارایه کنند. در اینجا یک چارچوب کلی برای بازشناسی اشیا که انگیزه آن از زیست شناسی گرفته شده است ارایه خواهد شد. این چارچوب توسط یک سیستم سلسله مراتبی توصیف شده و عملکرد آن بسیار مشابه نحوه بازشناسی اشیا در قشر بینایی مغز می باشد. همچنین نتیجه آزمایش های صورت گرفته، بیانگر قدرت این مدل جهت حل مسایل مطرح در زمینه بازشناسی اشیا می باشد.

مقدمه

بازشناسی اشیا همواره از اهمیت بسیار بالایی برخوردار بوده است. تاکنون تحقیقات بسیار زیادی پیرامون بازشناسی اشیا ارایه شده است، که هرکدام نقطه های ضعف و قدرت مختص به خود را دارا می باشند. با وجود قدمت زیاد این زمینه و گستردگی روش های ارایه شده، روشی که بتواند ادعا نماید در تمامی شرایط دارای کارکردی بهتر از بقیه روش ها می باشد گزارش نشده استو

در دهه های اخیر و با پیشرفت روش های یادگیری ماشین تلاش ها برای حل مساله به روش های محاسباتی بیشتر شده است چرا که این روش ها از ریاضیات و آمار جهت تمایز میان الگوها استفاده می کنند. با این وجود، توسعه روش های ماشینی به تنهایی قادر به ارایه بهترین روش جهت حل این گونه مسایل نیستند. استخراج ویژگی های مناسب تاثیر زیادی در کارایی این الگوریتم ها دارند. این روش ها با وجود اینکه در سال های اخیر توانسته اند با به کارگیری بهترین روش ها به نتایج قابل قبولی دست یابند، ولی همچنان در حل پاره از مسایل با مشکلاتی روبرو بوده اند. از آنجا که انسان ها و پستانداران بهترین و دقیق ترین سیستم بینایی را دارا می باشند، ساخت سیستمی که بازشناسی اشیا را در مغز شبیه سازی کند ایده جالبی خواهد بود.

قشر بینایی در مغز انسان در قطعه پس سری قرار گرفته است و حدود 10 تا 20 درصد از سطح جسم خاکستری را تشکیل می دهد. بیشترین مطالعه در مورد مغز انسان روی این قسمت صورت گرفته است و نتیجه این مطالعه ها به ارایه مدل های محاسباتی و زیستی مختلفی منجر شده است. یکی از نظریه هایی که امروزه بسیار مورد توجه قرار گرفته است، فرضیه ساختار سلسله مراتبی در قشر بینایی است. طبق این نظریه اطلاعات در قشر بینایی مغز به صورت سلسله مراتبی پردازش می شوند، به نحوی که در لایه های اولیه، خصوصیات سطح پایین مانند لبه و در سطوح بالاتر خصوصیات سطح بالاتر مانند خطوط دور شی و بافت ها پردازش می شود. هدف در این پایان نامه این است که با الهام گرفتن از چنین مکانیزمی که در مغز انجام می شود بتوانیم به یک چارچوب مناسب جهت بازشناسی اشیا دست پیدا کنیم.

هدف اصلی در این پایان نامه، استخراج ویژگی های اشیا، با استفاده از روشی الهام گرفته از دستگاه زیستی مغز برای استخراج ویژگی ها و به کار بستن آن برای حل مسایل مطرح در بازشناسی اشیا می باشد. ساختار این پایان نامه در ادامه بدین صورت می باشد که در فصل اول نگاهی گذرا به مدل ها و نگره های مرسوم در بازشناسی اشیا، خواهیم انداخت. سپس در فصل دوم به توصیف دستگاه بینایی انسان و لایه های زیستی قشر بینایی می پردازیم. در فصل سوم محاسباتی و پیاده سازی لایه های مختلف آن توصیف و بررسی می شود و سرانجام در فصل چهارم، آزمایش ها و نتیجه های آن بررسی شده است. در پایان نیز جمع بندی و کارهای آتی آورده شده است.

فصل اول

بازشناسی اشیا

در این بخش پس از مروری کوتاه بر مفاهیم اولیه، سعی شده است که قوانین، نگره ها و مدل های بازشناسی اشیا به شکل خلاصه بیان شود. در ادامه، نظریه ها و مدل های محاسباتی بازشناسی اشیا که ایده اصلی آنها از سیستم بینایی گرفته شده است نیز مورد بررسی قرار خواهند گرفت. همچنین چالش های موجود بر سر راه بازشناسی اشیا و اینکه سیستم های کنونی بازشناسی اشیا تا چه حد پاسخگوی نیاز جامعه امروزی به وجود هوش مصنوعی می باشند، مورد مطالعه قرار می گیرد.

1- بازشناسی اشیا

بازشناسی اشیا به معنای یافتن یک شی در یک تصویر است. انسان قادر است که بسیاری از اشیای پیرامون خود را بدون کوچکترین مشکلی بازشناسی کند، هرچند ممکن است که این اشیا در حالت های گوناگون و با زوایای دید مختلف و همچنین در اندازه های متفاوت باشند. حتی انسان قادر است اشیا را در حالتی که بخش هایی از آنها را نمی بیند، یا شی دیگری در مسیر دیدش قرار گرفته را نیز بازشناسی کند. اگرچه این امر برای انسان و پستانداران بسیار ساده و عملی است اما در نوع خود یک فرایند محاسباتی بسیار مشکل و پیچیده است. و حل مسایل بازشناسی اشیا کلیدی ارزشمند برای ساخت ماشین های هوشمند نسل آینده است.

1-1- یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یک شاخه مهم از گرایش هوش مصنوعی است که هدف آن تعلیم یک ماشین است، به شکلی که بتواند تجربه ها و نمونه های موجود را یاد بگیرد. حاصل این یادگیری، ایجاد یک مدل طبقه بندی است که براساس آن ماشین می تواند نمونه هایی را که در آینده می بیند و مشابه نمونه های موجود هستند، در کلاس مناسب خود قرار دهد. هدف یک سیستم بازشناسی اشیا، قرار دادن اشیا با کمترین خطا، در کلاس مربوط به خودشان است. در سیستم های معمولی بازشناسی اشیا از یک سری فرایندهای استخراج ویژگی و یک طبقه بند استفاده می شود. امروزه روش های بازشناسی اشیا، به عنوان زیرمجموعه ای از یادگیری ماشین، کاربردهای فراوانی در زمینه های مختلف علمی و صنعتی پیدا کرده اند. در حال حاضر از تکنیک های بازشناسی اشیا، در بسیاری از کاربردهای صنعتی، پردازش مستندات، تشخیص هویت و بسیاری از زمینه های دیگر استفاده شود. در فرایند بازشناسی اشیا، تصویرهای اشیای ورودی در کلاس ها و دسته های از پیش تعیین شده طبقه بندی می شوند. در نخست لازم است که یک سیستم کلی بازشناسی الگو که شامل بازشناسی اشیا نیز می باشد مورد بررسی قرار گیرد.

2-1- بازشناسی الگو

در حالت کلی هر توصیف کیفی یا کمی از یک موضوع را می توان الگو نامید. الگوهای بصری را می توان به صورت ترکیبی از المان های تصویر که هرکدام از آنها دارای سطح روشنایی خودشان هستند، در نظر گرفت. هدف کلی از شناسایی خودکار الگوهای بصری، انتساب نمونه ای از یک الگو که سیستم قبلا آن را تجربه نکرده است به یکی از الگوهایی که قبلا برای سیستم معرفی شده اند، می باشد. این انتساب براساس تحلیل ویژگی های الگوی ورودی و کلاس های موجود انجام می گیرد. رسیدن به این هدف کار مشکلی است، زیرا ممکن است الگوی جدید (تصویر ورودی) نسبت به نمونه های قبلی تغییرات زیادی داشته باشد. این تغییرات می توانند ناشی از شرایط محیطی در هنگام تهیه تصویر و یا مربوط به تغییرهای اجتناب ناپذیر در خود الگو باشند. از جمله این تغییرها می توان به نویز وسیله گیرنده تصویر و یا تار بودن تصویر در اثر تنظیم نبودن دوربین اشاره کرد. تغییر در خود الگو هم ممکن است در اثر مرور زمان به وجود آمده باشد.

اولین گام در بازشناسی الگو، جمع آوری شمار مناسبی نمونه از الگوهای مورد نظر (به طور مثال تصویرهای اشیایی که قرار است بازشناسی شوند) است. این بخش زمان زیادی از فرایند طراحی سیستم بازشناسی الگو را به خود اختصاص دهد و گاهی اوقات با مشکلاتی همراه است. پس از جمع آوری نمونه های لازم، باید اقدام به انتخاب نوع ویژگی کرد. انتخاب نوع ویژگی نیازمند دانش اولیه در مورد الگوها است. توانمندی ویژگی برای جداسازی نمونه های کلاس های مختلف، معیار انتخاب آن است. پس از تعیین نوع ویژگی، باید روش یادگیری را انتخاب کرد. روش یادگیری می تواند از نوع بدون نظارت، با نظارت و یا ترکیبی باشد. در یادگیری با نظارت، هر الگو از مجموعه داده، با یک برچسب کلاسی همراه است. هدف این است که براساس نمونه های موجود، مدل طبقه بندی را طوری بسازیم که بتواند نمونه هایی را که تاکنون ندیده است با کمترین خطا در کلاس مربوط به خودشان دسته بندی کند. در یادگیری بدون نظارت، الگوها برچسب کلاسی ندارند و براساس شباهت شان در دسته های یکسان قرار می گیرند.

فهرست مطالب :

۱ بازشناسی اشیا

۱-۱ یادگیری ماشین

۱-۲ بازشناسی الگو

۱-۳ مدل محاسباتی درک تصویر ها

۱-۳-۱ بینایی اولیه

۱-۳-۲ بینایی لایه میانی

۱-۳-۳ بینایی سطح بالا

۱-۴ باز شناسی

۱-۵ نگره های محاسباتی باز شناسی اشیا

۱-۵-۱ نگره ی تجزیه ساختاری

۱-۵-۲ مشکلات محاسباتی نگره ی تجزیه ساختاری

۱-۵-۳ نگره های مبتنی بر مبنای قوانین هندسی

۱-۵-۴ مشکلات محاسباتی نگره های مبتنی بر مبنای قوانین هندسی

۱-۵-۵ نگره ی فضاهای ویژگی چند بعدی

۱-۵-۶ مشکلات محاسباتی نگره فضایی ویژگی چند بعدی

۱-۵-۷ نگره باز شناسی اشیا در قشر مغز

۱-۶ مدل های محاسباتی بازشناسی اشیا

۲ دستگاه بینایی

۲-۱

۲-۱-۱ گیرنده های نوری

۲-۱-۲ سلول های جمع آوری کننده اطلاعات دریافتی چشم

۲-۱-۳ ارسال اطلاعات از طریق شبکه ای از نورون ها بینابینی

۲-۲ اندام شناسی مسیر بینایی

۲-۳ اندام شناسی قشر بینایی مغز

۲-۳-۱ ناحیه V1

۲-۳-۲ ناحیه بینایی V2 ، V4 و IT

۳ مدل محاسباتی

۳-۱ مدل های باز شناسی اشیا در مغز

۳-۱-۱ مرور پروژه های مرتبط

۳-۲ گذار از نگره ها تا مدلسازی

۳-۳ ساختار و عملکرد قشر بینایی مغز

۳-۳-۱ ساختار و سلسله مراتبی و بازنمایی از V1 تا IT

۳-۳-۲ بررسی های اندام شناختی

۳-۴ عملکرد مدل در مقایسه با انسان

۳-۵ پیاده سازی مدل پایه

۳-۶ لایه های مدل

۳-۶-۱ سلول های ساده و پیچیده ی متناظر V1

۳-۷ پایداری مدل

۳-۸ مرحله یادگیری

۳-۹ گام طبقه بندی (فراتر از IT)

۳-۱۰ جمع بندی

۴ آزمایش ها و نتیجه ها

۴-۱ بازشناسی چهره

۴-۱-۱ بازشناسی چهره توسط انسان

۴-۱-۲ مشکلات و مسائل اصلی در شناسایی چهره

۴-۲ بازشناسی چهره مستقل از حالت های چهره

۴-۲-۱ جزییات طراحی و اجرای مدل

۴-۲-۲ لایه های مدل

۴-۲-۳ اطلاح و بهبود مدل

۴-۲-۴ شرح آزمایش و نتیجه ها

۴-۲-۵ آزمایش ۱ : ترکیب ویژگی های برآمده از زیست شناسی

۴-۲-۶ آزمایش ۲ : مقایسه ویژگی های برآمده از زیست شناسی

۴-۳ بررسی اطلاعات حالت های احساسی چهره در بازشناسی

۴-۳-۱ آزمایش سایکوفیزیکی

۴-۳-۲ جزییات آزمون و روش کار

۴-۳-۳ نتایج آزمایش در مقایسه با مدل

۵ نتیجه گیری و پیشنهاد ها

۵-۱ نتیجه گیری

۵-۲ پیشنهادها

واژه نامه فارسی به انگلیسی

واژه نامه انگلیسی به فارسی

آموزش مطالعات اجتماعی با تکیه بر طراحی مبتنی بر زمینه، بافت و بستر یادگیری در کارورزی3 (مطالعه موردی: گروه و وظایف گروه -مقاله

اختصاصی از فی دوو آموزش مطالعات اجتماعی با تکیه بر طراحی مبتنی بر زمینه، بافت و بستر یادگیری در کارورزی3 (مطالعه موردی: گروه و وظایف گروه -مقاله 1394) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این مقاله منتخب دومین کنگره علمی پژوهشی سراسری در علوم تربیتی، روانشاسی و جامعه شناسی و... در 9 صفحه ارائه شده است که فایلی معتبر و علمی برای دانشجویان علوم اجتماعی ،علوم تربیتی و برنامه ریزی درسی می باشد.