پاورپوینت کامل آشنایی با مجموعه های فازی ۵۸ اسلاید در PowerPoint

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

 پاورپوینت کامل آشنایی با مجموعه های فازی ۵۸ اسلاید در PowerPoint دارای ۵۸ 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 آشنایی با مجموعه های فازی ۵۸ اسلاید در PowerPoint،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از مطالب داخلی اسلاید ها

پاورپوینت کامل آشنایی با مجموعه های فازی ۵۸ اسلاید در PowerPoint

اسلاید ۴: توابع مثلثی :مجموعه های فازی – توابع عضویت ( Membership function )4

اسلاید ۵: مجموعه های فازی – توابع عضویت ( Membership function )توابع مثلثی Shaped :5

اسلاید ۶: مجموعه های فازی – ویژگی های اعداد فازی مثلثاتیاگر ( m , a , b ) نشاندهنده ی یک عدد فازی مثلثاتی باشد آنگاه برای این عدد فازی خواهیم داشت : Support :a- cut : 6

اسلاید ۷: مجموعه های فازی – عملگرهای فازی اعداد فازی مثلثاتی۷

اسلاید ۸: مجموعه های فازی – عملگرهای منطقی فازی اعداد فازی مثلثاتی۸

اسلاید ۹: نمای کلی مقاله۹

اسلاید ۱۰: ۱ . Introduction+شبکه های عصبی > قابلیت یادگیری سطح پایین و توان محاسباتی بالاییسیستم های فازی > قابلیت تفکر انسان گونه ی سطح بالاFNN1: Inputs Weights Fuzzy NumberFNN2 : Inputs Fuzzy NumberWeights Real NumberFNN3 :Inputs Fuzzy NumberWeights Fuzzy NumberHFNN :Activation Function : * , / , – , +10

اسلاید ۱۱: ۱ . Introduction121231 1 2 11 1 1 1 2 1 1 2 2 2 3 2 که در آن اعداد فازیTriangular هستند و اعداد فازی Triangular shaped هستند شکل زیر معماری شبکه های فازی – عصبی FNN1 با یک لایه ی مخفی و دو ورودی و یک خروجی را نشان می دهد : ۱۲ ۲۱ ۲۲ ۳۱ ۳۲ ۱ ۲ ۳ ۱۱

اسلاید ۱۲: ۱ . Introductionشکل زیر معماری شبکه های فازی – عصبی FNN2 با یک لایه ی مخفی و دو ورودی و یک خروجی را نشان می دهد : ۱۲۱۲۳۱ ۱۱ ۱۲ ۲۱ ۲۲ ۳۱ ۳۲ ۱ ۲ ۳ ۱ ۱ ۱ ۲ ۱ ۱ ۲ ۲ ۲ ۳ ۲ ۱ ۲ که در آن و اعداد فازیTriangular هستند و اعداد فازی Triangular shaped هستند ۱۲

اسلاید ۱۳: ۱ . Introductionشکل زیر معماری شبکه های فازی – عصبی FNN3 با یک لایه ی مخفی و دو ورودی و یک خروجی را نشان می دهد : که در آن ، و اعداد فازیTriangular هستند و اعداد فازی Triangular shaped هستند ۱۲۱۲۳۱ ۱ ۲ ۱۱ ۱۲ ۲۱ ۲۲ ۳۱ ۳۲ ۱ ۲ ۳ ۱ ۱ ۱ ۲ ۱ ۱ ۲ ۲ ۲ ۳ ۲ ۱۳

اسلاید ۱۴: ۱ . Introductionدر ادامه اسلاید قبل می توانیم نحوه ی تولید خروجی توسط شبکه های فازی – عصبی FFN3 را در زیر مشاهده کنیم .۱۴

اسلاید ۱۵: ۱ . Introductionشکل زیر مثالی از شبکه های عصبی – فازی HFNN را نشان می دهد ۱۵

اسلاید ۱۶: ۱۶

اسلاید ۱۷: ۲ . Learningفرضیات : کلیه الگوریتم های ذکر شده برای شبکه های فازی عصبی FNN3 می باشد .استراتژی های مختلف Learning :Fuzzy Back Propagation-cut based Back PropagationRandom SearchGenetic AlgorithmFuzzy chaosNeo – Fuzzy Neroun17

اسلاید ۱۸: ۲.۱ . Fuzzy Back propagationبرای شبکه ی عصبی – فازی با یک لایه ی ورودی ( ۲ نرونی ) ، یک لایه ی مخفی ( ۳ نرونی ) و ۱ لایه ی خروجی ( ۱ نرونی ) داریم : ۱۲۱۲۳۱ ۱ ۲ ۱۱ ۱۲ ۲۱ ۲۲ ۳۱ ۳۲ ۱ ۲ ۳ ۱ ۱ ۱ ۲ ۱ ۱ ۲ ۲ ۲ ۳ ۲ که در آن ، و اعداد فازیTriangular هستند و اعداد فازی Triangular shaped هستند ۱۸

اسلاید ۱۹: ۲.۱ . Fuzzy Back propagation ( ادامه ) = ۰ × = ۰ =[ , ] = ۱۹

اسلاید ۲۰: ۲.۲ . -cut based on Back propagationاگر داشته باشیم : ۲۰

اسلاید ۲۱: ۲.۳ . Random Searchابتدا با فرض فازی بودن ورودی ها ، و فازی مثلثاتی بودن وزن ها الگوریتم آ موزش را آغاز می کنیم.هدف ما مینیمم کردن تابع خطا ( ) می با شد.در این روش ما به صورت راندم تمامی وزن ها را ایجاد کرده تا به خطای مینیمم برسیم.در شبکه های عصبی فازی بزرگ این پروسه بسیار زمان بر خواهد بود پس بهتر است از روش جستجوی اتفاقی هدایت شده (GENETIC ALGORITHM ) استفاده کنیم.۲۱

اسلاید ۲۲: ۲.۴ . Genetic Algorithmالگوریتم ژنتیک روز به روز کاربرد بیشتری در سیستم های فازی پیدا می کند.۲۲

اسلاید ۲۳: با فرض ف