دو مثال از کاربردهای سیستم ایمنی مصنوعی الگوريتم هاي سيستم ايمني مصنوعي در گروه الگوريتم هاي بهينه سازي اتفاقي قرار دارند كه در آنها از قوانين موجود در سيستم ايمني بيولوژيکي به منظور بهينه سازي استفاده مي شود. اين الگوريتم ها در مسائل بهينه سازي که بيش از یک بهينه مورد نظر است نسبت به […]
نحوه عملکرد الگوریتم های ایمنی مصنوعی الگوریتم های مطرح شده در سیستم های ایمنی مصنوعی را می توان به سه دسته تقسیم بندی نمود. دسته اول الگوریتم هایی که بر مبنای انتخاب جامعه سلول های B ایجاد شده اند. دسته دوم الگوریتم هایی که بر مبنای انتخاب معکوس سلول های T ایجاد شده اند. دسته […]
فرآیند فعال شدن سیستم ایمنی بدن انسان در بدن انسان برای تولید سلول های B و T از الگوریتم انتخاب منفی استفاده می شود. این سلول ها در مغز استخوان و تیموس به صورت تصادفی ساخته می شوند. در این دو محیط فقط سلول های خودی دیده می شود. این سلول ها اگر با یک […]
سیستم‌های ایمنی مصنوعی جزء الگوریتم‌های الهام گرفته شده از بیولوژی هستند. این نوع الگوریتم‌ها، الگوریتم هایی کامپیوتری هستند که اصول و ویژگی‌های آنها نتیجه بررسی در خواص وفقی و مقاومت نمونه‌ها بیولوژیکی است. سیستم ایمنی مصنوعی نوعی الگو برای یادگیری ماشین است. یادگیری ماشین، توانایی کامپیوتر برای انجام یک کار با یادگیری داده‌ها یا از […]
به عنوان یک قانون کلی که در مقالهOptimum population size and mutation rate for a simple real genetic algorithm that optimizes array factors به آن اشاره شده (لینک مقاله در انتها آورده شده) اندازه جمعیت به تعداد ژن ها بستگی دارد. بنابراین ۹ ژن به ۱۶ کروموزوم نیاز دارد و ۱۶ ژن به ۳۲ کروموزوم. […]
فانکش استفاده از میوتیشن برای نسل فعلی: ابتدا یک کروموزوم رندوم انتخاب می شود (کروموزومی به غیر از بهترین کروموزومی که در صدر لیست قرار دارد). سپس دو ژن رندوم از این کروموزوم انتخاب می شود و با هم جابجا می شود. افزایش تعداد میوتیشن ها آزادی الگوریتم را در جستجو خارج از فضای حالات […]
الگوریتم ژنتیک نحوه نمایش مسئله: می‌دانیم اگر دو وزیر در یک ستون قرار گیرند قطعاً به جواب نخواهیم رسید. بنابراین قرار دادن دو وزیر در یک ستون باعث غیرامیدبخش شدن جواب مسئله می‌شود. برای نمایش مسئله در کروموزوم‌ها از این ویژگی استفاده کرده و به صورت زیر عمل می‌کنیم: یک آرایه تک بعدی ایجاد می‌کنیم […]
9.آشکار سازی صورت با استفاده فیلترهای گابور و شبکه های عصبی ﭼﻜﻴﺪه: در این مقاله، روشی قدرتمند برای آشکارسازی صورت از زوایای مختلف با استفاده از ترکیب فیلترهای گابور و شبکه ی عصبی بیان می شود. در ابتدا رابطه ی ریاضی تولید فیلتر گابور ورد بررسی قرار می گیرد و در مرحله بعد با برسسی […]
تاريخچه الگوريتم SVM اوليه در ۱۹۶۳ توسط Vladimir Vapnik ابداع شد و در سال ۱۹۹۵ توسطVapnik و Corinna Cortes براي حالت غيرخطي تعميم داده شد. ماشين بردار پشتيباني (Support vector machines) يکي از روش‌هاي يادگيري بانظارت(Supervised learning) است که از آن براي طبقه‌بندي و رگرسيون استفاده مي‌کنند. اين روش از جمله روش‌هاي نسبتاً جديدي است که در سال‌هاي اخير کارايي خوبي نسبت به روش‌هاي قديمي‌تر براي طبقه‌بندي از جمله شبکه‌هاي […]
یادگیری ماشین – SVM یا ماشین بردار پشتیبان به زبان ساده سید مجتبی بنائی ۱۳۹۴/۰۵/۱۶ مفاهیم پایه نظرات 31,220 مشاهده یکی از الگوریتم ها و روشهای بسیار رایج در حوزه دسته بندی داده ها، الگوریتم SVM یا ماشین بردار پشتیبان است که در این مقاله سعی شده است به زبان ساده و به دور از پیچیدگیهای فنی توضیح داده […]