شناسایی و درجه‌بندی عوامل کیفیت خدمات مالی با استفاده از منطق فازی

اختصاصی از فی دوو شناسایی و درجه‌بندی عوامل کیفیت خدمات مالی با استفاده از منطق فازی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پژوهشی با عنوان شناسایی و درجه‌بندی عوامل کیفیت خدمات مالی با استفاده از منطق فازی به صورت ورد و پی دی اف

چکیده:

همراستا کردن خدمات ارایه شده به مشتریان با نیازهای واقعی آنها را می توان کلید موفقیت در تجارت دانست. رشد سریع در ارایه خدمات مطلوب به مشتریان به یک اصل در بازار رقابتی موسسات مالی به ویژه بانک ها تبدیل شده است.  بنابراین باید نیازهای اصلی و اساسی مشتریان به طور دقیق شناسایی شوند تا بتوان به آنها خدمت با کیفیت عرضه کرد که ارایه خدمات مناسب به مشتریان آنها را راضی می‌کند.

دربیشتر مدل های کیفیت خدمات کمتر به  میزان اهمیت عوامل کیفیت توجه شده است و همین امر باعث گردیده است در تمام سنجش های که برای بررسی رضایت مندی از کیفیت خدمات مورد استفاده قرار می‏گیرد این امر نادیده گرفته شود و بدون توجه به میزان اهمیت عوامل، صرفاً  میزان رضایتمندی مشتریان اندازه گیری می‌شود.

همچنین با گسترش بی سابقه بانکداری اسلامی در جهان باید نیازهای آن دسته از مشتریان که از این نوع از خدمات بانکی استفاده می کنند به طور کامل شناخته شود و مدیران باید به این بخش بزرگ در بازارهای مالی نگاه ویژه ای داشته باشند تا از فرصت بوجود آمده در این بخش از خدمات بانکی به بهترین شکل استفاده کنند.

هدف این پژوهش در ابتدا اینست که عوامل کیفیت خدمات در بانک ها و همچنین در خدمات الکترونیک   با استفاده از مدل های مختلف کیفیت خدمات بررسی و شناسایی  شود و سپس این عوامل با  استفاده از  رهیافت فازی که در اینجا FUZZY TOPSIS یکی از روش های تصمیم گیری چند معیاره است اولویت‏بندی گردد.

تححیق د رمورد منطق فازی چیست

اختصاصی از فی دوو تححیق د رمورد منطق فازی چیست دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

تعداد صفحه10

منطق فازی چیست؟

منطق فازی دانشمندی به نام پروفسور لطفی زاده

منطقی که تکنیک را هوشمند کرد.

مفاهیم اساسی:

حتماً بارها شنیده اند که کامپیوتر از یک منطق صفر و یک تبعیت میکند. در چهار چوب این منطق ، چیزها درستند یا نادرست ، وجود دارند یا ندارند. سیستم منطق کلاسیک بم بر پایه منطق بولی است. منطق بولی بر این فرض استوار است که یک عنصر یا عضو مجموعه داده شده است و یا عضو مجموعه نیست. هر دو فرض فوق نمی توانند تواملاً درست باشند. متاسفانه این سیستم برای نشان دادن مفاهیم مبهم محدودیت دارد. به عنوان مثال فرض کنید منطق بولی برای تشخیص اینکه یک اتاق گرم است یا سرد مورد استفاده قرار بگیرد. همه افراد با این فرض که 100 درجه فارنهایت برای دمای اتاق گرم و 25 درجه فارنهایت برای  دمای اتاق سرد محسوب میشوند موافقند. اما اگر دمای اتاق 75 درجه فارنهایت باشد چطور؟

در این موارد منطق بولی وسیله مناسبی برای شناسایی مقدار میانه نیست و منطق فازی روش توسعه یافته آن برای موارد مبهم بکار می رود. برای بیان ابهام در قالب یک عدد ، منطق فازی تابعی برای عضویت در یک دسته معرفی میکند که به هر عنصر یک عدد حقیقی بین صفر و یک نسبت می دهد. این عدد نشان دهنده این است که عنصر مورد نظر کاملاً در مجموعه قرار دارد یا خیر. اگر 1 باشد یعنی در مجموعه وجود دارد و اگر صفر باشد یعنی در مجموعه قرار ندارد و هر عدد بین این دو مقدار بیانگر درجه عضویت آن عضو به مجموعه است. و در مثال قبل 75 درجه فارنهایت مقداری بین صفر و یک خواهد بود. اگر بخواهیم در مورد تابع عضویت توضیحی ارائه دهیم می توان گفت یک متخصص دانا باید تابع عضویتی ارائه دهد که با عقاید عمومی سازگاری داشته باشد. تابع عضویتی که گرمی اتاق را توصیف می کند ، بایستی مفهوم سردی و گرمی که در ذهن افراد است ، منعکس نماید. اگر چه منطق فازی بر توابع عضویت تکیه دارد ، ولی سرچشمه آن خارج قلمرو این تابع می باشد.

این تابع می تواند اشکال مختلفی داشته باشد: مثلثی ، ذوذنقه ای ، نمایی و ... در این توابع دمای 75 درجه به عنوان دمای میانگین در نظر گرفته شده است.

مثال دیگری که وجود منطق فازی را به خوبی نشان می دهد. مثال پارک کردن اتومبیل درجاتی مناسب است.

فرض کنید نمایشگاه پوشاکی در نقطه ای از شهر است که باید با اتومبیل به آنجا

پروژه با عنوان: کاربردهای منطق فازی در یادگیری ماشین

اختصاصی از فی دوو پروژه با عنوان: کاربردهای منطق فازی در یادگیری ماشین دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

منطق فازی معتقد است که ابهام همیشه و همواره در جوهره و ماهیت علم بوده و می توان از آن بهره جست. بنابراین به دنبال ساختن سیستم هایی است که ابهام را به عنوان بخشی از سیستم، هضم نموده و مدل کند. زیرا تنها در اینصورت است که می توان در سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی، رفتار و عکس العمل این گونه سیستم ها را به رفتار انسانی نزدیک نموده و به نتیجه دلخواه دست یافت. بر همین اساس کاربرد منطق فازی در حل مسائل هوش مصنوعی، بیش از پیش در حال گسترش است. لذا پس از معرفی منطق فازی توسط پروفسور لطفی زاده، شمار زیادی از محققان حوزه علوم کامپیوتر به این مقوله و کاربردی کردن آن در مسائل روی آورده و مقالات و پژوهش های زیادی با این موضوعات منتشر شده است. در این پروژه هم هدف اصلی ما معرفی و نقد و بررسی روش های مبتنی بر منطق فازی و یادگیری ماشین است. روال کار به صورت مطالعه روش های مشابه در مقالات معتبر و جدید ISI، Elsevier، Springer و IEEE می باشد. سپس با استفاده از نتایج شبیه سازی روش های پیشنهادی در این مقالات سعی در ارائه راه حل های جدید به کمک نقاط قوت و ضعف این روش ها خواهیم داشت. در این زمینه فصل اول به معرفی، تاریخچه و مفاهیم اصلی منطق فازی پرداخته و در فصل دوم تعاریف و انواع روش ها و تکنیک های یادگیری ماشین به همراه مزایا و معایب هر یک را بیان نموده و در فصل سوم مروری بر مقالات جدید در این حوزه داشته و در فصل چهارم به بیان ایده های جدید پیرامون ماشین و  منطق فازی می پردازیم و پروژه را با بیان نتایج به پایان خواهیم رساند...

پروژه مورد نظر مشتمل بر 4 فصل، 94 صفحه، تایپ شده، به همراه دیاگرام و جدول، روابط و فرمول های اصلی، با فرمت pdf جهت دانلود قرار داده شده و فصل بندی پروژه به ترتیب زیر می باشد:

فصل 1: منطق فازی، معرفی، تارخچه و مفاهیم اصلی

• مقدمه
• محاسبات نرم
• منطق فازی
• سیر تطور منطق فازی
• سیستم های فازی
• سیستم های فازی چگونه سیستم هایی هستند؟
• مفاهیم اصلی در منطق فازی
• خلاصه

فصل 2: یادگیری ماشین، تعاریف، انواع روش ها و تکنیک ها

• مقدمه
• تعاریف یادگیری
• یادگیری ماشین چیست ؟
• هدف یادگیری ماشینی
• انواع یادگیری
• یادگیری با ناظر
• یادگیری بدون ناظر
• یادگیری تقویتی
• یادگیری نیمه نظارتی
• روش های یادگیری نیمه نظارتی
• رشته های علمی و نمونه هایی از تاثیرشان بر یادگیری ماشینی
• انواع ماشین های یادگیرنده
• روش های یادگیری عامل
• طراحی یک سیستم یادگیری
• مشکلات ماشین های یادگیرنده
• تکنیک های یادگیری ماشین
• یادگیری استنتاجی خصوصا درخت تصمیم
• ویژگی های درخت تصمیم
• کاربردهای درخت تصمیم
• مسائل اساسی برای هر درخت تصمیم
• یادگیری پیوندگرا خصوصا شبکه عصبی مصنوعی
• کاربردهای شبکه عصبی مصنوعی
• مزیت شبکه عصبی
• یادگیری به روش فازی
• یادگیری از طریق منطق محاسباتی
• پایه های منطق محاسباتی
• پایه ریاضی
• کاربردهای منطق محاسباتی
• یادگیری از طریق محاسبات تکاملی خصوصا الگوریتم ژنتیک
• الگوریتم ژنتیک
• یادگیری از طریق برنامه ریزی سیستم خبره
• یادگیری تقویتی
• کاربردهای یادگیری تقویتی
• یادگیری مفهوم
• یادگیری از طریق قوانین وابستگی
• یادگیری بیزین
• ویژگی های یادگیری بیزین
• مشکلات عملی یادگیری بیزین
• یادگیری از طریق ماشین بردار پشتیبان
• مزیت های ماشین بردار پشتیبان
• ایرادات ماشین بردار پشتیبان
• کاربرد ماشین های یادگیرنده
• خلاصه

فصل 3: منطق فازی و یادگیری ماشین، مرور مقالات

• مقدمه
• مجموعه های فازی بدیهی با استخراج قواعد فازی از درخت های تصمیم فازی
• مدل هوش محاسباتی ترکیبی مبتنی بر منطق فازی و ماشین بردار پشتیبان
• سیستم های رابطه ای عصبی فازی برای تقریب و پیش بینی غیرخطی
• شبکه های مبتنی برمنطق فازی
• منطق فازی در تولید، مرور ادبیات و نرم افزار تخصصی
• استنتاج قوانین فازی با سیستم ایمنی مصنوعی و آموزش پارتیشن های فازی
• خلاصه

فصل 4: منطق فازی و یادگیری ماشین، بیان ایده های جدید

• مقدمه
• روش های مبتنی بر الگوریتم هوشمند (خودآگاه)
• سیستم خبره
• مزایای سیستم خبره
• کاربردهای سیستم خبره
• روش های مبتنی بر استفاده از الگوریتم ژنتیک در یادگیری ماشین
• الگوریتم ژنتیک
• مزایای الگوریتم ژنتیک
• نقاط ضعف الگوریتم ژنتیک
• روش های مبتنی برساختار درختی
• مسئله درخت اشتاینر
• کاربرد های درخت اشتاینر
• روش های مبتنی بر استفاده از الگوریتم های چند بعدی در یادگیری ماشین
• یادگیری تقویتی
• مشخصه های اصلی یادگیری تقویتی
• کاربردهای یادگیری تقویتی
• یادگیری مفهومی
• الگوریتم های مبتنی بر تابع هدف
• روش K- میانگین
• مشکلات روش خوشه بندی K- میانگین
• روش C - میانگین
• نقاط قوت الگوریتم C – میانگین فازی
• نقاط ضعف الگوریتم C – میانگین فازی
• روش های مبتنی برعامل
• فیلتر کالمن
• فیلتر کالمن فازی

جهت خرید پروژه کاربردهای منطق فازی در یادگیری ماشین به مبلغ فقط 4000 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.

مقاله درباره شبیه سازی دو فازی رآکتورهای

اختصاصی از فی دوو مقاله درباره شبیه سازی دو فازی رآکتورهای دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

 

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

 

تعداد صفحه:6

فهرست و توضیحات:

مقدمه

شبیه سازی دو فازی رآکتورهای بستر سیال شده گاز- جامد با مدل تانک های سری

چکیده: در این مقاله مدل جدیدی برای شبیه سازیرآکتورهای بستر سیال شده بر مبنای روشتانک های سری ارایه شده است که قابل استفاده در نرم افزارهای شبیه ساز فرایند است. در این مدل بستر سیال شده به تعدادی بخش برابر تقسیم می شود و هر بخش شامل فاز حباب و فاز امولسیون است. در هر بخش دو پدیده واکنش شیمیایی و انتقال جرم به صورت هم زمان رخ می دهد. فاز حباب با استفاده از رآکتور جریان قالبی و فاز امولسیون با استفاده از رآکتور به طور کامل آیخته مدل شده اند. ویژگیهای هیدرودینامیکی فازها با استفاده از مدل دینامیک دو فازی محاسبه می شود. اعتبار مدل ارایه یشده به کمک داده های تجربی به دست آمده از مقاله های بررسی شده و نتیجه های حاصل بیانگر دقت مناسب این مدل در پیش بینی عملکرد راکتور بستر سیال هستند. نتیجه های این شبیه سازی می تواند در شبیه سازی فرایندهایی که در آن ها از بستر سیال استفاده می شود به کار رود.

بسترهای سیال شده گاز- جامد کاربرد گسترده ای در صنایع شیمیایی دارند. سابفه استفاده از این بسترها به پیش از50 سال سال می رسد از جمله موردهای کاربرد بسترهای سیال شده در صنایع شیمیایی استفاده از آنها به عنوان رآکتور است. با کشف پدیده سیال سازی و  مشخص شدن مزایای این روش نسبت به سایر روش های تماس گاز- جامد به تدریج بسیاری از فرایندهایی که بر مبنای تماس فازهای – گازجامد هستند مانندخشک کن ها ، واحد های گرانول سازی و رآکتورهای کاتالیستی گاز- جامد، با بسترهای سیال شده جایگزین شده اند. گسترش کاربرد این نوع بسترها ولزوم شناخت پدیده های واقع شده در آنها زمینه تحقیقات بسیاری در دهه های اخیر بوده است. حتی امروزه انجام تحقیقات در این زمینه از نظر صنعتی و دانشگاهی حایز اهمیت است.

آزمون فرض فازی , آموزش تکنیک آزمون فرض فازی, ارزیابی فرایند انتقال تکنولوژی با آزمون فرض فازی, نرم افزار fuzzy tech

اختصاصی از فی دوو آزمون فرض فازی , آموزش تکنیک آزمون فرض فازی, ارزیابی فرایند انتقال تکنولوژی با آزمون فرض فازی, نرم افزار fuzzy tech دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

آزمون فرض فازی ، تعمیم آزمون فرض آماری کلاسیک می­باشد که دارای ارزشی قطعی(۱و۰) است. این آزمون برای تعیین درجه درستی یک فرضیه مورد استفاده قرار می­گیرد. آزمون فرض فازی، فرضیه ۰H را به اندازه α و فرضیه های جایگزین را به اندازه( α -۱ ) تایید می­نماید.

در آزمون فرض آماری، محقق یک فرضیه تهی دارد و هدف از آزمون فرض آماری،  تصدیق فرضیه تهی می­باشد. آزمون نتیجه قطعی دارد: یا فرضیه تهی رد می شود یا باقی می­ماند. مطابق تئوری آمار، باقی ماندن فرضیه تهی نباید به معنای تائید فرضیه باقی بماند.مطابق تئوری آمار باقی ماندنفرضیه تهی تنها بدین معنا است که شواهدآماری کافی مبنی بر نادرست بودن فرضیه تهی وجود ندارد. از طرف دیگر، رد فرضیه تهی بدان معنا است که فرضیه های جایگزین نامحدودی وجود دارد که یکی از آنها درست است.

آزمون فرض فازی همانند آزمون فرض کلاسیک دارای چهار گام است. تدوین فرضیه ها ،نمونه گیری،آزمون فرضیه­ها و تصمیم­گیری. در گام تدوین فرضیه ها، فرضیه تهی و جایگزین تعریف می گردند. در گام نمونه گیری، یک زیر مجموعه D ازکل داده ها (به عنوان نمونه) انتخاب می شود.این نمونه باید دارای عناصر کافی باشد تا با در جه رضایت مشخصی  نماینده کل داده ها باشد.

در این فایل به صورت کامل، فرایند انتقال تکنولوژی را با استفاده از آزمون فرض فازی مورد بررسی قرار داده ایم. این فایل WORD حاوی 50 صفحه توضیح کامل در رابطه با تکنیک آزمون فرض فازی بشکل گام به گام و کاملا تشریحی است که به صورت موردی انجام پذیرفته است.با توجه به موردی بودن تحقیق، تمام اعداد واقعی بوده و تکنیک فوق به صورت عملی در یک شرکت معتبر تست شده است.

این فایل شما را برای تحلیل فصل چهارم پایان نامه یاری خواهد کرد، علاوه بر این شما می توانید با آموزش تصویری حل آزمون فرض فازی در نرم افزار fuzzy tech ، که در این فایل آموزشی ارائه گردیده؛ همه مراحل تحقیق خود را با استفاده از این نرم افزار انجام دهید.

Fuzzy Hypotheses Testing