پروژه کارآفرینی تولید کاغذ

اختصاصی از زد فایل پروژه کارآفرینی تولید کاغذ دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تعداد صفحات: 36 صفحه

فرمت اجرایی : Word قابل ویرایش 

  قابل اطمینان از جامع و کامل بودن پروژه کارآفرینی   

فهرست فصل ها

فصل اول کلیات

فصل دوم روش انجام کار

فصل سوم امور مالی طرح

فصل چهارم جمع بندی – نتیجه گیری و پیشنهادات

مراحل تهیه کاغذ

تبدیل چوب به قطعات ریز :

با استفاده از ماشین پوست کنی ، و دستگاه تولید تراشه و عبور تراشه‌ها از الک مخصوص صورت می‌گیرد و قطعاتی به طول حداقل 4 و عرض 2 سانتی متر (در مورد چوب) به دست می‌آید.

پختن چوب و تولید خمیر :

این عمل ممکن است از طریق مکانیکی یعنی ، بدون استفاده از مواد شیمیایی و توسط بخار آب جوش ، تحت فشار صورت گیرد که معمولاً برای تهیه کاغذهای ارزان و کاهی ، مانند کاغذ روزنامه متداول است. در روش شیمیایی از هیدروکسید سدیم (در روش قلیایی) ، سولفیت هیدروژن کلسیم ، ، درمحیط اسیدی (PH=2-3 ، روش بی سولفیت) و یا سولفیت سدیم (در روش سولفیت) همراه با کمی کربنات سدیم در دمای بالاتر از . 100 درجه سانتیگراد و تحت فشار ، استفاده می‌شود. در این مرحله خمیر قهوه‌ای رنگی حاصل می‌شود که از آن در تهیه مقوا ، کارتن ، و یا کاغذ‌های کاهی استفاده می‌شود.

شستشوی خمیر کاغذ :

شستشوی قلیایی ، که با استفاده از محلول 3 درصد سود در دمای 45 تا 50 درجه سانتیگراد به مدت یک تا دو ساعت صورت می‌گیرد. این عمل برای جدا کردن لیگتین و کاهش رنگ خمیر انجام می‌پذیرد.

مقاله در مورد جشن نوروز

اختصاصی از زد فایل مقاله در مورد جشن نوروز دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

 تعداد صفحه14

جشن نوروز ( انجمن دو دیگر )

کاشتن سبزه

اسفند ماه، ماه پایانی زمستان، هنگام کاشتن دانه و غله است. کاشتن " سبزه عید " به صورت نمادین و شگون، از روزگاران کهن، در همهً خانه ها و در بین همهً خانواده ها مرسوم است. 

در ایران کهن، " بـیست و پنج روز پیش از نوروز، در میدان شهر، دوازده ستون از خشت خام بر پا می شد، بر ستونی گندم، برستونی جو و به ترتیب، برنج، باقلا، کاجیله ( گیاهی است از تیرهً مرکبان، که ساقه آن به 50 سانـتی متر است )، ارزن، ذرت، لوبـیا، نخود، کنجد، عدس و ماش میکاشتـند؛ و در ششمین روز فروردین، با سرود و ترنم و شادی، این سبزه ها را می کندند و برای فرخندگی به هر سو می پراکندند ".  و ابوریحان نقـل می کند که : " این رسم در ایرانیان پایدار ماند که روز نوروز در کنار خانه هفت صنف از غلات در هفت اسطوانه بکارند و از رویـیدن این غلات، به خوبی و بدی زراعت و حاصل سالیانه حدس بزنند ".  

امروز، در همهً خانه ها رسم است که ده روز یا دو هفته پیش از نوروز، در ظرف های کوچک و بزرگ، کاسه، بشقاب، پشت کوزه و ... دانه هایی چون گندم، عدس، ماش و ... می کارند.  موقع سال تحویل و روی سفره "هفت سین " بایستی سبزه بگذارند. در برخی از شهرهای آذربایجان، سومین چهارشنبه به خیس کردن و کاشتن گندم و عدس برای سبزه های نوروزی اختصاص دارد.  این سبزه ها را در خانواده ها تا روز سیزده نگه داشته، و در این روز زمانی که برای " سیزده بدر " از خانه بـیرون می روند، در آب روان می اندازند. 

سفره هفت سین

رسم و باوری کهن است که همهً اعضای خانواده در موقع سال تحویل ( لحظهً ورود خورشید به برج حمل ) در خانه و کاشانه خود در کنار سفره هفت سین گرد آیند.  در سفره سفید رنگ هفت سین، از جمله، هفت رویـیدنی خوراکی است که با حرف " س " آغاز می شود، و نماد و شگونی بر فراوانی رویـیدنی ها و فراورده های کشاورزی است - چون سیب، سبزه، سنجد، سماق، سیر، سرکه، سمنو و مانند این ها- می گذارند. افزون بر آن آینه، شمع، ظرفی شیر، ظرفی آب که نارنج در آن است، تخم مرغ رنگ کرده، تخم مرغی روی آینه، ماهی قرمز، نان، سبزی، گلاب، گل، سنبل، سکه و کتاب دینی ( مسلمانان قرآن و زردشتیان اوستا و ... ) نیز زینت بخش سفرهً هفت سین است. این سفره در بیشتر خانه ها تا روز سیزده گسترده است.  

در برخی از نوشته ها از سفره هفت شین (هفت رویـیدنی که با حرف شین آغاز می شود) سخن رفته و آن را رسمی کهن تر دانسته اند.  در ریشه یابی واژهً هفت سین نظرهای دیگری چون هفت چین ( هفت رویـیدنی از کشتزار چیده شده ) و هفت سینی از فراورده های کشاورزی نیز بیان شده است.  پراکندگی نظرها ممکن است به این سبب باشد که در کتاب های تاریخی و ادبی کهن اشاره ای به هفت سین نشده و از دورهً قاجاریه است که درباره باورها و

دانلود مقاله پیدایش سینما

اختصاصی از زد فایل دانلود مقاله پیدایش سینما دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مشخصات این فایل
عنوان: پیدایش سینما
فرمت فایل: word(قابل ویرایش)
تعداد صفحات:31

این مقاله در مورد پیدایش سینما می باشد.

 

بخشی از تیترها به همراه مختصری از توضیحات مقاله پیدایش سینما

بعد از انتشار نظریه رژه بلافاصله دانشمندان تمام دنیا فرضیه او را به آزمایش گذاشتند. وسایلی که به کار بردند بیشتر به اسباب بازی بچه ها شباهت داشت. این وسایل عبارت بودند از صفحات و سکه های گردان ، دفترچه ای پر از تصویر که صفحات آن را به سرعت ورق می زدند و ... ولی همه آن ها به سرعت گفته رژه را تایید کردند.
در واقع تکنیک فیلم برداری نیز برروی همین پدیده استوار شده است. دوربین فیلم برداری یک کادر را در یک زمان فیلم برداری می کند. هر کادر شامل یک عکس واحد بی حرکت است. شاتر دوربین برای ضبط یک تصویر بر روی فیلم 30/1 ثانیه باز نگاه داشته می شود. این شاتر 16 تصویر ( برابر سرعت فیلم های صامت ) مشابه را در هر ثانیه می گیرد. پس به این ترتیب دراین گونه فیلم ها هر ثانیه از فیلمی که نمایش داده می شود تنها شامل 30/16 ثانیه از حرکتی است که در معرض دید قرار داده شده است و 30/14 ثانیه آن تاریکی بین کادرهاست. به هنگام تماشا ، یک ثانیه فیلم به صورت خط ممتدی به نظر می رسد که در واقع خطی است غیر ممتد و این تداوم دید است که باعث پرشدن فضاهای خالی می شود....(ادامه دارد)

در فرانسه نیز دانشمندی به نام اتی ین ژول ماره ( Etienne Jules Marey ) عکاسی متحرک را آزمایش می کرد. او در سال 1882 برای نخستین بار تصاویر متحرک را با یک دوربین که خود اختراع کرده بود فیلم برداری کرد. دوربین فیلم برداری او شبیه به یک تفنگ بود. این تفنگ عکاسی از یک لوله بلند برای عدسی هایش استفاده می کرد و نیز دارای یک خزانه مدور بود که شیشه عکاسی را در خود جا می داد. ماره نیز از انسان ها و حیوانات فیلم برداری می کرد. در 1888، ماره امکان نوردهی را سریعتر و بیشتر کرد ، اما برای تولید تصویر متحرکی که رویدادی یک یا دو ثانیه ای را ضبط کند ، می بایست ماده خامی تولید می شد که بتواند تعداد بسیار زیادی تصویر ( شاید هزاران تصویر ) را در خود جای دهد....(ادامه دارد)

سینمای صامت
سینما در سی سال اول عمر خود رشد بی‌سابقه‌ای را شاهد بوده است . این رسانه که کار خود را در گام نخست در چند شهر بزرگ ،‌مانند  نیویورک و  پاریس و  لندن و  برلین آغاز کرده بود با سرعتی شگفت‌انگیز راه خود را در سراسر جهان گشود هرکجا که استقرار یافت تماشاگران بسیار را به خود جلب کرد و گوی سبقت را از دیگر ابزارهای سرگرمی ربود .
همچنان که تعداد تماشاگران سینما فزونی می‌یافت تعداد مکان‌هان نمایش نیز بیشتر می‌شد.د ردهه 1920،‌سالن‌های نمایشی برپا گردید و در شکوه و رفاه با بهترین تئاترها و تالارهای اپرا کوس برابری می گذاشت . درهمین حال خود فیلم‌ها نیز راه کمال را می‌پیموند....(ادامه دارد)

سینمای کمدی
سینمای کمدی؛ سینمای صامت د رمدتی برابر یک ربع قرن سنت کمدی سینمایی را خلق کرد ،‌این سنت بخشی از ویژگی‌های خود را از  کمدیادلارته گرفته است .
سینما در پایان قرنی از راه رسید که شاهد کمدی مردمی بود . در اوایل همین قرن بر اساس مقررات تئاتری قدیمی د رپاریس و لندن نمایش‌های گفتاری د ربرخی از سالن‌ةای تئاتر ممنوع بود و هتمین امر ناخواسته انگیزه‌ای شد ارای پاگرفتن نمایش‌های بدون کلام .
این نمایش‌های بدون کلام ترکیب خاصی بود از موسیقی و آواز و نمایش بدون کلام .
بعدهامخاطبان این نمایش‌ها در شهرهای بزرگ اروپا و آمریکا تئاتر خاص خود را در تماشاخانه‌های یافتند .این مخاطبان عام همواره خواستار کمدی بودند . وقتی وضعیت...(ادامه دارد)

تاریخچه ای بر فیلم مستند
اساسا فیلم های اولیه تاریخ سینما را باید فیلم های مستند نامید. برادران لومیر ( Lumiere ) در شروع کارشان یک سری فیلم ساختند که همگی را از زندگی روزمره مردم تهیه کرده بودند برای مثال ورود قطار به ایستگاه ( 1895) یا خروج کارگردان از کارخانه ( 1895) . در این میان در آمریکا هم ، ادیسون و همکارانش فیلم هایی از اتفاقاتی که در محل کارشان می گذشت ، می گرفتند. همچنین در کشورهای دیگر نیز ، به محض آنکه صاحب این صنعت می شدند ، کارشان را باساخت این گونه فیلم ها آغاز می کردند.
برادران لومیر این فیلم ها را وقایع اتفاقیه ( Actualites ) می نامیدند....(ادامه دارد)

سینما – وریته عبارتی است فرانسوی معادل سینما – حقیقت و به یک رشته فیلم های مستندی اطلاق می شود که به دوربینی سبک و قابل حمل و مضامینی خود انگیخته اتکا دارند که از پیش طرح ریزی نشده باشند. سینما – وریته عبارتی است که ژان روش ( Jean Rouch ) برای توصیف فیلم وقایع نگاری یک تابستان ( 1961) که با همکاری ادگار مورن ( Edgar Morin ) ساخته بود و آن را از اولین فیلم های سینما – وریته می دانند ، به کار برده است. اصول تئوریک و علمی سینما وریته تا حد زیادی به آثار ژیگاورتوف و تا حد کمتری به فیلم های رابرت فلاهرتی متکی است. یک تکنیک بارز در سینما – وریته ، انجام گفت و گوهای بی مقدمه و آنی برای بررسی مساله مورد نظر است. از دیگر فیلم سازان فرانسوی مطرح سازنده فیلم های سینما – وریته می توان به کریس مارکر ( Chris Marker ) و ماریو روسپولی ( Mario Ruspoli ) اشاره کرد. مهم ترین اثر تولید شده این مکتب هم اندوه و ترحم ( 1970- ) ساخته مارسل افولس ( Marsel Ophuls ) است....(ادامه دارد)

بخشی از فهرست مطالب مقاله پیدایش سینما

پیشگفتار
مقدمه
پدیده فای
عکاسی
سینما در سالهای آغازین
سینمای صامت
سینمای متحرک‌سازی
سینمای کمدی
سینمای مستند ( Documentary )
تاریخچه ای بر فیلم مستند
...(ادامه دارد)

دانلود مقاله مقدمه ای بر شبکه های عصبی مصنوعی و کاربردهای آن

اختصاصی از زد فایل دانلود مقاله مقدمه ای بر شبکه های عصبی مصنوعی و کاربردهای آن دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

مشخصات این فایل
عنوان: مقدمه ای بر شبکه های عصبی مصنوعی و کاربردهای آن
فرمت فایل: word( قابل ویرایش)
تعداد صفحات: 145

این مقاله درمورد مقدمه ای بر شبکه های عصبی مصنوعی و کاربردهای آن می باشد.

خلاصه آنچه در مقاله مقدمه ای بر شبکه های عصبی مصنوعی و کاربردهای آن می خوانید .

انواع یادگیری برای شبکه های عصبی:
1. یادگیری با ناظر:
در یادگیری با ناظر به قانون یاد گیری مجموعه ای از زوجهای داده ها به نام داده های یادگیری (Pi,Ti)i={1 … l } می دهند که در آن Pi ورودی به شبکه و Ti خروجی مطلوب شبکه برای ورودی Pi است. پس از اعمال ورودی Pi به شبکه عصبی در خروجی شبکه ai با Ti مقایسه شده و سپس خطای یادگیری محاسبه و از آن در جهت تنظیم پارامترهای شبکه استفاده می شود به گونه ای که اگر دفعه بعد به شبکه همان ورودی Pi اعمال شود خروجی شبکه به Ti نزدیکتر می گردد با توجه به این نکته که معلم سیستمی است که بر محیط وقوف دارد ( مثلا می داند که برای ورودی Pi خروجی مطلوب Ti است ).توجه داریم که محیط برای شبکه عصبی مجهول است . در لحظه k بردار ورودی (Pik) با تابع توضیع احتمال معینی که برای شبکه عصبی نا معلوماست انتخاب و بطور همزمان به شبکه عصبی و معلم اعمال می شود . جواب مطلوب (Tik) نیز توسط معلم به شبکه عصبی داده می شود . در حقیقت پاسخ مطلوب پاسخ بهینه ای است که شبکه عصبی برای ورودی مفروض باید به آن برسد . پارامترهای شبکه عصبی توسط دو سیگنال ورودی و خطا تنظیم می شود.به این صورت که پس از چند تکرار الگوریتم یادگیری که عموما توسط معادله تفاضلی بیان می شودبه پارامترهایی در فضای پارامترهای شبکه همگرا می شوند که برای آنها خطای یادگیری بسیار کوچک است و عملا شبکه عصبی شبکه عصبی معادل معلم می شود . یا به عبارتی دیگر اطلاعات مربوط به محیط (نگاشت بین TiوPi )که برای معلم روشن است به شبکه عصبی منتقل می شود و پس از این مرحله عملا می توان بجای معلم از شبکه عصبی استفاده کرد تا یادگیری تکمیل شود .

2. یادگیری تشدیدی:
یک اشکال یادگیری با ناظر این است که شبکه عصبی ممکن است بدون معلم نتواند مواضع جدیدی را که توسط مجموعه داده های جدید تجربی پوشانده نشده است یاد بگیرد . یادگیری از نوع تشدیدی این محدودیت را برطرف می کند . این نوع یادگیری بطور on-line صورت می گیرد در حالی که یادگیری با ناظر را به دو صورت on-line & off-line می توان انجام داد. در حالت off-line می توان از یک سیستم محاسب با در اختیار داشتن داده های یادگیری استفاده کرد و طراحی شبکه عصبی را به پایان رساند . پس از مرحله طراحی و یادگیری شبکه عصبی به عنوان یک سیستم استاتیکی عمل می کند . اما در یادگیری on-line شبکه عصبی همراه با خود سیستم یادگیر در حال انجام کار است و از این رو مثل یک سیستم دینامیکی عمل می کند . یادگیری از نوع تشدیدی یک یادگیری on-line از یک نگاشت ورودی-خروجی است . این کار از طریق یک پروسه سعی و خطا به صورتی انجام می پذیرد که یک شاخص اجرایی موسوم به سیگنال تشدید ماکزیمم شود و بنابر این الگوریتم نوعی از یادگیری با ناظر است که در آن به جای فراهم نمودن جواب واقعی ، به شبکه عددی که نشانگر میزان عملکرد شبکه است ارایه می شود. این بدین معنی است که اگر شبکه عصبی پارامترهایش را به گونه ای تغییر داد که منجر به یک حالت مساعد شد آنگاه تمایل سیستم یادگیر جهت تولید آن عمل خاص تقویت یا تشدید می شود . در غیر این صورت تمایل شبکه عصبی جهت تولید آن عمل خاص تضعیف می شود . یادگیری تقویتی مثل یادگیری با ناظر نیست و این الگوریتم بیشتر برای سیستمهای کنترلی کاربرد دارد .
3. یادگیری بدون ناظر:
در یادگیری بدون ناظر یا یادگیری خود سامانده پارامترهای شبکه عصبی تنها توسط پاسخ سیستم اصلاح و تنظیم می شوند . به عبارتی تنها اطلاعات دریافتی از محیط به شبکه را برداغرهای ورودی تشکیل می دهند. و در مقایسه با مورد بالا (یادگیری با ناظر) بردار جواب مطلوب به شبکه اعمال نمی شود . به عبارتی به شبکه عصبی هیچ نمونه ای از تابعی که قرار است بیاموزد داده نمی شود . در عمل می بینیم که یادگیری با ناظر در مورد شبکه هایی که از تعداد زیادی لایه های نرونی تشکیل شده باشند بسیار کند عمل می کند و در این گونه موارد تلفیق یادگیری با ناظر و بدون ناظر پیشنهاد می گردد .

2-4- زمینه‌ای درموردperceptron
Perceptron های ساده:
یک خانواده ساده از شبکه‌های عصبی مدل perceptron می‌باشد. در یک دسته‌بندی تک‌خروجی، تعداد n ورودی و یک خروجی دارد . با هر ورودی یک ضریب وزنی Wi و با هر خروجی یک مقدار آستانه q مرتبط است.
Perceptron به گونه زیر عمل می‌کند:
ورودی‌های Perceptron یک بردار ورودی از n مقدار حقیقی است.
Perceptron مجموع وزنها را محاسبه می‌کند a= ه Wi.Xi. این مقدار با مقدار آستانه q مقایسه می‌شود. اگر این مقدار ازمقدار آستانه کوچکتر باشد خروجی 0 است و در غیر این صورت 1 است.
قدرت Perceptron:
به وسیله تنظیم اعداد ورودی، وزن آنها و مقدار آستانه می‌توان یک Perceptron برای انجام نسبتا خوب محاسبات گوناگون طراحی کرد. برای مثال توابع منطقی بولین مانند AND ، OR و NOT را می‌توان به وسیله Perceptron طراحی کرد و هر مدار منطقی دیگر را به وسیله گیتهای AND و NOT یا AND و OR طراحی کرد. دسته‌های زیادی از Perceptronها ممکن است خروجی‌های دسته‌های دیگر را به عنوان ورودی خود درخواست کنند.به عنوان مثالی ازPerceptron ها می‌توان یک تشخیص دهنده قالب متن را نام برد. حرفA درآرایه‌ای 5*5 به‌رمز درمی‌آید(encode می‌شود). این متن(حرف) به‌وسیله یک Perceptron با 25 ورودی تشخیص داده می‌شود که در آن وزنها مقادیری برابر با مقادیر عددی داخل آرایه را می‌گیرند و مقدار آســتانه برابر است با: e-25 =q که در آن 0 < e < 1 .
خروجی Perceptron 1 است اگر و فقط اگر ورودی آن از 1 و 1- هایی باشد که عینا در آرایه آمده است.
دنباله‌های Perceptron:
یکی از خصوصیات جالب Perception این است که آنها می‌توانند به وسیله مثالهای مثبت و منفی ( صحیح و اشتباه) برای انجام توابع دسته‌بندی شده مخصوص بارها مرتب شوند.
حال به یک مثال ساده از Perceptron با دو ورودیX1 وX2 ، که تشخیص می‌دهد که کدام‌یک از دو کلاس، عناصر متعلق به خودش را دارد. ما فرض می‌کنیم که این Perceptron دو طرح از کارکترهای چاپ شده از یک متن را بررسی کند، خروجی 1 است اگر و فقط اگر کاراکتر رقم 8 باشد. فرض کنیم که X1 بیانگر تعداد حفره‌های کاراکتر است و X2 درجه راستی سمت چپ کاراکتر را نشان می‌دهد. ما با 4 ورودی .اگر ما perceptron را در اول کار با وزنهایی برابر 0 و مقدار آستانه را برابر 10 مقداردهی کنیم یک رده‌بندی از همه مثالهای منفی انجام داده‌ایم. با قرار دادن رده‌بندی‌های نادرست از 8 ، مقادیر ورودی از مثال 8 با بعضی فاکتورها مثل d جمع می‌شوند و تولیدات جدید با وزنهای متناظر با ایجاد می‌شوند.
فرض کنیم 1= d پس وزن ورودی‌ها از 0 به 1 و 2 رشد پیدا می‌کند. حال در اینجا 5 = a به دست می‌آید که هنوز از مقدار آستانه 10 کوچکتر است. مثال هنوز به رده‌بندی صحیحی نرسیده است واین قدم دنباله باید تکرار شود. بعد از دو قدم وزنها برابر 2 و 4 می‌شوند که مقدار 10 = a را نتیجه می‌دهد که برابر مقدار آستانه است و مثال مثبت از 8 به طور صحیح دسته‌بندی شده است. از آنجا که ضرایب وزنی تغییر کرده بودند لازم است که در همه مثالها رده‌بندی‌ها بازنشان ( Reset ) شوند. این را می‌توان به سادگی دید که مثال B رده‌بندی نادرستی است زیرا با وزنهای 2 و 4 داریم 24 = a ولی این حرف مورد نظر ما نیست، چون این مرحله را پیش رفته‌ایم لازم است که d.1 از W1 و d.2 از W2 کم شود تا رده‌بندی نادرستی از B ثابت شود. به هر حال یک رده‌بندی از 8 را دوباره بیرون می‌دهد.بعدها موقع بروز خطا ما وزنها را برای درست کردن خطاهای رده‌بندی اصلاح می‌کنیم. اگر مثالها دارای خاصیت صحیحی باشند وزنها در مجموعه‌ای از مقادیری که به درستی روی هر ورودی کار می‌کنند قرار می‌گیرند.

قضیه بنیادی دنباله‌ها:
یک خصوصیت قابل توجه perceptron این است که آنها می‌توانند دنباله‌ای از رده ‌بندی صحیح مثالهای مثبت ومنفی باشند.فرض کنیم: X = X+ ب X-
X+ : مجموعه‌‌ای از مثالهای مثبت
X- : مجموعه‌‌ای از مثالهای منفی
گوییم که رشته بی‌کران S x= X1 , X2 , …, Xk ,… یک رشته متوالی(ترتیبی) برای X است در صورتی که هر Xi یک
مثال در X است و هر عنصر از X اغلب به طور نامحدود در Sx رخ می‌دهد(نمایان می‌شود).
فرض کنیم Wk ضریب وزنی در سطح k دنباله باشد. وزن اولیه می‌تواند به صورت قراردادی باشد (برای مثال W1=0 ). حال
رشته استاندارد حاصله، وزنها را به صورت زیر ارتقا می‌دهد:
بسته به استرادژی مورد نظر ممکن است مقادیر C k همگی یکسان باشند یا ممکن است با k تغییر کنند.
قضیه 1):
باشد و یک بردار حل وزنها برای X وجود داشته باشد, در این صورت رویه رشته استاندارد باید بعد از یک تعداد فرض کنیم یک مجموعه از رشته نمونه X و هر رشته ترتیبی برای آن داریم, اگر Ck یک ثابت مثبت مراحل مشخص یک راه‌حل پیدا
کند به طوری که اگر برای بعضی k0 ها داشته باشیم:
WK0 = WK0+1 = WK0+2 = …
که WK0 یک راه‌حل برای X است. {7}

الگوریتم ژنتیک :
الگوریتم ژنتیک که بعنوان یکی از روشهای تصادفی بهینه یابی شناخته شده,  توسط جان هالند در سال 1967 ابداع شده است. بعدها این روش با تلاشهای گلدبرگ 1989, مکان خویش را یافته و امروزه نیز  بواسطه توانایی های خویش , جای مناسبی در میان دیگر روشها دارد. روال بهینه یابی در الگوریتم ژنتیک  براساس یک روند تصادفی- هدایت شده استوار می باشد. این روش , بر مبنای نظریه تکامل تدریجی و ایده های بنیادین داروین پایه گذاری شده است.در این روش , ابتدا برای  تعدادی ثابت که جمعیت نامیده می شود مجموعه ای از پارامترهای هدف بصورت اتفاقی تولید می شود , پس از اجرای برنامه شبیه ساز عددی را که معرف انحراف معیار و یا برازش آن مجموعه از اطلاعات است را به آن عضو از جمعیت مذکور نسبت می دهیم . این عمل را برای تک تک اعضای ایجاد شده تکرار می کنیم , سپس با فراخوانی عملگرهای الگوریتم ژنتیک از جمله لقاح , جهش و انتخاب نسل بعد را شکل می دهیم و این روال تا ارضای معیار همگرایی ادامه داده خواهد شد. هنگامی که لغت تنازع بقا به کار می‌رود اغلب بار ارزشی منفی آن به ذهن می‌آید. شاید همزمان قانون جنگل به ذهن برسد و حکم بقای قوی‌تر!   البته برای آنکه خیالتان راحت شود می‌توانید فکر کنید که همیشه هم قوی‌ترین‌ها برنده نبوده‌اند. مثلا دایناسورها با وجود جثه عظیم و قوی‌تر بودن در طی روندی کاملا طبیعی بازی بقا و ادامه نسل را واگذار کردند در حالی که موجوداتی بسیار ضعیف‌تر از آنها حیات خویش را ادامه دادند. ظاهرا طبیعت بهترین‌ها را تنها بر اساس هیکل انتخاب نمی‌کند! در واقع درست‌تر آنست که بگوییم طبیعت مناسب ترین‌ها (Fittest) را انتخاب می‌کند نه بهترین‌ها.  قانون انتخاب طبیعی بدین صورت است که تنها گونه‌هایی از یک جمعیت ادامه نسل می‌دهند که بهترین خصوصیات را داشته باشند و آنهایی که این خصوصیات را نداشته باشند به تدریج و در طی زمان از بین می‌روند.

بخشی از فهرست مطالب مقاله مقدمه ای بر شبکه های عصبی مصنوعی و کاربردهای آن

 الهام از نورون واقعی :
مدل ریاضی نرون :
کاربردها :
تاریخچه :
شبکه عصبی چیست؟
- شبکه‌های عصبی مصنوعی:
2-1- شبکه‌های عصبی مصنوعی:
2-2- مشخصات مسائل در خور شبکه‌های عصبی مصنوعی Network)    Artificial Neural            
(ANN
2-3- کاربردهای شبکه‌های عصبی مصنوعی ANN :
انواع یادگیری برای شبکه های عصبی:
1. یادگیری با ناظر:
یادگیری تشدیدی:
یادگیری بدون ناظر:
زمینه‌ای درموردperceptron
قدرت Perceptron:
دنباله‌های Perceptron:
الگوریتم ژنتیک چیست؟
شرایط خاتمه الگوریتم های ژنتیک عبارتند از:
ایده اصلی :
الگوریتم :
 روش های نمایش :
روش های انتخاب :
تقاط قوت الگوریتم های ژنتیک:
محدودیتهای GAها :
چند نمونه از کاربرد های الگوریتم های ژنتیک :
تغییر از یک نسل به نسل بعدی(Cross over)   :
جهش(Mutation) :
الگوریتم ژنتیکی ساده :
معرفی الگوریتم :
محدوده کاربرد الگوریتمهای ژنتیکی :
اصول الگوریتم های ژنتیکی :
یک تکنیک کددار کردن برای حلهای ارائه شده:
حلهای کاندید شده :
مرحله انتخاب:
جهش :
جایگزینی و ادامه:
پیکربندی الگوریتم‌های ژنتیکی :
مهمترین پارامترهای پیکربندی الگوریتم ژنتیکی :
الگوریتم ژنتیکی در انتخاب متغیر:
نتیجه‌گیری کلی (الگوریتم ژنتیک):
الگوریتم مورچگان :
کاربردهای الگوریتم مورچگان :
معرفی شبکه های عصبی مصنوعی:
تعریف شبکه های عصبی مصنوعی :
معرفی مدل نرون ساده خطی:
تکنیکهای تعیین پارامترهای نرون خطی :
شبکه های پرسپترون چند لایه :
الگوریتم یادگیری شبکه های پرسپترون ( انتشار به عقب ):
حال بر اساس مطالب گفته شده الگوریتم یادگیری را شرح میدهیم :
‌‌ویژگی‌های یک شبکه‌عصبی‌:

‌‌ مجموعه‌ای از واحدهای پردازشی ساده :
● قاعده‌ای برای انتشار سیگنال‌ها در شبکه‌:
‌●‌ قواعدی برای ترکیب سیگنال‌های ورودی‌:
شبکه عصبی چند لایه :
ایده اصلی شبکههای عصبی :
حال ببینیم که ایده اصلی عملکرد این شبکهها چگونه است؟
تشخیص الگوی صدا با استفاده از شبکه عصبی:
روش استفاده شده برای تشخیص:
شباهت با مغز:
روش کار نرون‌ها :
مدل ریاضی  :
w نیز به تناسب افزایش می‌یابند و هر یک به n عدد افزایش می‌یابند.
پیاده‌سازی‌های الکترونیکی نرون‌های مصنوعی :
عملیات شبکه‌های عصبی - Neural Networks (قسمت دوم):
عملیات شبکه‌های عصبی:
آموزش شبکه‌های عصبی:
آموزش unsupervised یا تطبیقی (Adaptive) :
انواع شبکه‏ها از نظر برگشت پذیری :
1. شبکه‏های پیش‏خور (Feed Forward) :
یک شبکه عصبی جدید و کاربرد آن:
- شکل شبکه :
4- قانون آموزش شبکه :
5- مدلسازی ژنراتور سنکرون دریایی :
5-1  روش مدلسازی دینامیک :
شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در تجارت(1) :
فناوری شبکه عصبی :
فناوری الگوریتم ژنتیک :
مروری بر کاربردهای تجاری :
بازاریابی  :
بانکداری و حوزه های مالی:
سایر حوزه های تجاری :
- نتایج مهم:
معماری شبکه عصبی مصنوعی:
معماری یک لایه :
درختان Hoeffding:
سیستم VFDT :
نتیجه گیری :
منابع :

مقاله در مورد توریسم و فرهنگ

اختصاصی از زد فایل مقاله در مورد توریسم و فرهنگ دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)

 تعداد صفحه19

بخشی از فهرست مطالب

مقدمه:

تعاریف توریسم:

فرهنگ و توریسم

اهمیت توریسم در سیاست گذاری فرهنگی

فرهنگ توریسم جهانی

نتیجه

منابع فارسی:

با توجه به فضای جهانی که از پیامد های تحولات تکنولوژیک است،صنعت توریسم نیز مانند بسیاری از دیگر عرصه های زندگی فرد دچار تغییر و تحول شده است. در واقع شبکه ای شدن ارتباط میان افراد و مؤسسات مختلف و رشد تکنولوژیک اطلاعات، مرز میان ملتها و افراد را کاهش داده است که این امر باعث ایجاد شکل جدیدی از صنعت توریسم شده است. با ایجاد شدن سیستم های جدید حمل و نقل امکان سفر برای افراد با شرایط مناسب تری فراهم شده است.بر طبق آمار گزارش شده 715 میلیون نفر در سال 2002 سفر کرده اند و پیش بینی می شود که تا سال 2020 این رقم تا 6/1بیلیون نفر نیز افزایش پیدا کند.در سال 2002درآمد ناشی از صنعت توریسم 3500 بیلیون دلار امریکا بر آورد شده است که این رقم 10 درصد تجارت جهانی را شامل می شود.کامپیوتری شدن اطلاعات ،ایجاد سیستم های رزرواسیون،کاهش نرخ سفرهای هوایی و رسیدن به مقصد با کمترین هزینه از اثرات جهانی شدن بر توریسم است.کامپیوتری شدن اطلاعات این امکان را برای توریست فراهم می کند تا بتواند نسبت به جزئیات سفر خود آگاهی  کسب کند. در حال حاضر فرد می تواند پیش از سفر نسبت به مقصد مورد نظر خود اطلاعات توریستی به صورت جزئی و کامل کسب کند. امکان رزرو هتل،وسیله حمل و نقل داخلی و بلیط مکانهای توریستی پیش از سفر با استفاده از سیستم های کامپیوتری قابل انجام است و مسافر می تواند با آرامش خاطر بیشتری سفر کند.پس از دهه 80 امکانات اقامتی در شهر های توریستی نیز افزایش پیدا کرده است و بسیاری از شرکت ها در این زمینه سرمایه