توجه : این فایل به صورت فایل power point (پاور پوینت) ارائه میگردد

 پاورپوینت کامل کار برد شبکه های عصبی در پردازش سریهای زمانی ۳۹ اسلاید در PowerPoint دارای ۳۹ اسلاید می باشد و دارای تنظیمات کامل در PowerPoint می باشد و آماده ارائه یا چاپ است

شما با استفاده ازاین پاورپوینت میتوانید یک ارائه بسیارعالی و با شکوهی داشته باشید و همه حاضرین با اشتیاق به مطالب شما گوش خواهند داد.

لطفا نگران مطالب داخل پاورپوینت نباشید، مطالب داخل اسلاید ها بسیار ساده و قابل درک برای شما می باشد، ما عالی بودن این فایل رو تضمین می کنیم.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی پاورپوینت کامل کار برد شبکه های عصبی در پردازش سریهای زمانی ۳۹ اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن پاورپوینت کامل کار برد شبکه های عصبی در پردازش سریهای زمانی ۳۹ اسلاید در PowerPoint :

پاورپوینت کامل کار برد شبکه های عصبی در پردازش سریهای زمانی ۳۹ اسلاید در PowerPoint

نوع فایل power point

قابل ویرایش ۳۹ اسلاید

قسمتی از اسلایدها

در آمار میانگین متحرک یکی از تکنیکهای مورد استفاده جهت تحلیل سریهای زمانی می باشد. این تکنیک جهت کم رنگ کردن نوسانات کوتاه مدت سری زمانی و نمایان کردن رفتار بلند مدت تر سری زمانی استفاده می شود.

از لحاظ ریاضی میانگین متحرک مثالی از یک کانولوشن می باشد و از دیدگاه پردازش سیگنال به عنوان یک فیلتر قابل به کار گیری است. (در ادامه این موضوع را با جزئیات بیشتر بررسی می کنیم)

جهت پردازش سریهای زمانی لازم است که مدلی از این سریها داشته باشیم تا بتوانیم عملیاتی چون پیش بینی آینده سری و یا دسته بندی آن را بر اساس آن مدل انجام دهیم. در اینجا به معرفی سه مدل رایج برای این منظور می پردازیم:

مدل Auto-regressive (AR)

مدل Moving Average (MA)

مدل ARMA که ترکیب دو مدل بالاست.

Auto-regressive Model

مدل خطی دارای دو محدودیت مهم است : اولا مستلزم فرض وجود رابطه حطی بین عناصر پیشین سری می باشند و ثانیا فرض می کنند سری Stationary می باشد.

در مقابل با استفاده از مدل غیر خطی می توان تخمین دقیقتری از ویزگیهای سری زمانی مورد نظر به دست آورد. البته در صورت استفاده از مدل غیر خطی نیاز به نمونه های بیشتری در مرحله آموزش می باشد .

پاورپوینت کامل کار برد شبکه های عصبی در پردازش سریهای زمانی ۳۹ اسلاید در PowerPoint
فهرست مطالب و اسلایدها
میانگین متحرک

پاسخ فرکانسی

مدل Auto-regressive (AR)

مدل Moving Average (MA)

Auto-regressive Model

Moving Average

ARMA Model

Multi Layer Perceptron

Jordan Network

Elman Network

Multi Recurrent Network

Radial Basis Function

Thin Plate Spline

شبکه های عصبی RBF

Least Square Function

آموزش وزنهای لایه خروجی