فایل پی دی اف کامل مجموعه درسی شبکه های عصبی مصنوعی، در حجم ۳۵۲ صفحه PDF

توجه : این فایل به صورت فایل PDF (پی دی اف) ارائه میگردد

 فایل پی دی اف کامل مجموعه درسی شبکه های عصبی مصنوعی، در حجم ۳۵۲ صفحه PDF دارای ۳۵۲ صفحه می باشد و دارای تنظیمات و فهرست کامل در PDF 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 پی دی اف فایل پی دی اف کامل مجموعه درسی شبکه های عصبی مصنوعی، در حجم ۳۵۲ صفحه PDF  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 می باشد و در فایل اصلی فایل پی دی اف کامل مجموعه درسی شبکه های عصبی مصنوعی، در حجم ۳۵۲ صفحه PDF،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن فایل پی دی اف کامل مجموعه درسی شبکه های عصبی مصنوعی، در حجم ۳۵۲ صفحه PDF :

فایل پی دی اف کامل مجموعه درسی شبکه های عصبی مصنوعی، در حجم ۳۵۲ صفحه PDF
فهرست مطالب فصل اول
۱-۱- مقدمه
۲-۱- تاریخچه شبکه های عصبی مصنوعی
۱-۲-۱ – سیر تحولات در شکل گیری شبکه های عصبی
۳-۱- کاربرد شبکه های عصبی
۴-۱- الهام از بیولوژی
……………………..
فایل پی دی اف کامل مجموعه درسی شبکه های عصبی مصنوعی، در حجم ۳۵۲ صفحه PDF
فهرست مطالب فصل ۲ :
مدل نرون و معماری شبکه
۱-۲- اهداف فصل
۲-۲- مدل نرون
۱-۲-۲- نرون تک ورودی
۲-۲-۲- توابع انتقال
۳-۲-۲- نرون چند ورودی
۳-۲- معماری شبکه (ساختارهای شبکه)
۱-۳-۲- شبکه تک لایه از نرون ها
۲-۳-۲-شبکه چند لایه از نرون ها
۳-۳-۲- شبکه بازگشتی
۴-۲- مسائل حل شده
۵-۲- تمرینات
………………………………
فصل ۳ :
حل یک مسئله شناسایی الگو
فایل پی دی اف کامل مجموعه درسی شبکه های عصبی مصنوعی، در حجم ۳۵۲ صفحه PDF
فهرست مطالب
۱-۳- هدف فصل
۲-۳- شناسایی الگو
۳-۳- بیان صورت مسئله
۱-۳-۳- پرسپترون
۲-۳-۳- شبکه همینگ
۱-۲-۳-۳- لایه پیشخوردی
۲-۲-۳-۳- لایه بازگشتی
۳-۳-۳- شبکه هاپفیلد
۴-۳- خلاصه فصل
۵-۳- تمرین
……………………………….
فصل چهارم:
پرسپترون و قانون یادگیری هب
۱-۴ هدف فصل
۲-۴ قوانین یادگیری
۱-۲-۴ یادگیری با ناظر
۲-۲-۴ یادگیری تشدیدی
۳-۲-۴ یادگیری بدون ناظر
۳-۴ ساختار پرسپترون
۴-۴ پرسپترون تک نرونی
۵-۴ پرسپترون چند نرونی
۶-۴ قانون یادگیری پرسپترون
۷-۴ آموزش پرسپترون های چند نرونی
۸-۴ همگرایی قانون یادگیری پرسپترون و محدودیت های پرسپترون تک لایه
۹-۴ شبکه حافظه انجمنی خطی
۱-۹-۴ قانون یادگیری هب
۲-۹-۴ آنالیز عملکرد قانون هب
۳-۹-۴ قانون شبه معکوس
۴-۹-۴ کاربرد قانون هب
۵-۹-۴ تغییرات قانون یادگیری هب
۱۰-۴ خلاصه نتایج
۱۱-۴ مسائل حل شده
۱۲-۴ تمرینات
۱-۴ هدف فصل
پیوست فصل چهار
……………………………………….
فصل پنجم
شبکه آدالاین و الگوریتم LMS
فایل پی دی اف کامل مجموعه درسی شبکه های عصبی مصنوعی، در حجم ۳۵۲ صفحه PDF
فهرست
۱,۵ – شبکه آدالاین
۱۱,۲ – حالت تک نرونی
۲,۱,۱ – متوسط مربع خطا
۳,۱,۲- الگوریتم
LMS 4,1,2-آنالیز همگرایی
۲,۴-کاربرد شبکه آدالاین در فیلترهای تطبیقی
خلاصه فصل
مسائل حل شده
تمرین
پیوست
…………………………………………
فصل ششم:
الگوریتم BP و بعضی از بهبودهایش
فایل پی دی اف کامل مجموعه درسی شبکه های عصبی مصنوعی، در حجم ۳۵۲ صفحه PDF
فهرست
هدف
۱,۶ شبکه پرسپترون چند لایه
۱,۱۶ – شناسایی الگو
۲,۱,۶- تقریب تابع
۲,۶-الگوریتم پس انتشار
۱,۲,۶- شاخص عملکرد
۲,۲,۶- قانون زنجیره ای
۳,۲,۶- پس انتشار حساسیت ها
۳,۶- خلاصه الگوریتم
BP 4,6- استفاده از شبکه پس انتشار
۱,۴,۶- انتخاب معماری شبکه
۲,۴,۶-همگرایی
۳,۴,۶-تعمیم
۵,۶- الگوریتم BP از نوع دسته ای
۷,۶- بهبود بر
BP 1,7,6-انتخاب مقادیر اولیه پارامترها
۲,۷,۶- روش ممنتم برای BP
خلاصه نتایج
مسائل حل شده
تمرین ها
شکل ها
………………………………..
فصل هفتم
قوانین یادگیری بدون ناظر
هدف
۱-۷ شبکه انجمنی ساده
۲-۷ قانون یادگیری هب بدون ناظر
۱-۲-۷ قانون یادگیری هب با ضریب میرایی
۳-۷ شبکه شناسایی ساده
۱-۳-۷ قانون یادگیری اینستا
۴-۷ قانون کوهنن.
۵-۷ شبکه بازیابی ساده
۱-۵-۷ قانون یادگیری اوتستار
۶-۷ شبکه همینگ
۱-۶-۷ لایه اول
۲-۶-۷ لایه دوم
۷-۷ لایه رقابتی
۱-۷-۷ یادگیری رقابتی
۲-۷-۷ مشکلات لایه های رقابتی
۸-۷ نگاشت های شاخص خود سازمانده (SOMF)
۱-۸-۷ بهبود نگاشتهای شاخص
۹-۷ یادگیری کوانتیزه نموده برداری (LVQ)
۱-۹-۷ یادگیری LVQ
۲-۹-۷ بهبود LVQ
خلاصه
نتایج
تمرین ها
…………………………………..
فصل ۸
فایل پی دی اف کامل مجموعه درسی شبکه های عصبی مصنوعی، در حجم ۳۵۲ صفحه PDF
فهرست مطالب
عنوان
هدف
بخش اول
۱-۸ شبکه هاپفیلد
۲-۱-۸ طراحی هاپفیلد
۳-۱-۸ استفاده از قانون هب
خلاصه
مسائل حل شده
تمرین ها
شکل ها
بخش دوم
۲-۸ کاربرد عملی شبکه های عصبی چند لایه
۱-۲-۸ شبکه MLP و کنترل بهینه حلقه بسته در موشکهای آشیانه یاب
مقدمه
۲-۲-۸ معادلات حرکت در تعقیب صفحه ای و حل بهینه حلقه باز
۳-۲-۸ به دست آوردن قانون هدایت و ناوبری
۴-۲-۸ شبیه سازی و آموزش شبکه عصبی
نتیجه گیری
فصل ۹ : کنترل فازی
فصل ۱۰ طراحی سستم کنترل فازی
فصل ۱۱ الگوریتم ژنتیک

فایل zip شامل ۱۰ فایل pdf است که شامل ۳۵۲ صفحه است