پروژه با عنوان: سیستم های بیومتریک (Biometric Systems)
برای صدور اجازه ورود برای یک فرد نیاز داریم وی را شناسایی و هویت وی را تایید نماییم و مورد نظر ما انجام بررسی هایی است که به صورت خودکار توسط یک سیستم صورت بگیرد. در اصل تمام روش های شناسایی با سه مورد زیر در ارتباط است:
آنچه که شما می دانید (یک کلمه عبور یا PIN)آنچه که شما دارید (یک کارت یا نشانه های دیگر)آنچه که شما هستید (مشخصات فیزیکی یا رفتاری)مورد آخر به نام زیست سنجی (Biometrics) نیز شناخته می شود. کلمه بیومتریک از کلمه یونانی Bio به معنای زندگی و کلمه metrikos به معنای اندازه گیری تشکیل شده است. همه ما می دانیم که ما برای شناسایی همدیگر از یک سری ویژگی هایی استفاده می کنیم که برای هر شخص به طور انحصاری است و از شخصی به شخص دیگر فرق می کند که از آن جمله می توان به صورت و گفتار و طرز راه رفتن می توان اشاره نمود. امروزه در زمینه های فراوانی ما به وسایلی نیاز داریم که هویت اشخاص را شناسایی نماید و بر اساس ویژگی های بدن اشخاص، آن ها را بازشناسی کند و این زمینه هر روز بیشتر و بیشتر رشد پیدا می کند و علاقمندان فراوانی را پیدا کرده است. علاوه بر این ها امروزه ID و password کارت هایی که به کار برده می شوند دسترسی را محدود می کنند اما این روش ها به راحتی می توانند شکسته شوند و لذا غیر قابل اطمینان هستند.
بیو متری را نمی توان امانت داد یا گرفت نمی توان خرید یا فراموش کرد و جعل آن هم عملا غیر ممکن است. یک سیستم بیو متری اساساً یک سیستم تشخیص الگو است که یک شخص را بر اساس بردار ویژگی های خاص فیزیولوژیک خاص یا رفتاری که دارد باز شناسی می کند. بردار ویژگی ها پس از استخراج معمولا در پایگاه داده ذخیره می گردد. یک سیستم بیومتری بر اساس ویژگی های فیزیولوژیک اصولا دارای ضریب اطمینان بالایی است. سیستم های بیو متری می توانند در دو مد تایید و شناسایی کار کنند. در حالی که شناسایی شامل مقایسه اطلاعات کسب شده در قالب خاصی با تمام کاربران در پایگاه داده است و تایید فقط شامل مقایسه با یک قالب خاصی که ادعا شده است را می شود. بنابراین
لازم است که به این دو مسئله به صورت جدا پرداخته شود...
پروژه مورد نظر مشتمل بر چهار (4) فصل، 57 صفحه، تایپ شده، به همراه تعدادی تصاویر، دیاگرام، با فرمت pdf جهت دانلود قرار داده شده و فصل بندی پروژه به ترتیب زیر می باشد:
فصل 1: سیستم بیومتریک
فصل 2: باز شناسی هویت با استفاده از عنبیه
فصل 3: باز شناسی هویت از طریق گفتار
فصل 4: نتیجه گیری
جهت خرید پروژه سیستم های بیومتریک (Biometric Systems) به مبلغ فقط 4000 تومان و دانلود آن بر لینک پرداخت و دانلود در پنجره زیر کلیک نمایید.
!!لطفا قبل از خرید از فرشگاه اینترنتی کتیا طراح برتر قیمت محصولات ما را با سایر فروشگاه ها و محصولات آن ها مقایسه نمایید!!
!!!تخفیف ویژه برای کاربران ویژه!!!
با خرید حداقل 10000 (ده هزارتومان) از محصولات فروشگاه اینترنتی کتیا طراح برتر برای شما کد تخفیف ارسال خواهد شد. با داشتن این کد از این پس می توانید سایر محصولات فروشگاه را با 20% تخفیف خریداری نمایید. کافی است پس از انجام 10000 تومان خرید موفق عبارت درخواست کد تخفیف و ایمیل که موقع خرید ثبت نمودید را به شماره موبایل 09016614672 ارسال نمایید. همکاران ما پس از بررسی درخواست، کد تخفیف را به شماره شما پیامک خواهند نمود.
پروژه با عنوان: کاربردهای منطق فازی در یادگیری ماشین
منطق فازی معتقد است که ابهام همیشه و همواره در جوهره و ماهیت علم بوده و می توان از آن بهره جست. بنابراین به دنبال ساختن سیستم هایی است که ابهام را به عنوان بخشی از سیستم، هضم نموده و مدل کند. زیرا تنها در اینصورت است که می توان در سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی، رفتار و عکس العمل این گونه سیستم ها را به رفتار انسانی نزدیک نموده و به نتیجه دلخواه دست یافت. بر همین اساس کاربرد منطق فازی در حل مسائل هوش مصنوعی، بیش از پیش در حال گسترش است. لذا پس از معرفی منطق فازی توسط پروفسور لطفی زاده، شمار زیادی از محققان حوزه علوم کامپیوتر به این مقوله و کاربردی کردن آن در مسائل روی آورده و مقالات و پژوهش های زیادی با این موضوعات منتشر شده است. در این پروژه هم هدف اصلی ما معرفی و نقد و بررسی روش های مبتنی بر منطق فازی و یادگیری ماشین است. روال کار به صورت مطالعه روش های مشابه در مقالات معتبر و جدید ISI، Elsevier، Springer و IEEE می باشد. سپس با استفاده از نتایج شبیه سازی روش های پیشنهادی در این مقالات سعی در ارائه راه حل های جدید به کمک نقاط قوت و ضعف این روش ها خواهیم داشت. در این زمینه فصل اول به معرفی، تاریخچه و مفاهیم اصلی منطق فازی پرداخته و در فصل دوم تعاریف و انواع روش ها و تکنیک های یادگیری ماشین به همراه مزایا و معایب هر یک را بیان نموده و در فصل سوم مروری بر مقالات جدید در این حوزه داشته و در فصل چهارم به بیان ایده های جدید پیرامون ماشین و منطق فازی می پردازیم و پروژه را با بیان نتایج به پایان خواهیم رساند...
پروژه مورد نظر مشتمل بر 4 فصل، 94 صفحه، تایپ شده، به همراه دیاگرام و جدول، روابط و فرمول های اصلی، با فرمت pdf جهت دانلود قرار داده شده و فصل بندی پروژه به ترتیب زیر می باشد:
فصل 1: منطق فازی، معرفی، تارخچه و مفاهیم اصلی
مقدمهمحاسبات نرممنطق فازیسیر تطور منطق فازیسیستم های فازیسیستم های فازی چگونه سیستم هایی هستند؟مفاهیم اصلی در منطق فازیخلاصهفصل 2: یادگیری ماشین، تعاریف، انواع روش ها و تکنیک ها
مقدمهتعاریف یادگیرییادگیری ماشین چیست ؟هدف یادگیری ماشینیانواع یادگیرییادگیری با ناظریادگیری بدون ناظریادگیری تقویتییادگیری نیمه نظارتیروش های یادگیری نیمه نظارتیرشته های علمی و نمونه هایی از تاثیرشان بر یادگیری ماشینیانواع ماشین های یادگیرندهروش های یادگیری عاملطراحی یک سیستم یادگیریمشکلات ماشین های یادگیرندهتکنیک های یادگیری ماشینیادگیری استنتاجی خصوصا درخت تصمیمویژگی های درخت تصمیمکاربردهای درخت تصمیممسائل اساسی برای هر درخت تصمیمیادگیری پیوندگرا خصوصا شبکه عصبی مصنوعیکاربردهای شبکه عصبی مصنوعیمزیت شبکه عصبییادگیری به روش فازییادگیری از طریق منطق محاسباتیپایه های منطق محاسباتیپایه ریاضیکاربردهای منطق محاسباتییادگیری از طریق محاسبات تکاملی خصوصا الگوریتم ژنتیکالگوریتم ژنتیکیادگیری از طریق برنامه ریزی سیستم خبرهیادگیری تقویتیکاربردهای یادگیری تقویتییادگیری مفهومیادگیری از طریق قوانین وابستگییادگیری بیزینویژگی های یادگیری بیزینمشکلات عملی یادگیری بیزینیادگیری از طریق ماشین بردار پشتیبانمزیت های ماشین بردار پشتیبانایرادات ماشین بردار پشتیبانکاربرد ماشین های یادگیرندهخلاصهفصل 3: منطق فازی و یادگیری ماشین، مرور مقالات
مقدمهمجموعه های فازی بدیهی با استخراج قواعد فازی از درخت های تصمیم فازیمدل هوش محاسباتی ترکیبی مبتنی بر منطق فازی و ماشین بردار پشتیبانسیستم های رابطه ای عصبی فازی برای تقریب و پیش بینی غیرخطیشبکه های مبتنی برمنطق فازیمنطق فازی در تولید، مرور ادبیات و نرم افزار تخصصیاستنتاج قوانین فازی با سیستم ایمنی مصنوعی و آموزش پارتیشن های فازیخلاصهفصل 4: منطق فازی و یادگیری ماشین، بیان ایده های جدید
مقدمهروش های مبتنی بر الگوریتم هوشمند (خودآگاه)سیستم خبرهمزایای سیستم خبرهکاربردهای سیستم خبرهروش های مبتنی بر استفاده از الگوریتم ژنتیک در یادگیری ماشینالگوریتم ژنتیکمزایای الگوریتم ژنتیکنقاط ضعف الگوریتم ژنتیکروش های مبتنی برساختار درختیمسئله درخت اشتاینرکاربرد های درخت اشتاینرروش های مبتنی بر استفاده از الگوریتم های چند بعدی در یادگیری ماشینیادگیری تقویتیمشخصه های اصلی یادگیری تقویتیکاربردهای یادگیری تقویتییادگیری مفهومیالگوریتم های مبتنی بر تابع هدفروش K- میانگینمشکلات روش خوشه بندی K- میانگینروش C - میانگیننقاط قوت الگوریتم C – میانگین فازینقاط ضعف الگوریتم C – میانگین فازیروش های مبتنی برعاملفیلتر کالمنفیلتر کالمن فازیجهت خرید پروژه کاربردهای منطق فازی در یادگیری ماشین به مبلغ فقط 4000 تومان و دانلود آن بر لینک پرداخت و دانلود در پنجره زیر کلیک نمایید.
!!لطفا قبل از خرید از فرشگاه اینترنتی کتیا طراح برتر قیمت محصولات ما را با سایر فروشگاه ها و محصولات آن ها مقایسه نمایید!!
!!!تخفیف ویژه برای کاربران ویژه!!!
با خرید حداقل 10000 (ده هزارتومان) از محصولات فروشگاه اینترنتی کتیا طراح برتر برای شما کد تخفیف ارسال خواهد شد. با داشتن این کد از این پس می توانید سایر محصولات فروشگاه را با 20% تخفیف خریداری نمایید. کافی است پس از انجام 10000 تومان خرید موفق عبارت درخواست کد تخفیف و ایمیل که موقع خرید ثبت نمودید را به شماره موبایل 09016614672 ارسال نمایید. همکاران ما پس از بررسی درخواست، کد تخفیف را به شماره شما پیامک خواهند نمود.