فایل ورد کامل ترجمه مقاله طبقه بندی سری های زمانی با استفاده از مدل ترکیبی گاسیان ۲۲ صفحه در word

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 فایل ورد کامل ترجمه مقاله طبقه بندی سری های زمانی با استفاده از مدل ترکیبی گاسیان ۲۲ صفحه در word دارای ۲۲ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

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

فایل ورد فایل ورد کامل ترجمه مقاله طبقه بندی سری های زمانی با استفاده از مدل ترکیبی گاسیان ۲۲ صفحه در word  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل ترجمه مقاله طبقه بندی سری های زمانی با استفاده از مدل ترکیبی گاسیان ۲۲ صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل ترجمه مقاله طبقه بندی سری های زمانی با استفاده از مدل ترکیبی گاسیان ۲۲ صفحه در word :

دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله طبقه بندی سری های زمانی با استفاده از مدل ترکیبی گاسیان ۲۲ صفحه در word در ارتباط با مراحل بازسازی
ترجمه در قالب فایل Word و قابل ویرایش میباشد
سال انتشار:۲۰۰۴
تعداد صفحه ترجمه:۱۲
تعداد صفحه فایل انگلیسی:۵

موضوع انگلیسی :Time Series Classification
Using Gaussian Mixture Models
of Reconstructed Phase Spaces
موضوع فارسی:دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله طبقه بندی سری های زمانی با استفاده از مدل ترکیبی گاسیان ۲۲ صفحه در word در ارتباط با مراحل بازسازی
چکیده انگلیسی:Abstract—A new signal classification approach is presented that is based upon
modeling the dynamics of a system as they are captured in a reconstructed phase
space. The modeling is done using full covariance Gaussian Mixture Models of
time domain signatures, in contrast with current and previous work in signal
classification that is typically focused on either linear systems analysis using
frequency content or simple nonlinear machine learning models such as artificial
neural networks. The proposed approach has strong theoretical foundations
based on dynamical systems and topological theorems, resulting in a signal
reconstruction, which is asymptotically guaranteed to be a complete
representation of the underlying system, given properly chosen parameters. The
algorithm automatically calculates these parameters to form appropriate
reconstructed phase spaces, requiring only the number of mixtures, the signals,
and their class labels as input. Three separate data sets are used for validation,
including motor current simulations, electrocardiogram recordings, and speech
waveforms. The results show that the proposed method is robust across these
diverse domains, significantly outperforming the time delay neural network used
as a baseline.
چکیده فارسی:

روش های طبقه بندی جدید ارائه شده است که بر مبنای مدل سازی دینامیک سیستم ها می باشد که در مراحل بازسای مورد محاسبه قرار می گیرد. این مدل سازی ها بر مبنای استفاده از مدل ترکیبی کوواریانس گاسیان در ارتباط با حوزه زمانی در مقایسه با فعالیت های کنونی و جاری در طبقه بندی سیگنال ها انجام می گیرد که معمولا تمرکز آن بر روی تجزیه و تحلیل سیستم های خطی با استفاده از محتوای فرکانس و یا مدل های یادگیری ماشینی غیر خطی همانند شبکه های عصبی مصنوعی می باشد. روش های مطرح شده دارای مبناهای نظری قوی می باشند که بر اساس سیستم های دینامیکی و برهان های توپولوژیکی می باشند که منجر به بازسازی سیگنالی می گردند و برای اینکه در ارتباط با این سیستم باشند دارای پارامترهای انتخابی مناسبی می باشند. این الگوریتم ها به طور اتوماتیک این پارامترها را ارزیابی کرده که مراحل بازسازی را به طور مناسبی ایجاد کنند و نیازمند تعدادی از آمیزه ها , سیگنال ها و طبقه بندی ها به عنوان یک طبقه می باشند.سه نوع اطلاعات جداگانه در ارتباط با ارزیابی ها مورد استفاده قرار می گیرند که شامل موتور شبیه ساز , دستگاه ثبت ضربان قلب و امواج گفتار می باشد. نتایج نشان می دهد که روش های مطرح شده در طول این حوزه های مختلف قدرتمند بوده و به طور مهمی شبکه های عصبی بر مبنای وقفه زمانی فعالیت می کنند.

شاخص ها- طبقه بندی سیگنال ها , مراحل بازسازی , مدل ترکیبی گاسیان.