کد پروژه: 2989
عنوان پروژه: فروش پروژه شبیه سازی تولید ابررسانا با نرم افزار MATLAB
قالب بندی: m
دسته: کامپیوتر – MATLAB
قیمت: 20.000 تومان
قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه شبیه سازی تولید ابررسانا با نرم افزار MATLAB
عكس خروجی برنامه
برای خرید این پروژه با شماره 09360703858
یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.
کد پروژه: 2988
عنوان پروژه: فروش پروژه تشخیص پلاک خودرو در شب و روز برپایه آستانه گذاری اتسو و الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچگان با نرم افزار MATLAB
قالب بندی: m- داکیومنت کامل
دسته: کامپیوتر – MATLAB
قیمت: 50.000 تومان
قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه تشخیص پلاک خودرو در شب و روز برپایه آستانه گذاری اتسو و الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچگان با نرم افزار MATLAB
شناسایی و تشخیص پلاک خودرو در سالیان مختلف به عنوان یک چالش مهم در جوامع علمی مورد بحث بوده است که تا به امروز به درازا کشیده شده است. روش مهای متنوعی در این زمینه ارائه شده است که همگی دارای نقاط ضعف و قوتی می باشند. اما تا به حال روشی که بتواند جنبه های مختلف را به درستی در نظر بگیرد و چالش های موجود این مبحث را مرتفع سازد، ارائه نشده است. البته روش هایی در سیستم های کنترل ترافیک با هدف تشخیص پلاک خودروهای افراد متخلف در کشورمان ایران نیز وجود دارد که برای سیستم طرح ترافیک و زوج و فرد مورد استفاده واقع می گردد. همین طور به عنوان تشخیص پلاک خودروهایی که قوانین راهنمایی ر از لحاظ سرعت و کمربند، رعایت نمی کنند. اما پُر هزینه بودن روش های موجود و بالا بودن پیچیدگی محاسباتی بالا و دقت پایین، منجر به کُند بودن و کاهش کارایی این سیستم ها منجر شده است. بر اساس مطالعاتی که صورت گرفت، تشخیص پلاک خودرو به کرّار با روش های مختلف، ارائه شده است. یکی از مهمترین ضعف هایی که اکثر این روش ها داشتند، توانایی شناسایی و تشخیص پلاک خودرو در روز و شب و همین طور انواع حروف و اعداد بود. اما رویکردی که این پژوهش ارائه داد، توانایی تشخیص پلاک خودروهای ایرانی، انگلیسی، هندی و چینی را دارا بود. روش پیش رو دارای چهار مرحله اصلی است، مرحله اول نرمال سازی تصاویر، مرحله دوم آستانه گذاری اُتسو، مرحله سوم قطعه بندی مبتنی بر پردازش ریخت شناسایی و مرحله آخر، استفاده از الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچگان با هدف کاهش ابعاد، انتخاب و استخراج ویژگی های پلاک خودرو. روش ارائه شده حاکی از کارایی بالا نسبت به روش های پیشین را نمایش می دهد.
عكس خروجی برنامه
عکس 1
عکس 2
عکس 3
عکس 4
برای خرید این پروژه با شماره 09360703858
یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.
کد پروژه: 2987
عنوان پروژه: فروش پروژه ماشین حساب با نرم افزار MATLAB
قالب بندی: m
دسته: کامپیوتر – MATLAB
قیمت: 15.000 تومان
قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه ماشین حساب با نرم افزار MATLAB
عكس خروجی برنامه
برای خرید این پروژه با شماره 09360703858
یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.
کد پروژه: 2986
عنوان پروژه: فروش پروژه ریزپهنه بندی آسیب پذیری شهرهای اطراف کرمانشاه با نرم افزار MATLAB
قالب بندی: m- داکیومنت کامل
دسته: کامپیوتر – MATLAB
قیمت: 50.000 تومان
قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه ریزپهنه بندی آسیب پذیری شهرهای اطراف کرمانشاه با نرم افزار MATLAB
زمین لرزه به عنوان یک بلای طبیعی، اثرات مخرب بسیاری دارد. در تمام این تحقیق، به بررسی زمین لرزه در ابعاد و زوایایی مختلف در کشور ایران پرداخته شد و اثرات خرابی آن ها بر بخش های مختلف، مورد بررسی واقع گردید. سپس سعی در استفاده از یک مجموعه داده واقعی برای بررسی پهنه بندی آسیب پذیری شد که در شهر کرمانشاه در اثر زمین لرزه، حاصل گردید. اثرات حوزه نزدیک و دور بر طیف خطر در چند قالب مورد بررسی قرار گرفت که مهمترین آن، امتداد گسل ها بود. شبیه سازی در محیط MATLAB و Excel به صورت ترکیبی برای تحلیل احتمالی و آماری انجام شد. در ابتدا به رسم نمودارهای فراوانی به بزرگی زمین لرزه، نمودار فراوانی پراکنش های زمین لرزه و نمودار فراوانی عمق پراکنش زمینه لرزه ها از داده های موجود و ثبت شده کرمانشاه در بازه زمانی 1917 الی 2018 میلادی پرداخته شد. سپس تحلیل احتمالی با کدنویسی در محیط MATLAB انجام گرفت که در ابتدا احتمال رویداد زمین لرزه مورد بررسی قرار گرفت که نشان می داد می توان نرخ آسیب پذیری و زمین لرزه را در یک منطقه مشخص مانند کرمانشاه تا حدی تخمین زد. سپس تحلیل دینامیکی زمین لرزه با روش میرایی ویسکوز انجام گرفت که نشان می داد شتاب زلزله ها در ابعاد زمین لرزه به بزرگی 5 ریشتر در شهر کرمانشاه بر اساس داده های موجود رخ می دهد. طیف خطر یکنواخت برای امتداد پذیری گسل های شهر کرمانشاه با زاوایا و گام های مختلف در دو مرحله گوناگون نمایش و سپس به نمایش محدوده انتهایی طیف خطر یکنواخت پرداخته شد. نمایش تناوب پالس بر حسب بزرگی، نمایش بیشترین حد جابجایی بر مقاومت، تحلیل اثر جنس خاک و استفاده از تکنیک SIMQKE برای ریزپهنه بندی آسیب پذیری در زمین لرزه در شهر کرمانشاه نیز در ادامه صورت گرفت که حاکی از توانمندی رویکرد پیشنهادی در نمایش ریزپهنه بندی آسیب پذیری در شهر کرمانشاه در برابر زمین لرزه را نشان می دهد.
عكس خروجی برنامه
عکس 1
عکس 2
عکس 3
برای خرید این پروژه با شماره 09360703858
یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.
کد پروژه: 2985
عنوان پروژه: فروش پروژه کنترل تطبیقی برج تقطیر صنعتی با استفاده از یادگیری عمیق با نرم افزار MATLAB
قالب بندی: m- داکیومنت کامل
دسته: کامپیوتر – MATLAB
قیمت: 80.000 تومان
قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه کنترل تطبیقی برج تقطیر صنعتی با استفاده از یادگیری عمیق با نرم افزار MATLAB
امروزه صنعتی نفت به عنوان یکی از مهمترین عناصر در هر کشوری به شمار می رود. وجود سیستم های برج تقطیر، یکی از ضرورت های هر پالایشگاهی به شمار می رود. شناسایی پارامترهای مهمی که با بهبود آن ها می توان کارایی برج تقطیر را تا اندازه ای سامان داد، یک ضرورت به شمار می رود، زیرا نتایج هر بخش از فرایندهای آن، به بخش بعدی، تاثیر می گذارد. یکی از مهمترین این بخش ها، مصرف انرژی، پایداری در برابر نویز و کارایی در برابر اغتشاشات می باشد. استفاده از کنترل کننده ها می تواند نیلی به این اهداف را ارائه دهد. اما استفاده از کنترل کننده ای که مقاوم در برابر خطاها باشد، امری ضروری است تا به فرایندهای آتی، تاثیر منفی نداشته باشد. این تحقیق به استفاده از کنترل کننده مبتنی بر شبکه عصبی عمیق به عنوان ساختاری تخمین زن به همراه یک روش آماری جهت بهبود مصرف انرژی، پایداری در برابر نویز و کارایی در برابر اغتشاشات می پردازد. شبیه سازی در محیط MATLAB انجام می پذیرد و انتظار می رود که بهینه سازی در سه هدف نام برده، به بهترین شکل ممکن، صورت پذیرد.
عكس خروجی برنامه
عکس 1
عکس 2
عکس 3
عکس 4
برای خرید این پروژه با شماره 09360703858
یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.
کد پروژه: 2984
عنوان پروژه: فروش پروژه افزایش نرخ تشخیص و پیشگیری از جرائم فیشینگ در بانکداری اینترنتی با C4.5 با نرم افزار R
قالب بندی: R – داکیومنت کامل
دسته: کامپیوتر – R
قیمت: 100.000 تومان
قابلیت اجرا در نرم افزار: R
شرح مختصر:
فروش پروژه افزایش نرخ تشخیص و پیشگیری از جرائم فیشینگ در بانکداری اینترنتی با C4.5 با نرم افزار R
در این تحقیق الگوریتم های مختلف داده کاوی بررسی و بر روی دیتاست داده های مربوط به فیشینگ که در چند مرحله فرآیند پیش پردازش و تجزیه تحلیل بر روی آن انجام شده است، اعمال میشود و خروجی الگوریتم های مختلف با پارامترهای خروجی متنوع همچون میزان دقت و صحت و همچنین عدد کاپا تجزیه و تحلیل شده است. در این تحقیق، انوع مختلف مشخصه های فیشینگ و پنج الگوریتم برای طبقه بندی و پیش بینی وب سایت های فیشینگ ارائه شده است و نتایج آن ها با هم مقایسه شده اند. فرآیند نرمال سازی و انتخاب مجموعه داده های موثر بر طبقه بندی پیش از اجرای الگوریتم های داده کاوی برای اجرای درست طبقه بندی و پیش بینی وب سایت های فیشینگ مورد استفاده قرار گرفته اند.
الگوریتم C4.5 توسط Quinlan در سال 1993 پیشنهاد شده است. این یک الگوریتم استتنتاجی درخت تصمیم گیری و یک جانشین از الگوریتم ID3 (Iterative Dichotomiser 3) است. الگوریتم استتنتاجی الگوریتم درخت تصمیم گیری تحت دسته بندی الگوریتم طبقه بندی (classification) قرار می گیرد. در الگوریتم طبقه بندی دو مرحله وجود دارد. اولین مرحله یادگیری است که در آن مدل طبقه بندی ساخته می شود. مرحله دوم مرحله ای است که در آن مدل برای پیش بینی برچسب های کلاس با داده های داده شده استفاده می شود. مجموعه داده های آزمایشی مورد استفاده در مقاله شامل 300 وب سایت است. از میان آنها 200 وب سایت فیشینگ هستند که 154 آن به عنوان فیشینگ توسط مدل طبقه بندی ذخیره شده پیش بینی شده است و 100 وب سایت قانونی هستند که 94 مورد از آن توسط مدل پیش بینی شده است. پس از پیش بینی ماتریس سردرگمی تولید می شود و میزان موفقیت آن 0.826 و نرخ خطا 0.173 است. بنابراین دقت مدل سازنده که با 750 نمونه آموزش دیده شده است دقت 82.6٪ را دارد. میزان صحت الگوریتم C4.5 از نرخ تقریبی 82 درصد تشخیص داده شده در مقاله پایه به نرخ تقریبی 96 درصد در این تحقیق رشد پیدا کرده است.
نه تنها الگوریتم های داده کاوی، بسیاری از پژوهش ها تلاش کرده اند تا الگوریتم های داده کاوی را اصلاح کنند تا قابلیت تشخیص فیشینگ این الگوریتم ها را بهبود بخشد. PRISM الگوریتم جفت گرا صفت-ارزش است. الگوریتم PRISM به طریقی اصلاح می شود که در یک زمان حداقلی تمام قوانین کامل سعی در تولید شود. نتایج به دست آمده برای الگوریتم پیشنهادی حاکی از آن است که الگوریتم های استخراج داده ها می توانند برای تشخیص فیشینگ مورد استفاده قرار گیرند به عنوان الگوریتم پیشنهادی، 87 درصد از سایت های فیشینگ به درستی شناخته شده است. ما در این تحقیق با نرخ صحت بیش از 90 درصد وب سایت های فیشینگ را به درستی تشخیص دادیم و با الگوریتم های مختلف بر روی دیتاست استاندارد مورد استفاده در چند مقاله مقایسه را انجام دادیم.
مزایا و معایب: الگوریتم بهبود یافته C4.5 در اکثر موارد میزان خطای کمتری نسبت به روش سنتی C4.5 دارد. الگوریتم بهبود یافته C4.5 در تعداد متغیرهای بالا و تعداد مشخصه های زیاد، بهینه عمل می کند. قوانین استخراج شده از خروجی الگوریتم بهبود یافته C4.5 بسیار دقیق تر است و میزان فضای حافظه ای که مصرف می شود، بسیار کمتر است. تعداد برگ های تولید شده توسط الگوریتم بهبود یافته C4.5 کمتر از روش سنتی C4.5 می‌باشد. الگوریتم بهبود یافته C4.5 در دیتاست هایی با داده های نویز بالا بهینه عمل نمی کند و میزان خطای اجرای الگوریتم بهبود یافته C4.5 افزایش پیدا می کند.
عكس خروجی برنامه
عکس 1
عکس 2
عکس 3
عکس 4
عکس 5
عکس 6
برای خرید این پروژه با شماره 09360703858
یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.
کد پروژه: 2983
عنوان پروژه: فروش پروژه دسته بندی پیکسل مبتنی بر قطعه بندی رنگی تصویر با Quaternion Exponent Moments با نرم افزار MATLAB
قالب بندی: m – داکیومنت کامل
دسته: کامپیوتر – MATLAB
قیمت: 70.000 تومان
قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه دسته بندی پیکسل مبتنی بر قطعه بندی رنگی تصویر با Quaternion Exponent Moments با نرم افزار MATLAB
قطعه بندی تصویر یک مساله مهم اما همچنان دشوار برای حل باقی مانده است زیرا این مساله وابسته به برنامه بوده که معمولا اطلاعات در دسترس مرتبط در خصوص ساختار تصویر وجود ندارد. در سال های اخیر، الگوریتم های قطعه بندی تصویر بسیاری توسعه یافته اند، اما این الگوریتم ها اغلب بسیار پیچیده هستند و اغلب نتایج نامطلوبی می دهند. در این پروژه، ما قطعه بندی تصویر رنگی مبتنی بر دسته بندی پیکسل با استفاده از لحظات نمایی چهارگانه (quaternion exponent moments) ارائه می دهیم. در مرحله اول، ویژگی تصویر پیکسل-سطح مبتنی بر لحظات چهارگانه نمایی (QEMs) استخراج شده است که به طور موثر می تواند بافت پیکسل تصویر را با توجه به ارتباط بین کانال های رنگی مختلف ثبت کند. سپس، ویژگی تصویر پیکسل-سطح به عنوان ورودی دسته بندی ماشین بردار پشتیبانی دو قلو (TSVM) استفاده می شود، و مدل TSVM با انتخاب نمونه های آموزشی با آستانه آنتروپی Arimoto آموزش داده می شود. در نهایت، تصویر رنگی با مدل TSVM آموزش داده شده دسته بندی شده است. این طرح پیشنهادی دارای مزایای زیر است: (1) QEMs کارا برای توصیف بافت پیکسل تصویر رنگی معرفی شده است که همبستگی بین کانال های رنگی مختلف را در نظر می گیرد، (2) بهترین دسته بندی TSVM استفاده شده است که دارای زمان محاسباتی کمتر و دقت دسته بندی بالاتری است. نتایج تجربی نشان می دهد که روش پیشنهادی ما عملکرد قطعه بندی بسیار امید بخشی در مقایسه با پیشرفته ترین روش های قطعه بندی که اخیرا در ادبیات تحقیق ارائه شده دارد.
عكس خروجی برنامه
عکس 1
عکس 2
عکس 3
عکس 3
عکس 4
برای خرید این پروژه با شماره 09360703858
یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.
کد پروژه: 2982
عنوان پروژه: فروش پروژه تشخیص کمربند رانندگان از تصاویر گرفته شده در اتوبان ها برپایه ریخت شناسی تصویر با نرم افزار MATLAB
قالب بندی: m – داکیومنت کامل
دسته: کامپیوتر – MATLAB
قیمت: 125.000 تومان
قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه تشخیص احساسات از متون فارسی با شبکه عصبی المن بازگشتی با نرم افزار MATLAB
بی شک مهمترین مولفه انسان، حالات و احساسات اوست که با برقراری ارتباط با محیط پیرامون در تعامل است. احساسات یک فرد را می توان از رفتارهای خروجی او مانند حالات چهره، حرکت اعضای بدن، لحن سخن گفتن و نوشتن متن، تشخیص داد. تشخیص احساسات از روی متون فارسی نوشته شده، یک روش علمی – روان شناسانه جهت ارزیابی و درک شخصیت افراد تلقی می گردد که کمک شایانی به شناخت روحیات افراد در زمان نوشتن می کند. روش ارائه شده در این تحقیق بر پایه روش شبکه عصبی المن به صورت بازگشتی (Recurrent Elman Neural Network) است که نمونه ها را آموزش می بیند. سپس از رگرسیون لاجیستیک به منظور تشخیص احساس متون فارسی و از معیارهای ارزیابی هم چون دقت، میانگین مربعات خطا به منظور ارزیابی و تضمین روش پیشنهادی، استفاده شده است. بهترین نرخ تشخیص احساسات، با استفاده از ترکیب همه ویژگی ها، قابل دست یابی است.
عكس خروجی برنامه
عکس 1
عکس 2
عکس 3
عکس 4
عکس 5
عکس 6
برای خرید این پروژه با شماره 09360703858
یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.
کد پروژه: 2981
عنوان پروژه: فروش پروژه تشخیص کمربند رانندگان از تصاویر گرفته شده در اتوبان ها برپایه ریخت شناسی تصویر با نرم افزار MATLAB
قالب بندی: m – داکیومنت کامل
دسته: کامپیوتر – MATLAB
قیمت: 100.000 تومان
قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه تشخیص کمربند رانندگان از تصاویر گرفته شده در اتوبان ها برپایه ریخت شناسی تصویر با نرم افزار MATLAB
امروزه با توجه به رشد حمل و نقل و خودروهای در تردد در جاده ای شهری و بین شهری، شناسایی عواملی که ممکن است بر جان رانندگان تاثیر بگذارید و به آن ها با جریمه گوشزد گردد، امری حیاتی و مهم به شمار می رود. زیرا کاهش تصادفات جاده ای نشان دهنده آگاه بودن رانندگان از قوانین موجود است. امروزه دوربین های نظارتی مختلفی در سطح شهر و اتوبان های بین شهری قرار گرفته است که رانندگان متخلف را با شناسایی پلاک هایشان جریمه می کند. اما یکی از بخش هایی که به شدت بر سلامت رانندگان و نفر سرنشین کنار راننده تاثیر دارد، بستن کمربند ایمنی است. از این رو، تحقیق پیش رو سعی در ارائه یک روش موثر در تشخیص کمربند رانندگان از تصاویر را دارد. روش پیشنهادی جهت برطرف سازی روش های پیشین شامل کاهش پیچیدگی محاسباتی، افزایش دقت و سرعت بیشتر، ارائه گردیده است. رویکرد این تحقیق مبتنی بر عملیات پردازش تصویر است، بدین صورت که شامل پنج مرحله اساسی می باشد، یعنی پیش پردازش، تشخیص ناحیه پلاک خودرو، تشخیص ناحیه پنجره جلویی، تشخیص فرد در خودرو و یافتن موقعیت کمربند در راننده. این عملیات مبتنی بر تقطیع بوده و از روش لبه یابی مبتنی بر عملگر کانی بهبود یافته مبتنی بر روش اتوماتای یادگیر سلولی با یک مرحله بزرگ نمایی بعد از قطعه بندی و در نهایت استفاده از پردازش ریخت شناسی مبتنی بر منطق فازی جهت تشخیص بسته بودن یا نبودن کمربند ایمنی، انجام می شود. افزایش دقت و حساسیت، از مهمترین معیارهای ارزیابی این تحقیق به شمار می رود.
عكس خروجی برنامه
عکس 1
عکس 2
عکس 3
عکس 4
عکس 5
برای خرید این پروژه با شماره 09360703858
یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.
کد پروژه: 2980
عنوان پروژه: فروش پروژه تشخیص و تصحیص قرمزی چشم در تصاویر مبتنی بر منطق فازی و اصول پردازش تصویر با نرم افزار MATLAB
قالب بندی: m – داکیومنت کامل
دسته: کامپیوتر – MATLAB
قیمت: 100.000 تومان
قابلیت اجرا در نرم افزار: MATLAB
شرح مختصر:
فروش پروژه تشخیص و تصحیص قرمزی چشم در تصاویر مبتنی بر منطق فازی و اصول پردازش تصویر با نرم افزار MATLAB
وجود نواحی قرمز رنگ در ناحیه شبکه در زمان عکس برداری، یکی از مشکلات و چالش های قابل توجه می باشد. با توجه به این که دلیل این قرمزی چشم، تشدید نور و ناگهانی بودن برخرود آن با چشم است و انعکاس قرمزی رگ های خونی در ناحیه شبکیه چشم را منجر می شود، نیاز است تا در تصاویر، تا جای ممکن کاسته و یا حذف شود. تشخیص و حذف قرمزی چشم یکی از مسائل جالب توجه سالیان اخیر در حوزه پردازش تصویر بوده است. تا جایی که روش های متنوعی برای آن ارائه و تدوین شده اند، اما هم چنان نقاط ضعف مختلفی در آن باقی مانده است. شناسایی الگوهای چشم شامل بافت، رنگ و شدت نور، می تواند ویژگی های اصلی سیستم های تشخیص و حذف قرمزی تلقی شود. در این تحقیق از عملگرهای ریخت شناسانه برای تقطیع تصاویر و مشخص کردن ویژگی ها مبتنی بر منطق فازی استفاده شده است و در مرحله بعدی، از رشد ناحیه ای برای تصحیح کردن نواحی قرمز استفاده گردیده است. در این سیستم، ابتدا شناسایی وجود چهره در تصویر نیز شکل گرفته است که در فاز تقطیع، ویژگی های چهره مدنظر قرار گرفته است. دقت رویکرد پیشنهادی برای تصحیح و حذف قرمزی چشم 98.52 % بوده است که عملکردی بهتری نسبت به روش های مشابه پیشین را نشان می دهد.
عكس خروجی برنامه
عکس 1
عکس 2
عکس 3
عکس 4
عکس 5
عکس 6
عکس 7
عکس 8
برای خرید این پروژه با شماره 09360703858
یا آدرس ایمیل nn4e@aol.com در تماس باشید.