الكينماتيكا دينافيت-هارتينبيرج

Denavit-Hartenberg forward kinematics sample application.

يوضح كيفية استخدام المعلمات دينافيت-هارتينبيرج والمعادلات إلى نموذج سلاسل الحركية.

 

ليفينبيرج-ماركوارت

Levenberg-Marquardt algorithm for Approximation, Time Series, and the XOR problems.

مما يدل على استخدام تطبيقات العصبية العمل مع ليفينبيرج-ماركوارت بدلاً من Backpropagation. يتضمن حلولاً لتقريب والتنبؤ في السلاسل الزمنية والحصري-أو (XOR) المشكلة باستخدام الشبكات العصبية التي تدرب على يد ليفينبيرج-ماركوارت.

 

 

 

بصمة الإصبع التحقق

 

التعرف على بصمات الأصابع منطقة نشطة لبحث في الوقت الحاضر. عنصرا هاما في نظم التعرف على بصمات الأصابع هو خوارزمية مطابقة بصمات الأصابع. وتصنف وفقا لمجال المشكلة، خوارزميات مطابقة بصمات الأصابع في فئتين: البصمات خوارزميات التحقق والبصمات خوارزميات تحديد الهوية. خوارزميات التحقق من بصمات الأصابع يهدف إلى تحديد ما إذا كانت بصمات اثنين تأتي من نفس الإصبع أو لا. من ناحية أخرى، البحث خوارزميات تحديد البصمات بصمة استعلام في قاعدة بيانات بحثاً عن بصمات القادمين من نفس الإصبع.

يوضح هذا العرض التوضيحي التعرف على بصمات الأصابع وتحديد الهوية.

نماذج ماركوف المخفية

يوضح كيفية استخدام نماذج ماركوف المخفية (هممس) والمصنفات تسلسل ماركوف للاعتراف بتسلسل ملاحظات المنفصلة.

 

 

التربيعية برمجة Solver (قطر للبترول)

Quadratic programming with the Goldfarb-Idnani solver.

التربيعية برمجة (QP) حل المشكلة باستخدام الأسلوب المزدوج جولدفارب وإيدناني.

 

تحليل العنصر الرئيسي نواة (كبكا)

تطبيق نموذج يوضح كيفية استخدام Kernel تحليل المكونات الرئيسية (كبكا) لتنفيذ تحويلات غير خطية والحد من أبعاد.

 

تحليل خطي المميزة (LDA)

تطبيق نموذج يوضح كيفية استخدام "تحليل المميزة الخطية" (يعرف أيضا باسم LDA، أو '' فيشر (متعددة) الخطية المميزة التحليل '') إجراء تحويلات خطية وتصنيف.

 

تحليل العنصر الرئيسي (PCA)

تطبيق نموذج يوضح كيفية استخدام تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتنفيذ تحويلات خطية والحد من أبعاد.

 

 

لوحة قيادة الحرس الوطني-أداة الذكاء الاصطناعي

 

لوحة GA أداة الذكاء الاصطناعي لتطبيق الخوارزمية الجينية، والشبكات العصبية الاصطناعية في النمذجة والتنبؤ، والتحسين ونمط الجوائز. مع لوحة قيادة الحرس الوطني يمكن حل المشاكل الهندسية المختلفة من الانحدار الكلاسيكية وتقريب لمشاكل النقل ومكان البرمجة الخطية ومشاكل التعلم القائمة على آلة أخرى. يستخدم لوحة قيادة الحرس الوطني بتوفير خوارزميات التعلم بيانات من البحوث أو تدابير تجريبية للتعرف على المشكلة. نتائج التعلم خوارزميات هي النماذج التحليلية التي يمكن أن تصف أو التنبؤ بحالة المشكلة، أو يمكن التعرف النمط. لوحة قيادة الحرس الوطني من السهل جداً للاستخدام، حتى لو كان لديك لا معرفة عميقة GA, GP أو ANN، يمكنك تطبيق تلك الأساليب في إيجاد الحلول. يمكن استخدام الأداة في النمذجة أي نوع من عملية الهندسة، الذي يمكن أن يوصف بالبيانات المنفصلة، وكذلك كما هو الحال في التعليم أثناء تعليم الطلاب حول أساليب التطوري، أساسا GP والجمعية العامة، آلة، وكذلك التعلم أساسا "الشبكات العصبية الاصطناعية".

 

 

ويمكن وصف عملية نموذجية لنمذجة مع لوحة قيادة الحرس الوطني في 5 خطوات.

  1. اختيار نوع Solver: الخطوة الأولى هي اختيار نوع solver. يتوقف solver التي ستستخدمها على عزمكم ما تريد القيام به. على سبيل المثال إذا كنت تريد أن تجعل نموذج للقياس التجريبي الخاص بك لديك العديد من الخيارات التي تعتمد البيانات التجريبية الخاصة بك والأسلوب الذي تريد استخدامه. في لوحة GN يمكنك استخدام البرمجة الوراثية أو الشبكات العصبية للنمذجة والتنبؤ بالبيانات التجريبية. ولكن هذه ليست منفصلة تماما كما قد تبدو في المخطط الانسيابي أدناه. وهذا يعني أن يمكنك المستخدم "الشبكات العصبية" للتنبؤ، ولكن خوارزمية التدريب يمكن أن تعتمد على "خوارزميات وراثية" أو خوارزمية الأمثل سرب الجسيمات أو إعادة النشر.
  2. تحميل البيانات التجريبية: لوحة GN يستخدم أداة قوية لاستيراد البيانات التجريبية الخاصة بك بغض النظر عن نوع البيانات. يمكنك استيراد البيانات العددية، ثنائي أو التصنيف الخاص بك. لوحة GN يمكن تلقائياً تحديد الطبقات، أو تنسيق البيانات العددية مع عائم أو فاصلة فصل قيم عشرية.
  3. إعداد معلمات التعلم. بعد تحميل البيانات وإعداد بنجاح، لديك لتعيين المعلمات للأسلوب المحدد. مقدمي GN لوحة معلومات معلمات مختلفة لكل أسلوب، حيث يمكنك تعيين المعلمات التي يمكن أن توفر ويولد أفضل إخراج نموذج.
  4. البحث عن الحل: لوحة قيادة الحرس الوطني يقدم التصور للحل البحث حيث يمكنك مراقبة بصريا كيف يرى لوحة GN حل أفضل كزيادة عدد التكرار. إذا قمت بتوفير البيانات لاختبار نموذج محسوب، يمكنك أن ترى أيضا محاكاة للتنبؤ.
  5. حفظ وتصدير النتائج: لوحة قيادة الحرس الوطني ويوفر العديد من الخيارات التي يمكن اختيار أثناء تصدير الحل الخاص بك. يمكنك تصدير الحل الخاص بك في ملف Excel أو النص، وكذلك في لغات البرمجة ولفرام الرياضيات أو R.

 

كما يمكن أن يرى، يعملون في لوحة قيادة الحرس الوطني يتبع نفس الإجراءات بغض النظر عن نوع المشكلة. وهذا يعني أن لديك نفس مجموعة من الخطوات عند وضع النماذج مع البرمجة الوراثية أو الشبكات العصبية. في الواقع لوحة قيادة الحرس الوطني يحتوي على نفس مجموعة من مربعات الحوار الإدخال عندما كنت في محاولة لحل "مشكلة بائع السفر" مع "الخوارزمية الجينية"، أو إذا كنت تحاول حل التعرف على الكتابة اليدوية باستخدام الشبكات العصبية Backpropagation. جميع خوارزميات التعلم داخل لوحة قيادة الحرس الوطني حصة نفس واجهة المستخدم.

 

بالإضافة إلى معلمات محددة إلى خوارزمية التعلم، لوحة قيادة الحرس الوطني يوفر مجموعة من المعلمات التي تحكم الطريقة لكيفية عملية التكرار ينبغي أن ينهي كذلك كيف ينبغي معالجة عملية التكرار عن طريق الموازاة استخدام معالجات متعددة النواة. خلال مشكلة البحث عن سجلات GN لوحة المعلومات تبقى التاريخ، حيث يمكنك أن ترى عندما يتم التوصل إلى حل أفضل، وكم تمرير الوقت منذ آخر بدء عملية التكرار، أو هو كم من الوقت الانتهاء من عملية التكرار التي قيد التشغيل حاليا.

يرجع ذلك إلى حقيقة أن سباق الجائزة الكبرى هو الأسلوب الذي يتطلب الكثير من الوقت اللازم للتجهيز، يوفر لوحة GN الموازاة، تسريع عملية البحث. تمكين أو تعطيل معالجة الموازاة هو مجرد النقر على زر.

 

 

شركائنا

itresearches Discover our Technology Demonstrations : http://t.co/Bm1s6kIFub http://t.co/9JcATBDbUc

الحصول على اتصال معنا!

النشرة الإخبارية

Address

Address:
34 New House, 67-68 Hatton Garden, London, England, EC1N 8JY, City of London
Toll(UK):
+448000786364
Fax(UK) :
+448458520997

About Us

IT Researches ltd is an information technology company & International computer research centre offering a wide variety of 'AI Powered™' IT services for companies and researchers worldwide .

Connet With Us