خرید فایل
خرید فایل، تحقیق، مقاله، پایان نامه، طرح توجیهیخرید فایل
خرید فایل، تحقیق، مقاله، پایان نامه، طرح توجیهیهوا و فضا 1. نوآوری های فناوری جدید به همراه پتانسیل هایی برای کاربرد فضایی
» :: هوا و فضا 1. ابتکار های فناوری جدید به همراه پتانسیل هایی برای استعمال فضایی
نوآوری های فناوری اخیر به سمت همراه پتانسیل هایی برای کاربرد فضایی
چکیده
اکتشافات و ارتقا بشر در جا توسط کشورهای مختلف دنبال می شود تا بتوانند به کشف، کاربرد، و توسعه فضا آشنایی یافته و تجارب بشر را در این زمینه بالا برند. این اهداف شامل : افزایش اندیشه بشر در ارتباط با فرایند های طبیعی با استفاده از آتمسفر فضا ؛ اکتشاف و بررسی منظومه شمسی ؛ امکان دستیابی به سفر های فضایی منظم ؛ بهبود شرایط زندگی بر روی زمین از طریق زندگی و کار در فضا . جنبه های بااهمیت ماموریت های فضایی آتی بر مبنای توسعه زیرساخت ها برای بهینه کردن سطح ایمنی، بازدهی و هزینه می باشد. یکی از موئلفه های اصلی این ماموریت ها شامل مدیریت عملکردهاست. ایستگاه فضایی آشکار المللی ناسا تجارب گسترده ای را در زمینه زیرساخت ها و اعمال کسب کرده است. به این ترتیب، روش های اداره دهی شده ای از بهر اجرای تحقیقات و عملیات موفق فضایی مورد نیاز می باشد که مستلزم ذکاوت و استفاده کارامد از منابع انسانی و فناوری می باشد.
بسیاری از فناوری های انقلابی میانجیگری محققان و کارشناسان فناوری ایجاد می شود به آغاز یک امر حیاتی در امنیت ماموریت های فضایی، موفقیت در این زمینه، بازدهی با توجه به هزینه پرداخت شده و سودمند بودن آن ها به شمار می آید. این موارد شامل : فناوری ترکیب پلیمرهای فلزی یونی، لیزرهای غیر هادی، حسگرهای دامین- زمان، و سیستم های ارتباطی ؛ قابلیت ارشاد در دمای بالا؛ نانوفناوری؛ راکت های پلاسمای مغناطیسی با تکانش اختصاصی متغیر, منطق فازی ؛ فناوری موج ضربه ای ؛ و شبکه های عصبی می باشد. بررسی بعضی از این موردها و استعمال آن ها در ماموریت های فضایی در این مقاله نشان داده می شود.
صنایع 5. طراحی نقشه های شناختی فازی با استفاده از شبکه های عصبی برای پیش بینی سری زمانی پر هرج و مرج
» :: صنایع 5. طرح‌ریزی نقشه های شناختی فازی حرف استفاده از شبکه های عصبی برای پیش بینی سری زمانی پر هرج و مرج
طرح‌ریزی نقشه های شناختی فازی حرف استفاده از شبکه های عصبی برای پیش بینی سری زمانی پر هرج و مرج
چکیده.
به عنوان یک طرح کارامد از بهر ارائه اطلاعات و مکانیسم شبیه سازی متناسب با بررسی های بیشمار و در حوزه های کاربردی طرح شناختی فازی (FCMs) تدقیق زیادی را از جوامع تحقیقاتی مختلف به سمت خود جلب کرده است. به سمت هر حال FCMs سنتی روش کارامدی را برای تعیین حال سیستم مورد بحث و تعیین کردن کمیت تلفاتی که مبنای نظریه FCMs را مشخص می کنند ایجاد می کند. بنابراین در بسیاری از موارد، ایجاد FCMs برای جهاز های پیچیده بستگی به توان کارشناسی دارد. مدل های ایجاد شده دستی دارای کمبودهایی از نظر خاص وجود داشتن مدل و مشکلاتی از تماشا دسترسی به حد معقول خود دارند. در این مقاله ما یک کانال عصبی فازی را برای بالا بردن توان یادگیری FCMs مطرح باده کنیم به گونه ای که تعیین اتوماتیک تابع عضویت و مشخص کردن دلایل مربوط به آن با مکانیسم اثباتی FCMs سنتی ادغام می گردد. به این ترتیب، مدل FCMs از سیستم های تحقیقی به صورت اتوماتیک از داده ها ایجاد شده و بنابراین مستقل از موارد کارشناسی شده می باشند.به این انتظام تفسیرها مشخصی در ارتباط با دلایل FCMsایجاد شده و به این ترتیب فرایند استنباط درکش اسان تر می گردد. به منظور ابداع صحت در عملکرد، روش های بیان شده در پیش بینی بی نظمی های پوشیده زمانی تست می گردد. بررسی های شبیه سازی شده کارای رویکردهای مورد بحث شده را نشان باده دهد.
ریاضی 6. طراحی برنامه شناختی فازی با استفاده از شبکه های عصبی برای پیش بینی سری زمانی پر هرج و مرج
» :: ریاضی 6. طرح‌ریزی برنامه شناختی فازی با استعمال از شبکه های عصبی برای پیش بینی سری زمانی پر هرج و مرج
طراحی پروگرام شناختی فازی با استعمال از شبکه های عصبی برای پیش بینی سری زمانی پر هرج و مرج
چکیده.
به عنوان یک طرح کارامد برای ارائه اطلاعات و سازوکار تالی سازی متناسب با بررسی های بیشمار و در حوزه های کاربردی طرح شناختی فازی(FCMs) توجه زیادی را از جوامع تحقیقاتی مختلف به سمت خود جلب کرده است. به سمت هر حال FCMs سنتی آیین کارامدی را برای تعیین حالت سیستم مورد بحث و تعیین کردن کمیت تلفاتی که مبنای نظریه FCMs را مشخص می کنند ایجاد می کند. بنابراین در بسیاری از موارد، ایجاد FCMs از بهر سیستم های پیچیده ارتباط به توان کارشناسی دارد. مدل های ابداع شده دستی دارای کمبودهایی از نظر خاص بودن مدل و مشکلاتی از نظر دسترسی به حد معقول خود دارند. در این مقاله ما یک شبکه آتشی‌مزاج فازی را برای بالا بردن توان یادگیری FCMs مطرح می کنیم به گونه ای که بازشناخت اتوماتیک تابع عضویت و مشخص کردن دلایل مربوط به آن با مکانیسم اثباتی FCMs سنتی ادغام می گردد. به سمت این ترتیب، الگو FCMs از سیستم های تحقیقی به صورت اتوماتیک از داده ها ایجاد شده و بنابراین مستقل از موارد کارشناسی شده می باشند. به این ترتیب تفاسیر مشخصی در بستگی با ادله FCMsایجاد شده و به این ترتیب فرایند استنباط درکش اسان تر می گردد. به منظور ایجاد صحت در عملکرد، روش های تاویل شده در سابق بینی بی نظمی های سری زمانی تست می گردد. امعان های شبیه سازی شده کارای رویکردهای مطرح شده را نشان می دهد.