مقایسه میان سه روش برآورد تانسور کرنش بر اساس مشاهدات سری زمانی شبکهای از ایستگاههای دائمی GPS در محدوده گسل سه آندریاس

نویسند‌گان: [ طناز باقری فام ] - دانشجوی کارشناسی ارشد ژئودزی گروه مهندسی نقشه برداری دانشگاه اصفهان [ وهاب نفیسی ] - استادیار گروه مهندسی نقشه برداری دانشگاه اصفهان [ علیرضا امیری سیمکویی ] - دانشیارگروه مهندسی نقشه برداری دانشگاه اصفهان [ جمال عسگری ] - استادیار گروه مهندسی نقشه برداری دانشگاه اصفهان خلاصه مقاله: با توجه به استفاده روزافزون تکنیک هاى تعیین موقعیت فضایى علی الخصوص GPS در بررسى تغییر شکل و نمایش جابه جایى هاى پوسته ى زمین ، آنالیز نرخ کرنش به عنوان یکى از پارامترهاى مهم ق ...

اکسل محاسبه ارزش زمانی پول و ترسیم نمودار فرآیند مالی برای 100 دوره مالی همراه با راهنمای کاربردی

کافی است که اعداد مربوط به درآمد وهزینه های هر دوره را به همراه نرخ بهره (یا حداقل نرخ جذب کننده MARR) مورد نظر خود وارد کرده تا ارزش فعلی خالص (NPW)، ارزش آینده (F) و پرداخت های مساوی (A) بصورت اتوماتیک محاسبه شوند. همچنین نمودار فرآیند مالی برای 100 دوره ترسیم می گردد که نمای کلی از وضعیت درآمد ها و هزینه های هر دوره را به شما نشان می دهد. کار کردن با این قالب اکسل بسیار ساده و راحت می باشد و در کمتر از چند دقیقه می توانید از میان چند پروژه صنعتی یا طرح های سرمایه گذاری، طرحی را که توجیه اقت ...

تخمین رطوبت خاک برروی نواحی گیاه کشت با استفاده از داده های سنجش از دور چند زمانی

مقاله به زبان انگلیسی بوده و عنوان آن به شرح زیر است:
Soil moisture estimation over vegetated terrains using multitemporal remote
sensing data
مقاله در ژورنال ISI و معتبر Remote Sensing of Environment در سال 2010 به چاپ رسیده است. ...

دانلود کد پیش بینی سری های زمانی با شبکه عصبی با متلب - MATLAB

برای دانلود کد مورد نظر کلیک کنید ...

ریاضی ۱۱٫ طبقه بندی سری های زمانی با استفاده از مدل مخلوط گاوسی از فضای فاز بازسازی شده

» :: ریاضی ۱۱٫ طبقه بندی سری های زمانی با استفاده از مدل مخلوط گاوسی از فضای فاز بازسازی شده

طبقه بندی سری های زمانی با استفاده از مدل مخلوط گاوسی از فضای فاز بازسازی شده

چکیده

روش های طبقه بندی جدید ارائه شده است که بر مبنای مدل سازی دینامیک سیستم ها می باشد که در مراحل بازسای مورد محاسبه قرار می گیرد. این مدل سازی ها بر مبنای استفاده از مدل ترکیبی کوواریانس گاسیان در ارتباط با حوزه زمانی در مقایسه با فعالیت های کنونی و جاری در طبقه بندی سیگنال ها انجام می گیرد که معمولا تمرکز آن بر روی تجزیه و تحلیل سیستم های خطی با استفاده از محتوای فرکانس و یا مدل های یادگیری ماشینی غیر خطی همانند شبکه های عصبی مصنوعی می باشد. روش های مطرح شده دارای مبناهای نظری قوی می باشند که بر اساس سیستم های دینامیکی و برهان های توپولوژیکی می باشند که منجر به بازسازی سیگنالی می گردند و برای اینکه در ارتباط با این سیستم باشند دارای پارامترهای انتخابی مناسبی می باشند. این الگوریتم ها به طور اتوماتیک این پارامترها را ارزیابی کرده که مراحل بازسازی را به طور مناسبی ایجاد کنند و نیازمند تعدادی از آمیزه ها , سیگنال ها و طبقه بندی ها به عنوان یک طبقه می باشند.سه نوع اطلاعات جداگانه در ارتباط با ارزیابی ها مورد استفاده قرار می گیرند که شامل موتور شبیه ساز , دستگاه ثبت ضربان قلب و امواج گفتار می باشد. نتایج نشان می دهد که روش های مطرح شده در طول این حوزه های مختلف قدرتمند بوده و به طور مهمی شبکه های عصبی بر مبنای وقفه زمانی فعالیت می کنند.

شاخص ها- طبقه بندی سیگنال ها , مراحل بازسازی , مدل ترکیبی گاسیان.

خرید و دانلود محصول

۱۳۹۵/۰۱/۱۰

---

مدل ترکیبی گاسیان , مراحل بازسازی , طبقه بندی سیگنال ها , شاخص ها , فضای فاز بازسازی شده , مدل مخلوط گاوسی , طبقه بندی سری های زمانی , Series Classification , Gaussian Mixture Models , Reconstructed Phase Spaces , مقاله انگلیسی ریاضی با ترجمه فارسی , مقاله انگلیسی ریاضی با ترجمه , مقاله انگلیسی ریاضی

---

لینک محصول

http://file724.zepo.ir/post/46639

مطلب ریاضی ۱۱٫ طبقه بندی سری های زمانی با استفاده از مدل مخلوط گاوسی از فضای فاز بازسازی شده سایت فایلگاه
دانلود فایل,مقاله,تحقیق,پروژه,پاورپوینت,برنامه,آموزش,جزوه,کتاب و...