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...

کاربرد روش های اکتشافی مبتنی بر تحليل بافت در گروه بندی کيفی محصولات فولادی

جعبه ابزار شبکه عصبی در نرم افزار متلب

تشخیص خطای اولیه ترانسفورماتور بر اساس شبکه عصبی مصنوعی

پروژه کاربردهای منطق فازی در یادگیری ماشین 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

• مقدمه
• محاسبات نرم
• منطق فازی
• سیر تطور منطق فازی
• سیستم های فازی
• سیستم های فازی چگونه سیستم هایی هستند؟
• مفاهیم اصلی در منطق فازی
• خلاصه

فصل 2: یادگیری ماشین، تعاریف، انواع روش ها و تکنیک ها

• مقدمه
• تعاریف یادگیری
• یادگیری ماشین چیست ؟
• هدف یادگیری ماشینی
• انواع یادگیری
• یادگیری با ناظر
• یادگیری بدون ناظر
• یادگیری تقویتی
• یادگیری نیمه نظارتی
• روش های یادگیری نیمه نظارتی
• رشته های علمی و نمونه هایی از تاثیرشان بر یادگیری ماشینی
• انواع ماشین های یادگیرنده
• روش های یادگیری عامل
• طراحی یک سیستم یادگیری
• مشکلات ماشین های یادگیرنده
• تکنیک های یادگیری ماشین
• یادگیری استنتاجی خصوصا درخت تصمیم
• ویژگی های درخت تصمیم
• کاربردهای درخت تصمیم
• مسائل اساسی برای هر درخت تصمیم
• یادگیری پیوندگرا خصوصا شبکه عصبی مصنوعی
• کاربردهای شبکه عصبی مصنوعی
• مزیت شبکه عصبی
• یادگیری به روش فازی
• یادگیری از طریق منطق محاسباتی
• پایه های منطق محاسباتی
• پایه ریاضی
• کاربردهای منطق محاسباتی
• یادگیری از طریق محاسبات تکاملی خصوصا الگوریتم ژنتیک
• الگوریتم ژنتیک
• یادگیری از طریق برنامه ریزی سیستم خبره
• یادگیری تقویتی
• کاربردهای یادگیری تقویتی
• یادگیری مفهوم
• یادگیری از طریق قوانین وابستگی
• یادگیری بیزین
• ویژگی های یادگیری بیزین
• مشکلات عملی یادگیری بیزین
• یادگیری از طریق ماشین بردار پشتیبان
• مزیت های ماشین بردار پشتیبان
• ایرادات ماشین بردار پشتیبان
• کاربرد ماشین های یادگیرنده
• خلاصه

فصل 3: منطق فازی و یادگیری ماشین، مرور مقالات

• مقدمه
• مجموعه های فازی بدیهی با استخراج قواعد فازی از درخت های تصمیم فازی
• مدل هوش محاسباتی ترکیبی مبتنی بر منطق فازی و ماشین بردار پشتیبان
• سیستم های رابطه ای عصبی فازی برای تقریب و پیش بینی غیرخطی
• شبکه های مبتنی برمنطق فازی
• منطق فازی در تولید، مرور ادبیات و نرم افزار تخصصی
• استنتاج قوانین فازی با سیستم ایمنی مصنوعی و آموزش پارتیشن های فازی
• خلاصه

فصل 4: منطق فازی و یادگیری ماشین، بیان ایده های جدید

• مقدمه
• روش های مبتنی بر الگوریتم هوشمند (خودآگاه)
• سیستم خبره
• مزایای سیستم خبره
• کاربردهای سیستم خبره
• روش های مبتنی بر استفاده از الگوریتم ژنتیک در یادگیری ماشین
• الگوریتم ژنتیک
• مزایای الگوریتم ژنتیک
• نقاط ضعف الگوریتم ژنتیک
• روش های مبتنی برساختار درختی
• مسئله درخت اشتاینر
• کاربرد های درخت اشتاینر
• روش های مبتنی بر استفاده از الگوریتم های چند بعدی در یادگیری ماشین
• یادگیری تقویتی
• مشخصه های اصلی یادگیری تقویتی
• کاربردهای یادگیری تقویتی
• یادگیری مفهومی
• الگوریتم های مبتنی بر تابع هدف
• روش K- میانگین
• مشکلات روش خوشه بندی K- میانگین
• روش C - میانگین
• نقاط قوت الگوریتم C – میانگین فازی
• نقاط ضعف الگوریتم C – میانگین فازی
• روش های مبتنی برعامل
• فیلتر کالمن
• فیلتر کالمن فازی

آموزش شبکه عصبی مصنوعی به همراه تشریح کامل مسائل

آموزش شبكه هاي عصبي در نرم افزار SPSS

کاهش بعد با استفاده از شبکه های عصبی

جهت دانلود پروژه کاربردهای منطق فازی در یادگیری ماشین بر لینک زیر کلیک نمایید.

کاربردهای منطق فازی در یادگیری ماشین

اگر به فراگیری مباحث مشابه مطلب بالا علاقه‌مند هستید، آموزش‌هایی که در ادامه آمده‌اند نیز به شما پیشنهاد می‌شوند:

مجموعه مثال های کاربردی حل شده در زمینه شبکه عصبی مصنوعی

طراحی شبکه های عصبی مصنوعی

تحلیل اجزاء محدود خرپای دو بعدی با نرم افزار متلب

حل معادله انتقال حرارت دو بعدی به روش صریح و ضمنی در نرم افزار متلب

حل معادلات لاپلاس برای مش بندی سه و هشت گرهی

تحلیل تیر سراسری با استفاده از نرم افزار متلب

روش اجزای محدود در نرم افزار متلب