موضوع فارسی :روش به روانشناسی بالینی از پارادایم های مختلف: راه های بیشتری برای تمرکز از مداخله
موضوع انگلیسی : Aproximaciones a la Psicología Clínica desde diferentes paradigmas: más caminos para enfocar la intervención
تعداد صفحه : 3
فرمت فایل :pdf
سال انتشار : 2014
زبان مقاله : اسپانیایی
در فایل زیر شبیه سازی در انتخاب داده به کمک روش انتروپی ارائه شده است. داده ها از یک اکسل دریافت می شوند و سپس بعد از انتخاب بهترین داده در اکسل دیگری ذخیره می نماید.
توضیحات زیر با فرمول ها به صورت تایپ شده در وردی جداگانه در کنار شبیه سازی قرار داده شده است.
اما برخی توضیحات در مورد الگوریتم انتخاب داده در زیر داده شده است:
معیار آنتروپی H(X) برای مجموعه اعداد نامنظم X بر اساس توزیع احتمالاتی P(X) به صورت زیر قابل‌بیان می‌باشد:
(21)
اگر مقادیر X1, X2, …, Xn به عنوان مقادیر تصادفی ورودی با تابع احتمالاتی P(X1), P(X2), …, P(Xn) تعریف شوند. در این صورت H(X) به صورت زیر قابل بازنویسی خواهد بود:
(22)
بر اساس دو رابطه (21) و (22) آنتروپی اغلب یک مقدار از عدم قطعیت را در نظر میگیرد. به منظور شفاف شدن بحث، فرض نمایید که متغیر X وجود از بیماری D را نشان میدهد. بنابراین اگر عدم قطعیت در مورد بیماری وجود نداشته باشد در این صورت و یا اگر بیماری اصلاً وجود ندارد در این صورت در نتیجه آنتروپی برابر با صفر می‌باشد. اگر وجود یا عدم وجود بیماری به صورت عدم قطعیت اعمال شود در این صورت و مقدار آنتروپی برابر با 1 خواهد شد. به طور کلی اگر هر یک N بیماری دارای احتمال باشد در این صورت H(X) دارای بیش‌ترین مقدار log2(N) می‌باشد. برای تعمیم این بحث، مجموع آنتروپی با دو عضو X و Y به صورت زیر قابل‌بیان خواهد بود:
(23)
با در نظر گرفتن عدم قطعیت برای یک سرای از داده‌ها، مقدار عدم قطعیت سایر متغیرها به صورت زیر تعریف می‌شوند:
(24)
بنابراین مقدار کل آنتروپی به صورت زیر قابل‌بیان می‌باشد:
(25)
به منظور مرتبسازی داده‌ها روش تقابلی به صورت فرموله میشود:
(26)
مقدار عددی بزرگ برای فرمول (26) نشان از همبستگی بالا بین دو عضو X و Y می‌باشد و بالعکس. نحوه فرمول‌بندی برای روش تقابلی و آنتروپی در شکل 4 نشان داده شده است.
(27)
(28)
(29)
(30)
(31)
شکل 4. توزیع و انتخاب بر اساس تابع تقابلی
دانلود پایان نامه رشته کامپیوتر پیش بینی دما با استفاده از روش های هوشمند با فرمت ورد و قابل ویرایش تعداد صفحات 110
دانلود پایان نامه آماده
مقدمه
تابش های مستقیم و غیر مستقیم منشا اصلی انرژی حرارتی کره ی زمین است بازتاب آن ها توسط زمین موجب گرم شدن هوا می گردد. اندازه گیری دما در محیط باز نشان دهنده ی دمای هوا ، دمای ناشی از تابش های اجسام مجاور و تابش های مستقیم خورشید است به همین دلیل دماسنج ها را در پناهگاههای هواشناسی قرار می دهند به طوریکه مخزن آن ها از سطح زمین در ارتفاع مشخصی در حدود 135 سانتی متری قرارداشته باشند. به این ترتیب دمای هوای بدست آمده در نقاط مختلف با یکدیگر قابل مقایسه هستند و تحت تاثیر تابش های مستقیم یا غیر مستقیم نمی باشند. از جمله عوامل موثر در دمای یک منطقه عرض جغرافیایی، ارتفاع، جریان های دریایی، فاصله از دریا، باد، جهت و پوشش ابری می باشند.
فهرست مطالب
عنوان صفحه
مقدمه 1
فصل یکم - منطق فازی و ریاضیات فازی
1-1- منطق فازی 2
1-1-1- تاریخچه مختصری از منطق فازی 2
1-1-2- آشنایی با منطق فازی 4
1-1-3- سیستم های فازی 7
1-1-4- نتیجه گیری 10
1-2- ریاضیات فازی 11
1-2-1- مجموعه های فازی 11
1-2-2- مفاهیم مجموعه های فازی 14
1-2-3- عملیات روی مجموعه های فازی 14
1-2-4- انطباق مجموعه های فازی 19
1-2-5- معیار های امکان و ضرورت 19
1-2-6- روابط فازی 21
1-2-6-1- رابطه ی هم ارزی فازی 23
1-2-6-2- ترکیب روابط فازی 23
1-2-7- منطق فازی 24
1-2-7-1- عملیات منطقی و مقادیر درستی فازی 25
1-2-7-2- کاربرد مقادیر درستی فازی 27
1-2-8- نتیجه گیری 27
فصل دوم- الگوریتم ژنتیک
2-1- چکیده 28
2-2- مقدمه 29
2-3- الگوریتم ژنتیک چیست؟ 32
2-4- ایده اصلی الگوریتم ژنتیک 35
2-5- الگوریتم ژنتیک 37
2-6- سود و کد الگوریتم 38
2-7- روش های نمایش 39
2-8- روش های انتخاب 40
2-9- روش های تغییر 41
2-10- نقاط قوت الگوریتم های ژنتیک 42
2-11- محدودیت های GA ها 43
2-12- چند نمونه از کاربردهای الگوریتم های ژنتیک 43
2-13- نسل اول 45
2-14- نسل بعدی 46
2-14-1- انتخاب 47
2-14-2- تغییر از یک نسل به نسل بعدی(crossover) 47
2-14-3- جهش (mutation) 48
2-15- هایپر هیوریستیک 48
فصل سوم- بررسی مقالات
3-1- یک روش رویه‌‌‌ای پیش بینی دمای هوای شبانه برای پیش بینی یخبندان
3-1-1- چکیده 51
3-1-2- مقدمه 51
3-1-3- روش شناسی 53
3-1-3-1- مجموعه اصطلاحات 53
3-1-3-2-نگاه کلی 53
3-1-3-3- یادگیری 54
3-1-3-4- تولید پارامتر های ساختاری 55
3-1-3-5- پیش بینی 57
3-1-3-6- متناسب سازی ضعیف، متوسط و دقیق 59
3-1-4- نتایج 60
3-1-4-1- واقعه ی یخبندان شپارتون 64
3-1-4-2- بحث 65
3-1-5- نتیجه گیری 66
3-2- پیش بینی دما و پیش گویی بازار بورس بر اساس روابط منطق فازی و الگوریتم ژنتیک
3-2-1- چکیده 67
3-2-2- مقدمه 67
3-2-3- سری های زمانی فازی و روابط منطق فازی 69
3-2-4- مفاهیم اساسی و الگوریتم های ژنتیک 70
3-2-5- روش جدید پیش بینی دما و بازار بورس بر اساس روابط منطقی فازی و الگوریتم های ژنتیک 71
3-2-6- نتیجه گیری 93
3-3-پیش بینی روند دمای جهانی بر اساس فعالیت های خورشیدی پیشگویی شده در طول دهه های آینده
3-3-1- چکیده 94
3-3-2- مقدمه 94
3-3-3- داده و روش بررسی 96
3-3-4- نتایج 99
3-3-5- نتیجه گیری 100
موضوع فارسی : ساخت شواهد اعتبار و تنها روش اصالت در محل کار در نمونه برزیل
موضوع انگلیسی :Construct validity evidence for the individual Authenticity Measure at Work in Brazilian samples
تعداد صفحه : 10
فرمت فایل :pdf
سال انتشار : 2015
زبان مقاله : انگلیسی
چکیده
صحت مشخص شده به عنوان در محل کار حوزه ای است که در آن افراد احساس و عمل را بطور پیوسته بگوید با
خود را دارند. در این مطالعه هدف برای انطباق و به دست آوردن شواهد اولیه از روایی سازه
اصالت تنها اندازه گیری در محل کار در زمینه برزیل. نمونه پژوهش شامل 477 نفر از کارکنان،
WHO پاسخ
یک نسخه اولیه از مقیاس، متشکل از 12 اقلام است. به ارتباط با دیگر اندازه گیری
متغیرها، ابزار برای اندازه گیری ساختارهای مثبت و منفی در ارتباط با کار و زندگی است.
نتایج
فی اکتشافی و باهم تحلیل عاملی rmatory مجاز تولید مثل کامل از
ساختار سه عاملی از نسخه اصلی. تجربه معتبر همبستگی مثبت شد با
مثبت و
قابل جنبه نمی تونم فی از کار و زندگی و منفی با جنبه های منفی کار و زندگی، در حالی که در مقابل اتفاق افتاده با خود بیگانگی. نتیجه گیری شد که مقیاس نشان شواهد روایی سازه اولیه، که توصیه استفاده STI برای موقعیت های تحقیقات آینده است.
کلمات کلیدی: تک اصالت
در محل کار
اعتبار سنجی مقیاس
روانشناسی مثبت
در فایل زیر شبیه سازی در انتخاب داده به کمک روش انتروپی ارائه شده است. داده ها از یک اکسل دریافت می شوند و سپس بعد از انتخاب بهترین داده در اکسل دیگری ذخیره می نماید.
توضیحات زیر با فرمول ها به صورت تایپ شده در وردی جداگانه در کنار شبیه سازی قرار داده شده است.
اما برخی توضیحات در مورد الگوریتم انتخاب داده در زیر داده شده است:
معیار آنتروپی H(X) برای مجموعه اعداد نامنظم X بر اساس توزیع احتمالاتی P(X) به صورت زیر قابل‌بیان می‌باشد:
(21)
اگر مقادیر X1, X2, …, Xn به عنوان مقادیر تصادفی ورودی با تابع احتمالاتی P(X1), P(X2), …, P(Xn) تعریف شوند. در این صورت H(X) به صورت زیر قابل بازنویسی خواهد بود:
(22)
بر اساس دو رابطه (21) و (22) آنتروپی اغلب یک مقدار از عدم قطعیت را در نظر میگیرد. به منظور شفاف شدن بحث، فرض نمایید که متغیر X وجود از بیماری D را نشان میدهد. بنابراین اگر عدم قطعیت در مورد بیماری وجود نداشته باشد در این صورت و یا اگر بیماری اصلاً وجود ندارد در این صورت در نتیجه آنتروپی برابر با صفر می‌باشد. اگر وجود یا عدم وجود بیماری به صورت عدم قطعیت اعمال شود در این صورت و مقدار آنتروپی برابر با 1 خواهد شد. به طور کلی اگر هر یک N بیماری دارای احتمال باشد در این صورت H(X) دارای بیش‌ترین مقدار log2(N) می‌باشد. برای تعمیم این بحث، مجموع آنتروپی با دو عضو X و Y به صورت زیر قابل‌بیان خواهد بود:
(23)
با در نظر گرفتن عدم قطعیت برای یک سرای از داده‌ها، مقدار عدم قطعیت سایر متغیرها به صورت زیر تعریف می‌شوند:
(24)
بنابراین مقدار کل آنتروپی به صورت زیر قابل‌بیان می‌باشد:
(25)
به منظور مرتبسازی داده‌ها روش تقابلی به صورت فرموله میشود:
(26)
مقدار عددی بزرگ برای فرمول (26) نشان از همبستگی بالا بین دو عضو X و Y می‌باشد و بالعکس. نحوه فرمول‌بندی برای روش تقابلی و آنتروپی در شکل 4 نشان داده شده است.
(27)
(28)
(29)
(30)
(31)
شکل 4. توزیع و انتخاب بر اساس تابع تقابلی