فایل ورد کامل ترجمه مقاله سیستم های هوشمند براساس تقویت روش های یادگیری و منطق فازی ۲۶ 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 سیستم های هوشمند براساس تقویت روش های یادگیری و منطق فازی ۲۶ صفحه در word دارای ۲۶ 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 سیستم های هوشمند براساس تقویت روش های یادگیری و منطق فازی ۲۶ 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 سیستم های هوشمند براساس تقویت روش های یادگیری و منطق فازی ۲۶ صفحه در word،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل ورد کامل ترجمه مقاله سیستم های هوشمند براساس تقویت روش های یادگیری و منطق فازی ۲۶ صفحه در word :

دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله سیستم های هوشمند براساس تقویت روش های یادگیری و منطق فازی ۲۶ صفحه در word
ترجمه در قالب فایل Word و قابل ویرایش میباشد
سال انتشار:۲۰۱۲
تعداد صفحه ترجمه:۱۷
تعداد صفحه فایل انگلیسی:۶

موضوع انگلیسی :Intelligent Systems based on Reinforcement
Learning and Fuzzy Logic Approaches,
"Application to Mobile Robotic"
موضوع فارسی:دانلود فایل ورد کامل ترجمه مقاله سیستم های هوشمند براساس تقویت روش های یادگیری و منطق فازی ۲۶ صفحه در word
چکیده انگلیسی:Abstract– One of the standing challenging aspects in mobile
robotics is the ability to navigate autonomously. It is a difficult
task, which requiring a complete modeling of the environment
and intelligent controllers. This paper presents an intelligent
navigation method for an autonomous mobile robot which
requires only a scalar signal likes a feedback indicating the
quality of the applied action. Instead of programming a robot, we
will let it only learn its own strategy. The Q-learning algorithm of
reinforcement learning is used for the mobile robot navigation by
discretizing states and actions spaces. In order to improve the
mobile robot performances, an optimization of fuzzy controllers
will be discussed for the robot navigation; based on prior
knowledge introduced by a fuzzy inference system so that the
initial behavior is acceptable. The effectiveness of this
optimization method is verified by simulation.
چکیده فارسی:خلاصه- یکی از چالش های پیش رو در زمینه رباتیک های متحرک می باشد که دارای توانایی برای هدایت کردن خودکار هستند. این یک کار دشوار می باشد که نیاز به مدل سازی کامل محیط و کنترل کننده های هوشمند دارد. این مقاله نشان دهنده یک روش هدایت کردن هوشمند برای یک ربات خودکار و موبایل است که تنها نیاز به سیگنال اسکالر به عنوان فیدبکی دارد که نشان دهنده کیفیت مربوط به فعالیت به کار رفته است. به جای برنامه ریزی کردن یک ربات، ما به آن اجازه یادگیری روش خودش را می دهیم. الگوریتم یادگیری Q برای یادگیری تقویتی برای هدایت کردن ربات متحرک توسط وضعیت ها و فضاهای فعالیت مورد استفاده قرار می گیرد. به منظور بهبود بخشیدن به کارایی های مربوط به ربات متحرک، یک بهینه شدن مربوط به کنترل کننده های فازی برای هدایت کردن ربات براساس دانش اولیه معرفی شده توسط یک سیستم متداخل فازی مورد بحث قرار گرفته است و بنابراین رفتار اولیه قابل قبول می باشد. کارایی مربوط به این روش بهینه شده توسط شبیه سازی تغییر می یابد.