حل تمرین دروس الکترونیک، مدارهای الکتریکی،کنترل خطی، نانوالکترونیک، فناوری ساخت مدارهای دیجیتال، ریاضیات مهندسی، معادلات دیفرانسیل، و.....

رشته مهندسی برق گرایش های الکترونیک، قدرت، کنترل، مخابرات، کامپیوتر

کاردانی، کارشناسی، کارشناسی ارشد، دکتری

از طریق تماس، واتساپ، تلگرام با شماره تلفن09372002091 وهمچنین از طریق دایرکت پیج اینستاگرام project_tehran درخواست خود را ارسال فرمایید 

در سریعترین زمان و با بهترین کیفیت توسط تیم متخصص دکتری انجام می شود

*****************************************************************************

شبیه سازی پروژه و مقاله درتمام سطوح دانشگاهی پذیرفته می شود

*****************************************************************************

*****************************************************************************

مامي توانيم با كمترين هزينه ودر كوتاهترين زمان ممكن در تهيه پروپزال ، پروژه ، مقاله ، پايان نامه ، گزارش كارآموزي ،به شما كمك كنيم. در صورت تمايل عنوان ومشخصات كامل مطلب درخواستي و رشته و مقطع تحصيلي و شماره همراه خود را جهت اعلام نتيجه در قسمت نظرات ثبت کنید .

ضمناْ اگر از نظر وقت عجله دارید به ایمیل یا تلگرام زیر اعلام فرمائید

ایمیل ‏com.dr@yahoo.com‏ ‏‎ ‎‎ ‎‏ ‏‎ ‎‏ ‏‎‎

از طریق تلگرام یا واتساپ با این شماره درخواست خود را اعلام فرمایید : ‏09372002091‏ ‏‎ ‎‎ ‎‏ ‏‎ ‎‏ ‏‎‎

• 1
• 2
• 3
• 4
• 5

مقاله : پياده سازي VLSI يك شبكه عصبي آنالوگ مناسب براي الگوريتم هاي ژنتيك

فرمت : word

تعداد صفحه : 32

مقدمه :

شبكه هاي عصبي مصنوعي به صورت عمومي بعنوان يك راه حل خوب براي مسائلي از قبيل تطبيق الگو مورد پذيرش قرار گرفته اند .عليرغم مناسب بودن آنها براي پياده سازي موازي ، از آنها در سطح وسيعي بعنوان شبيه سازهاي عددي  در سيستمهاي معمولي استفاده مي شود .يك دليل براي اين مسئله مشكلات موجود در تعيين وزنها براي سيناپسها در يك شبكه   بر پايه مدارات آنالوگ است . موفقترين الگوريتم آموزش ، الگوريتم Back-Propagation است . اين الگوريتم بر پايه يك سيستم متقابل است كه مقادير صحيح را از خطاي خروجي شبكه محاسبه مي كند .يك شرط لازم براي اين الگوريتم دانستن مشتق اول تابع تبديل نرون است . در حاليكه اجراي اين مسئله براي ساختارهاي ديجيتال از قبيل ميكروپروسسورهاي معمولي  و سخت افزارهاي خاص آسان است ، در ساختار آنالوگ با مشكل روبرو مي شويم . دليل اين مشكل ، تغييرات قطعه و توابع تبديل نرونها و در نتيجه تغيير مشتقات اول آنها از نروني به نرون ديگر    و از تراشه اي به تراشه ديگر است و چه چيزي مي تواند بدتر از اين باشد كه آنها با دما نيز تغيير كنند . ساختن مدارات آنالوگي كه بتوانند همه اين اثرات را جبران سازي كنند امكان پذير است ولي اين مدارات  در مقايسه با مدارهايي كه جبران سازي نشده اند داراي حجم بزرگتر و سرعت كمتر هستند . براي كسب موفقيت تحت فشار رقابت شديد از سوي دنياي ديجيتال ، شبكه هاي عصبي آنالوگ نبايد سعي كنند كه مفاهيم ديجيتال را به دنياي آنالوگ انتقال دهند . در عوض آنها بايد تا حد امكان به فيزيك قطعات متكي باشند تا امكان استخراج يك موازي سازي گسترده    در تكنولوژي VLSI مدرن بدست آيد . شبكه هاي عصبي براي چنين پياده سازيهاي آنالوگ بسيار مناسب هستند زيرا جبران سازي نوسانات غير قابل اجتناب قطعه مي تواند در وزنها لحاظ شود

اين مقاله يك معماري شبكه عصبي آنالوگ جديد را معرفي مي كند كه وزنهاي بكار برده شده در آن توسط الگوريتم ژنتيك تعيين مي شوند . اولين پياده سازي VLSI ارائه شده در اين مقاله روي سيليكوني با مساحت كمتر از 1mm كه  شامل 4046 سيناپس و 200 گيگا اتصال در ثانيه است اجرا شده است . از آنجائيكه آموزش مي تواند در سرعت كامل شبكه انجام شود بنابراين چندين صد حالت منفرد  در هر ثانيه مي تواند توسط الگوريتم ژنتيك تست شود . اين باعث مي شود تا پياده سازي مسائل بسيار پيچيده كه نياز به شبكه هاي چند لايه بزرگ دارند عملي بنظر برسد .

                                                                                                                        فهرست مطالب :

خلاصه

1- مقدمه

2- تحقق شبكه عصبي

2-1- اصول عملكرد

2-2- پياده سازي مدارهاي شبكه

3- پياده سازي الگوريتم آموزش ژنتيك

4- نتايج تجربي

5- نتيجه و چشم انداز

منابع

در صورت تمایل به دریافت فایل فوق در مدت 10 دقیقه ، لطفاً اینجا کلیک کنید

مشاوره ؛نگارش پایان نامه ؛ مقاله + شبیه سازی ‏‎ ‎‏در تمام مقاطع دانشگاهی‎ ‎پذیرفته می شود

‏در صورت ‏تمایل می توانید عنوان و جزئیات پروژه خود را در قسمت نظرات‏‎ ‎این پست ‏‏اعلام فرمایید‎. ‎‎ضمنا ‏می توانید اطلاعات درخواستی خود را به ایمیل یا تلگرام نمایید

‏‎

ایمیل : ‏com.dr@yahoo.com

درباره : شبکه عصبی , الگوريتم هاي مسير يابي در شبكه , الگوریتم ژنتیک Genetic Algorithm ,

دريافت Download ( Farsi Fonts - Arabic Fonts ) Font

نام فايل	اسم فونت	اسم فونت
ARABICS.TTF	Arabic Style	عربيک استايل
ARSHIA.TTF	Arshia	ارشيا
BADR.TTF	Badr	بدر
BADRB.TTF	Badr Bold	بدر بولد
BSEPEHR.TTF	Sepehr	سپهر
COMPSET.TTF	Compset	کامپ ست
COMPSETB.TTF	Compset Bold	کامپ ست بولد
ELHAM.TTF	Elham	الهام
FANTEZY.TTF	Fantezy	فانتزي
FARNAZ.TTF	Farnaz	فرناز
FERDOSI.TTF	Ferdosi	فردوسي
HOMA.TTF	Homa	هما
IranNastaliq.ttf	Iran Nastaliq	ايران نستعليق
JADIDB.TTF	Jadid Bold	جديد بولد
KAMRAN.TTF	Kamran	کامران
KAMRANB.TTF	Kamran Bold	کامران بولد
KOODAKB.TTF	Koodak Bold	کودک بولد
LOTUS.TTF	Lotus	لوتوس
LOTUSB.TTF	Lotus Bold	لوتوس بولد
MAJIDSH.TTF	Majid shadow	مجيد شدو
MITRA.TTF	Mitra	ميترا
MITRAB.TTF	Mitra Bold	ميترا بولد
NASIMB.TTF	Nasim Bold	نسيم بولد
NAZANIN.TTF	Nazanin	نازنين
NAZANINB.TTF	Nazanin Bold	نازنين بولد
PERSIAN.TTF	Pershian Nimrooz	پرشين نيمروز
Persweb.ttf	Persian Web	پرشين وب
PFONT.TTF	Persian Font	پرشين فونت
ROYA.TTF	Roya	رويا
ROYAB.TTF	Roya Bold	رويا بولد
SEPEHR.TTF	Sepehr	سپهر
SINAB.TTF	Sina Bold	سينا بولد
TABASSOM.TTF	Tabassom	تبسم
TITRB.TTF	Titr Bold	تيتر بولد
TRAFFIC.TTF	Teraffic	ترافيک
TRAFFICB.TTF	Teraffic Bold	ترافيک بولد
YAGUT.TTF	Yagut	ياقوت
YAGUTB.TTF	Yagut Bold	ياقوت بولد
ZAR.TTF	Zar	زر
ZARB.TTF	Zar Bold	زر بولد