فرادرس

در بسیاری از رشته های علمی و فنی، در نهایت ما با مجموعه ای از داده ها روبرو هستیم که حجم کم یا زیادی را دارند؛ اما مهم ترین کار، به دست آوردن چنین پایگاه داده ای نیست. بلکه باید بتوانیم، سطح بالاتری از دانش را با توجه به پایگاه داده مذکور به دست بیاوریم؛ این یعنی نتیجه گیری و جمع بندی تمام تلاش هایی که برای جمع آوری آن داده ها صرف شده است. اکثر دانشمندان و محققین سرشناس هر رشته علمی یا فنی، در کنار عامل خلاقیت و تخصص، یک ویژگی مشترک و بسیار مهم دارند، و آن نتیجه گیری های مهمی است که از مشاهدات و داده های جمع آوری شده ارائه کرده اند. در رشته های مختلف علمی، نظریه های بسیار مهمی که با مطالعات میدانی به دست آمده اند، همگی دارای این مولفه مشترک هستند: به دست آوردن قواعد و قوانینی که توضیحی فشرده...

شبکه های عصبی مصنوعی یا Artificial Neural Networks (به اختصار ANN) ابزارهایی مهم در میان مباحث هوش محاسباتی (Computational Intelligence) به حساب می آیند. انواع مختلفی از شبکه های عصبی مصنوعی معرفی شده اند، که عمدتا در کاربردهایی همچون طبقه بندی، خوشه بندی، تشخیص الگو، مدل سازی و تقریب توابع، کنترل، تخمین و بهینه سازی مورد استفاده قرار می گیرند. در این پست قصد داریم فیلم آموزشی جامع شبکه های عصبی رقابتی و نگاشت خود سازمان ده یا SOM را معرفی کنیم که در آن علاوه بر مرور تئوری ها مربوط به شبکه های عصبی رقابتی و نگاشت های خود سازمان ده، کاربردهای عملی مربوط به این نوع از شبکه عصبی غیر نظارت شده در حل مسائل مختلفی (نظیر خوشه بندی و کاهش ابعاد) مورد بحث و بررسی قرار گرفته است. برنامه های مربوط به ا...

یکی از روش های طراحی سیستم های فازی، استفاده از رویکردهای خوشه بندی یا Clustering است. در این فیلم آموزشی، با اشاره به مفاهیم اساسی موجود در بحث خوشه بندی، علاوه بر مرور روش کلاسیک k-Means (یا همان c-Means) نسخه فازی آن یعنیFuzzy c-Means (به اختصار FCM) مورد بحث و بررسی واقع شده است. همچنین رویکرد خوشه بندی دیگری به نام خوشه بندی کاهشی یا Subtractive Clustering نیز در این فیلم آموزش بررسی شده است. پیاده سازی تمامی این روش ها به صورت گام به گام در محیط متلب آموزش داده شده است. در ادامه، روش های FCM و خوشه بندی کاهشی برای طراحی سیستم فازی مورد استفاده قرار گرفته اند که بعدا توسط رویکرد ANFIS بهینه سازی شده است. به این ترتیب، در این فیلم آموزشی، رویکردهای خوشه بندی برای طراحی سیستم فازی-عصبی AN...

الگوریتم رقابت استعماری یا Imperialist Competitive Algorithm (به اختصار ICA) یکی از جدیدترین الگوریتم های بهینه سازی هوشمند است که در حوزه هوش محاسباتی و محاسبات تکاملی معرفی شده است. جان مایه اصلی این الگوریتم، شبیه سازی فرآیند سیاسی استعمار است. به همان صورت که الگوریتم ژنتیک تکامل زیستی را شبیه سازی می کند، در الگوریتم رقابت استعماری، از تکامل سیاسی استفاده شده است. این الگوریتم در سال 2007 معرفی شده است و تا کنون در کاربردهای فراوان و زمینه های تحقیقاتی متنوعی، به عنوان ابزار بهینه سازی مورد استفاده قرار گرفته است. قدرت بالای این الگوریتم، به خصوص در برخورد با مسائل پیوسته، باعث شده است که الگوریتم رقابت استعماری به عنوان یکی از ابزارهای مهم در زمینه بهینه سازی به حساب بیاید. در راستای پ...