آموزش مدل‌سازی با سیستم استنتاج عصبی - فازی (ANFIS) در متلب

در دنیای امروز، مدل‌سازی پدیده‌های علمی و پیچیده با استفاده از روش‌های پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، به‌عنوان یکی از مؤثرترین رویکردها برای تحلیل دقیق و پیش‌بینی نتایج شناخته شده است. در این فرایند، ... بیشتر

جدید
3 (2 امتیاز)
22 دانشجو
مقدماتی

حسین حکیمی خانسر

به‌روزرسانی: ۱۴۰۳/۱۲/۲۷

محتوای دوره
پیش‌نیاز‌ها
درباره دوره
نظرات کاربران
درباره استاد

آنچه در این دوره می‌آموزید

مدل‌سازی تک‌هدفه جهت پیش‌بینی پدیده‌های علمی با سیستم استنتاج عصبی - فازی

چاپ مقالات در ژورنال‌های معتبر، نوشتن پایان‌نامه و رساله، و انجام پژوهش‌های علمی پیشرفته

پیاده‌سازی عملی پروژه‌های تحقیقاتی باقابلیت کاربرد در علوم مختلف

طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های پیش‌بینی‌کننده هوشمند با ANFIS برای کاربردهای علمی

محتوای دوره

3 فصل 6 جلسه 3 ساعت ویدیو
مروری بر سیستم استنتاجی عصبی فازی ANFIS
  بخش اول: مقدمه و معرفی ANFIS و فازی‌سازی
مشاهده
"24:28
  بخش دوم: معرفی توابع عضویت، اجزای و لایه های سیستم ANFIS
"29:26
  بخش سوم: مراحل آموزش ANFIS و ارائه مثال
"20:04
مدل‌سازی تک‌هدفه، پیش‌پردازش داده‌ها
مدل‌سازی در محیط متلب

پیش‌نیاز‌ها

 این دوره به نحوی طراحی و تدوین شده است که مباحث آن به ساده‌ترین شکل ممکن بیان شوند و مخاطبان دوره بتوانند به‌راحتی مفاهیم مطرح شده را درک کنند. به همین دلیل، برای شرکت در این دوره هیچ پیش‌نیاز خاصی وجود ندارد و افراد با هر سطحی از دانش و تحصیلات می‌توانند از مباحث این دوره نهایت استفاده را ببرند. بااین‌حال، آشنایی مقدماتی با مفاهیم پایه‌ای ریاضیات، برنامه‌نویسی و نرم‌افزار متلب می‌تواند به درک بهتر مطالب کمک کند.

درباره دوره

 در دنیای امروز، مدل‌سازی پدیده‌های علمی و پیچیده با استفاده از روش‌های پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، به‌عنوان یکی از مؤثرترین رویکردها برای تحلیل دقیق و پیش‌بینی نتایج شناخته شده است. در این فرایند، سیستم‌های استنتاج عصبی - فازی (ANFIS) به‌عنوان یکی از روش‌های ترکیبی قدرتمند، جایگاه ویژه‌ای دارند.

این سیستم‌ها با ترکیب منطق فازی و شبکه‌های عصبی، توانایی مدل‌سازی سیستم‌های غیرخطی و پیچیده را به طور مؤثر فراهم می‌کنند. دوره آموزشی حاضر باهدف آموزش سیستم استنتاج عصبی - فازی (ANFIS) و کاربرد آن در مدل‌سازی و پیش‌بینی پدیده‌های علمی طراحی شده است. این دوره با تأکید بر مفاهیم نظری و کاربردهای عملی، به‌ویژه برای پژوهشگران، دانشجویان تحصیلات تکمیلی و متخصصانی که به دنبال بهبود دقت و کارایی مدل‌های پیش‌بینی خود هستند، مناسب است.

با ارائه مباحثی کاربردی و نوین، این دوره فرصتی مناسب را برای یادگیری روش‌های پیشرفته مدل‌سازی و بهینه‌سازی فراهم می‌کند و به ارتقای توانایی‌های شما در حل مسائل پیچیده علمی کمک می‌کند.

 ساختار دوره

 این دوره آموزشی شامل سه فصل اصلی است که به‌صورت گام‌به‌گام و پروژه محور مباحث مرتبط با سیستم استنتاج عصبی - فازی (ANFIS)، مدل‌سازی تک‌هدفه و پیاده‌سازی عملی در محیط متلب را پوشش می‌دهد. در ادامه خلاصه‌ای از هر فصل ارائه شده است: 

 فصل اول: مروری بر سیستم استنتاجی عصبی - فازی (ANFIS)

 بخش اول: مقدمه و معرفی ANFIS و فازی‌سازی

 معرفی کلی سیستم‌های عصبی - فازی و کاربردهای آن

 معرفی مدل‌های سوگنو و ممدانی

 فازی‌سازی و تعریف قوانین فازی با استفاده از توابع عضویت

 بخش دوم: معرفی توابع عضویت، اجزاء و لایه‌های سیستم ANFIS**

 معرفی توابع عضویت و انواع آن

 اجزاء اصلی سیستم ANFIS

 معرفی لایه‌های سیستم استنتاج عصبی - فازی

 مراحل آموزش سیستم استنتاج عصبی - فازی

 بخش سوم: مراحل آموزش ANFIS و ارائه مثال

 مراحل آموزش سیستم استنتاج عصبی - فازی

 ارائه یک مثال کاربردی برای درک بهتر مفاهیم

 فصل دوم: مدل‌سازی تک‌هدفه و پیش‌پردازش داده‌ها

 بخش اول: پیش‌پردازش داده‌ها و انتخاب ویژگی

 مراحل و روش‌های اصلی مدل‌سازی تک‌هدفه

 پیش‌پردازش داده‌ها و ارزیابی مدل‌ها

 آمار توصیفی و نرمال‌سازی داده‌ها

 انتخاب ویژگی با استفاده از توابع همبستگی متقابل و خودهمبستگی

 فصل سوم: مدل‌سازی در محیط متلب

 بخش اول: ورود داده‌ها و ایجاد ساختار اولیه

 تعریف ورودی داده‌ها در محیط متلب

 ایجاد ساختار اولیه و توسعه یک مدل فازی (FIS)

 بخش دوم: ایجاد سایر ساختارها و اجرای برنامه**

 ایجاد یک سیستم فازی اولیه در محیط متلب

 استخراج و به‌روزرسانی پارامترهای سیستم فازی

 تعریف تابع برای محاسبه هزینه آموزش سیستم فازی

 آموزش سیستم فازی با استفاده از الگوریتم ANFIS

 تعریف نمودارهای خروجی و تنظیم پارامترهای کنترلی

 اجرای برنامه و تحلیل نتایج

 اهداف دوره

 هدف اصلی این دوره، آشنایی با سیستم استنتاج عصبی - فازی (ANFIS) و کاربرد آن در مدل‌سازی و پیش‌بینی پدیده‌های علمی است. در این دوره، شما با مفاهیم پایه‌ای منطق فازی، شبکه‌های عصبی و ترکیب این دو در قالب سیستم ANFIS آشنا خواهید شد. همچنین، یاد خواهید گرفت که چگونه این سیستم را در محیط متلب پیاده‌سازی کرده و از آن برای مدل‌سازی مسائل علمی استفاده کنید.

 چرا این دوره مهم است؟

 سیستم‌های عصبی - فازی (ANFIS) به‌عنوان یکی از روش‌های ترکیبی قدرتمند، توانایی مدل‌سازی سیستم‌های غیرخطی و پیچیده را دارند. این سیستم‌ها با ترکیب توانایی‌های شبکه‌های عصبی در یادگیری از داده‌ها و توانایی‌های منطق فازی در استنتاج قوانین، می‌توانند به‌دقت بالایی در پیش‌بینی و مدل‌سازی دست یابند. این دوره به شما کمک می‌کند تا با استفاده از این روش‌ها، مدل‌های پیچیده را بادقت بیشتری تحلیل و پیش‌بینی کنید.

 مخاطبین دوره

 این دوره به‌ویژه برای پژوهشگران، دانشجویان تحصیلات تکمیلی و متخصصانی طراحی شده است که به دنبال بهبود دقت و کارایی مدل‌های پیش‌بینی خود هستند. همچنین، این دوره برای افرادی که به دنبال یادگیری روش‌های پیشرفته مدل‌سازی و بهینه‌سازی در محیط متلب هستند، بسیار مفید خواهد بود.

 مفاهیم و فن‌های پیشرفته در دوره

 سیستم استنتاج عصبی - فازی: ترکیب منطق فازی و شبکه‌های عصبی برای مدل‌سازی سیستم‌های غیرخطی.

 مدل‌سازی تک‌هدفه: پیش‌بینی یک خروجی خاص بر اساس ورودی‌های مختلف.

 پیش‌پردازش داده‌ها: نرمال‌سازی و انتخاب ویژگی‌ها برای بهبود دقت مدل.

 پیاده‌سازی در متلب: ایجاد و آموزش سیستم‌های فازی با استفاده از الگوریتم ANFIS.

 سخن پایانی

 این دوره به شما کمک می‌کند تا با استفاده از سیستم‌های عصبی - فازی ANFIS و محیط متلب، مدل‌های پیچیده را بادقت بیشتری تحلیل و پیش‌بینی کنید. با شرکت در این دوره، شما نه‌تنها با مفاهیم نظری آشنا خواهید شد، بلکه توانایی پیاده‌سازی عملی این مفاهیم را نیز کسب خواهید کرد. این دوره برای افرادی که به دنبال پیشرفت در پژوهش‌های علمی و مدل‌سازی هستند، بسیار کارگشا خواهد بود.

اطلاعات بیشتر

امتیاز و نظرات کاربران

3

از مجموع 2 امتیاز

1 نظر

17 روز پیش

سطح آموزش بسیار ضعیف هست. مطالب به درستی توضیح داده نمی شوند. امکان یادگیری از روی آموزش وجود ندارد.

جواد پورقاسم

نظرات بیشتر

دوره‌های پیشنهادی

درباره استاد

حسین حکیمی خانسر
4 دوره
37 دانشجو

دکتر حسین حکیمی خانسر، دارای مدرک دکتری در رشته مهندسی آب با گرایش سازه‌های آبی از دانشگاه تبریز است. ایشان سابقه فعالیت در زمینه کنترل و بهره‌برداری از سازه‌های آبی و منابع آب را در کارنامه داشته و هم‌اکنون به‌عنوان کارشناس مدیریت سیستم‌های پیچیده آبی و کنترل عملکرد سازه‌های آبی  در وزارت نیرو و آب منطقه‌ای گیلان فعالیت می‌کنند. مسئولیت‌های او شامل بهینه‌سازی منابع آبی و مدیریت بحران‌های آبی در سطح استان گیلان می‌باشد. علاوه بر فعالیت‌های حرفه‌ای، دکتر حکیمی خانسر به‌عنوان مدرس در پژوهشگاه نیرو گیلان در زمینه‌های مرتبط با مهندسی آب و هوش مصنوعی تدریس می‌کنند. ایشان صاحب تجربه گسترده در مدل‌سازی آب، بهینه‌سازی منابع آبی و کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های سازه‌های آبی هستند و مقالات علمی متعددی در این زمینه منتشر کرده‌اند. تحقیقات او به‌ویژه بر روی هوش مصنوعی هیبریدی و کاربرد آن در تحلیل و پیش‌بینی رفتار سازه‌های آبی تمرکز دارد. رساله دکتری ایشان در زمینه مدل‌سازی باهوش مصنوعی هیبریدی، با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته برای تحلیل داده‌ها، نقش مهمی در پیشرفت دانش این حوزه ایفا کرده است. این رساله می‌تواند به‌عنوان مرجعی قابل اعتماد برای دانشجویان رشته‌های مختلف مهندسی، علوم پایه و حتی رشته‌های انسانی که به یادگیری ماشین علاقه دارند، مورد استفاده قرار گیرد. از سوابق آموزشی ایشان می‌توان به تدریس در بیش از 25 دوره و کارگاه آموزشی در زمینه‌های مرتبط با مهندسی آب، مدیریت منابع آبی و کاربرد هوش مصنوعی اشاره کرد.

اطلاعات بیشتر

دیگر دوره‌های حسین حکیمی خانسر

سوالات پرتکرار

پس از سپری شدن زمان دوره، به محتوای دوره دسترسی خواهم داشت؟

بله؛ پس از سپری شدن مدت زمان دوره شما به محتوای دوره دسترسی خواهید داشت و می توانید از ویدئوها، تمارین، پروژه و دیگر محتوای دوره در صورت وجود استفاده کنید ولی امکان تصحیح تمارین توسط پشتیبان و دریافت گواهی نامه برای شما وجود نخواهد داشت.

تمام حقوق این وب‌سایت برای شرکت ندای دانش همراه ایرانیان (مکتب‌خونه‌‌‌‌) است.