loading...
انجام پروژه متلب

دانلود رایگان کدهای‌ آموزشی متلب جامع سیستم استنتاج عصبی-فازی تطبیقی یا ANFIS

 

دانلود رایگان کدهای‌ آموزشی متلب جامع سیستم استنتاج عصبی-فازی تطبیقی یا ANFIS

 


ANFIS for 2 dof robot

Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS) Library for Simulink

TCSC-based Controller Design

Neuro-fuzzy classifier

 

 

دانلود فایل در ادامه مطلب

لیست های تفکیک شده با کاما,ماتریس های حاوی متغیرهای نمادین,ماتریس های ویژه,ماژول,ماشین بردار پشتیبان,ماشین بردار پشتیبان یا svm,ماشین بردار رابطه ای یا rvm,ماشین بولتزمان,ماشین های بردار پشتیبان یا svm در matlab,ماشین های بردار پشتیبان یا svm در متلب,ماشین های بردار پشتیبان یا svm در مطلب,مباحث پیشرفته در فیلترهای ذره ای,مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی,مباحث پیشرفته ساختارها,مباحث پیشرفته ساختارها و آرایه های سلولی در matlab,مباحث پیشرفته ساختارها و آرایه های سلولی در متلب,

 

 

 

مشاوره انجام پروپزال انجام پایان نامه

 

 

کارشناسی ارشد     دکتری

 

 

انجام پروژه های دانشجویی

 

برنامه نویسی کدنویسی متلب matlab مطلب

 

انجام پروژه matlab انجام پروژه متلب  انجام پروژه مطلب

 

Cplex Gams Lingo


 ای اس پی ASP PHP   JAVA  جاوا  Delphi ++C   Visual C  Assembly  #C    Visual Basic

OMNET  OPNET  Linux  Oracle  MYSQL  SQLSERVER ‌   لینوکس

 

 

 انجام پروژه

 

 

و در صورت تمایل

 

  فیلم آموزشی پروژه + آموزش حضوری پروژه

 

 

 

Email : matlab_net@yahoo.com

  

Phone : 09190090258

 

گروه آموزشی متلب نت

 

رشته های
 
مهندسی صنایع ، مدیریت ، کامپیوتر ،
  
هوش مصنوعی ، عمران ، برق ،
 
مالی ، ریاضی، مکانیک
 
و ...
 مشاوره و انجام پایان نامه های کارشناسی ارشد و دکتری
 تشخیص الگو

تمام الگوریتم های فرا ابتکاری(بهینه سازی) گسسته ، پیوسته و چند هدفه

یادگیری ماشین

پردازش صدا

پردازش تصویر Image processing

شبکه عصبی

منطق فازی

داده کاوی Data Mining

شبیه سازی کامپیوتری

توالی عملیات و زمان بندی

 زنجیره تامین

مدل سازی ریاضی

مسیریابی وسیله نقلیه  

سیستم تولیدی سلولی

زمان بندی پروژه

قابلیت اطمینان

برنامه ریزی تولید

انتخاب تامین کنندگان

کنترل موجودی

 

تصمیم گیری چند معیاره 

AHP SAW TOPSIS VIKOR PROMTHEE ENTROPY

FUZZY GRAY

فازی  قطعی  بازه ای

 

تحلیل پوششی داده ها

BCC  DEA CCR

 

قابل توجه دانشجویانی که می خواهند در پایان نامه یا مقالات خود

از هوش مصنوعی ، الگوریتم های فرا ابتکاری یا شبکه عصبی و... استفاده کنند 

برای این دسته از دانشجویان بر روی مدل مد نظرشون پروژه پیاده سازی و آموزش داده خواهد شد

 

الگوریتم های بهینه سازی فرا ابتکاری فراابتکاری تکاملی   metaheuristics انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم ژنتیک  Genetic Algorithm GA    در با متلب matlab مطلب  برنامه ریزی ژنتیک Genetic Programming یا  GP     انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم شبیه سازی تبرید Simulated Annealing یا  SA     در با متلب matlab مطلب انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات Particle Swarm Optimization  یا    PSO     در با متلب matlab مطلب الگوریتم مورچگان الگوریتم پرندگان  الگوریتم پرندگان چند هدفه تکامل تفاضلی Differential Evolution یاDE     انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچگانAnt Colony Optimization یاACO    در با متلب matlab مطلب بهینه سازی کلونی مورچگان برای فضای پیوسته یا  ACOR    برنامه ریزی تکاملی Evolutionary Programming یا  EP    استراتژی های تکامل Evolution Strategies یاES    استراتژی های تکامل با تطبیق ماتریس کواریانس یا  CMAجستجوی ممنوعه Tabu Search یا در با متلب matlab مطلب TS   انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم الگوریتم زنبورهاBees Algorithm یاBA     در با متلب matlab مطلب انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم کلونی زنبورهای مصنوعی Artificial Bee Colony  یاABC    جستجوی هارمونیHarmony Search یا   HS    بهینه سازی مبتنی بر جغرافیای زیستی   BBO   Biogeography  Based Optimization  الگوریتم فرهنگCultural Algorithm یا   CA   انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم الگوریتم رقابت استعماریImperialist Competitive Algorithm یاICA    در با متلب matlab مطلب الگوریتم کرم شب تابFirefly Algorithm یا  FA     در با متلب matlab مطلب الگوریتم بهینه سازی بیزیBayesian Optimization Algorithm یاBOA    الگوریتم بهینه سازی بیزی سلسله مراتبی یاhBOA    سیستم ایمنی مصنوعیArtificial Immune System یاAIS    شبکه ایمنی مصنوعیArtificial Immune Network یاAIN    الگوریتم انتخاب تکثیریClonal Selection Algorithm یاCSA  الگوریتم های مبتنی بر الگوهای رفتاریMemetic Algorithms یاMA   الگوریتم جستجوی کاتالیستیCatalytic Search Algorithm   الگوریتم های تخمین توزیع یاEDA  انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم الگوریتم خفاش یا  Bat Algorithm   الگوریتم جهش قورباغهFrog Leaping    ازدحام ماهی های مصنوعیArtificial Fish Swarm یا AFS    انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات چند هدفه یاMOPSO در با متلب matlab مطلب الگوریتم بهینه سازی باکتری(Bacterial Foraging Optimization) یاBFO انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم الگوریتم ژنتیک چند هدفه با مرتب سازی نا مغلوب یاmulti objective optimization MOGA NSGA-II NRGA NSGA2 naga ii  در با متلب matlab مطلب انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم الگوریتم بهینه سازی فاخته COA Cuckoo optimization algorithm در با متلب matlab مطلب انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم الگوریتم جستجوی گرانشی  Gravitational search algorithm GSA در با متلب matlab مطلب

 

 لینک ها در ادامه مطلب

  

سفار

 بر روی لینک های زیر کلیک نمایید

 

 

 

پروژه های مهندسی صنایع

مدل سازی و حل در زمینه های مسیریابی وسیله نقلیه زنجیره تامین توالی عملیات سیستم تولیدی سلولی زمان بندی پروژه قابلیت اطمینان برنامه ریزی تولید انتخاب تامین کنندگان کنترل موجودی
و ...
 

پروژه های مهندسی برق

CodeVision      ,     Simulink      ,       Pspice ,   HFSS , AVR      ,    PSCAD   ,    DigSilent   ,  SIMKAR   ,  ORCAD

DiaLux      ,    ModelSim     ,     Quartus ,  CST , MATLAB

انواع پروژه ها با نرم افزار ADS(Advance Design System)  طراحی و شبیه سازی مدارات RF  و فرکانس بالا  طراحی و شبه سازی تقویت کننده  طراحی و شبه سازی LNA طراحی و شبه سازی Mixer طراحی و شبه سازی VCO  و کلیه مدارات انالوگ و      
و...
 
 
پروژه های مهندسی مکانیک

  ABAQUS - ANSYS - FLUENT - AUTOCAD - CATIA - SOLIDWORKS- EES

مشاوره ی پروژه های مهندسی مکانیک با نرم افزارهای:
ABAQUS, ANSYS, ADAMS, NASTRAN, 3D form, MATLAB, MATHEMATICA, FLUENT&GAMBIT, FORTRAN- FD  CATIA,SOLIDWORKS
و...


پروژه های مهندسی عمران
 

 نجام پروژه های دانشجویی مهندسی عمران نظیر تحلیل و طراحی دستی و کامپیوتری ، انجام پروژه فولاد ، بتن و بارگذاری ، تهیه دفترچه محاسبات و ترسیم جزئیات سازه ای را با نرم افزارهای ETABS ، AutoCad، Safe، Sap2000 ، Excell

 

 

 

حل مسائل پیچیده (NP-Hard) با استفاده روش های متاهیورستیک metaheuristics ازقبیل:  شبکه های عصبی مصنوعی ( Artificial Neural Network , ANN )  الگوریتم ژنتیک ( Genetic Algorithm , GA )  الگوریتم رقابت استعماری ( ICA , Imperialist Competitive Algorithm )  الگوریتم کلونی مورچه ها ( Ants Colony Optimization)  الگوریتم اجتماع پرندگان ( PSO , Partial Swarm Optimization )  شبیه سازی تبرید ( Simulated Annealing , SA )  حل مسایل چند هدفه ( Multi Objective ) به کمک الگوریتم NSGAII و MOICA و ...  کدنویسی برای الگوریتم های ابتکاری و سایر الگوریتم های فرا ابتکاری  مسایل جانمایی تسهیلات ( Facility Locations )  مدیریت زنجیره تامین ( Supply Chain Management SCM )  مسایل شبکه و هاب Hub Network Design  مسایل زمانبندی (sequencing and scheduling problems )  مسیر دهی وسایل نقلیه ( Vehicle Routing Problem VRP ) نمونه هایی از پروژه های قابل انجام در زمینه ی مدل سازی ریاضی:مدل سازی ریاضی مدیریت زنجیره تامین

لیست های تفکیک شده با کاما,ماتریس های حاوی متغیرهای نمادین,ماتریس های ویژه,ماژول,ماشین بردار پشتیبان,ماشین بردار پشتیبان یا svm,ماشین بردار رابطه ای یا rvm,ماشین بولتزمان,ماشین های بردار پشتیبان یا svm در matlab,ماشین های بردار پشتیبان یا svm در متلب,ماشین های بردار پشتیبان یا svm در مطلب,مباحث پیشرفته در فیلترهای ذره ای,مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی,مباحث پیشرفته ساختارها,مباحث پیشرفته ساختارها و آرایه های سلولی در matlab,مباحث پیشرفته ساختارها و آرایه های سلولی در متلب,

مدل سازی ریاضی انتخاب تامین کنندگان مدل سازی ریاضی برنامه ریزی تولید مدل سازی ریاضی کنترل موجودی مدل سازی ریاضی مسیریابی مدل سازی ریاضی توالی عملیات و زمان بندی مدل سازی ریاضی سبد سهام نمونه هایی از پروژه های قابل انجام در زمینه ی الگوریتم های بهینه سازی: حل مدل های بهینه سازی خطی به وسیله الگوریتم های بهینه سازی حل مدل های بهینه سازی غیر خطی به وسیله الگوریتم های بهینه سازی حل مسائل زمان بندی به وسیله الگوریتم های بهینه سازی حل مسائل مسیر یابی به وسیله الگوریتم های بهینه سازی حل مسائل مکان یابی به وسیله الگوریتم های بهینه سازی حل مسائل زمان بندی پروژه به وسیله الگوریتم های بهینه سازی حل مسائل زنجیره تامین به وسیله الگوریتم های بهینه سازی حل مسائل قابلیت اطمینان به وسیله الگوریتم های بهینه سازی نمونه هایی از پروژه های قابل انجام در زمینه ی داده کاوی: داده کاوی مباحث مالی و سبد سهام داده کاوی مباحث بازاریابی داده کاوی در کلیه زمینه های مورد نیازنمونه هایی از پروژه های قابل انجام در زمینه ی پیش بینی: پیش بینی مباحث مالی و سبد سهام پیش بینی مباحث بازاریابی پیش بینی در کلیه زمینه هی مورد نیاز  

 

ش روژه matlab سفارش پروژه متلب سفارش پروژه مطلب انجام پروژه در مطلب انجام پروژه در matlab انجام پروژه در متلب انجام پروژه های مطلب انجام پروژه های متلب انجام پروژه های MATLAB انجام پروژه با matlab انجام پروژه با مطلب انجام پروژه با متلب انجام برنامه نویسی matlab انجام برنامه نویسی متلب انجام برنامه نویسی مطلب انجام پروژه matlab انجام پروژه متلب انجام پروژه مطلب

دستورات متلب قسمت اول

 

 بر روی لینک های زیر کلیک نمایید

 

 

لینک دانلود کد رایگان الگوریتم پرندگان گسسته,ماتریس قید خطی,ماشین بردار پشتیبان,ماشین بردار پشتیبان در متلب,ماشین های بردار پشتیبان,مبانی مدلسازی شبیه سازی کامپیوتری مدل مخفی مارکوف دانلود,متاب سایت,متلب,متلب الگوریتم ژنتیک,متلب ایران موجک ویولت سی دی,متلب برای مهندسان هوافضا,متلب تابع objective,متلب رسم همزمان نمودار (sin(ix,متلب سایت,متلب سایت,متلب سایت anfis,متلب سایت ادرس ساختمان مرکزی,متلب سایت دانلود,متلب سایت دانلود رایگان کد الگوریتم درونیابی لاگرانژ lagrange,متلب سایت سیمولینک,متلب سایت گنجینه طلایی,متلب سایتگ,متلب فازی,متلب فرادرس,متلب هوش مصنوعی,متلب و الگوریتم ژنتیک,متلبسایت,متن کاوی با ژنتیک,متن مقاله حل مسئله کوچکترین درخت پوشا با الگوریتم رقابت استعماری,متن های اعداد,مثال الگوریتم جهش قورباغه,مثال الگوریتم ژنتیک در متلب,مثال برای الگوریتم رقابت استعماری,مثال پیش بینی با تابع خطی متلب,

 

 

ایجاد ماتریس:

A=[1,2,3 ; 4,5,6]

A=[1:10]

A=[1:2:10]

A=[10:-1:1]

A=zeros(2,3)   ایجاد ماتریس ۲ در۳ با مقادیر صفر

A=ones(4,6)        ایجاد ماتریس ۴ در۶ با مقادیر یک

 

 

ترانهاده ماتریس A:

T=A’

 

دستیابی به یک یا چند مقدار از یک ماتریس:

A(2,3)    عنصر سطر۲ ستون ۳

A(:,2)       عناصر ستون ۲

A(1,:)         عناصر سطر ۱

A(3:6, 2:4)          ستونهای ۲ تا ۴ از سطرهای ۳ تا ۶

 

دستیابی به ستون آخر یک ماتریس:

A(:,end)

 

مجموع ستونهای یک ماتریس دو بعدی (و یا مجموع مقادیر یک ماتریس یک بعدی):

sum(A)

sum(A’)’                             مجموع سطرهای یک ماتریس دو بعدی

 

بدست آوردن مقادیر روی قطر اصلی A:

diag(A)

 

ایجاد ماتریس جادویی n×n: (ماتریس جادویی ماتریسی است که مجموع تمام سطرها و ستونها و قطرهای آن برابر است)

magic(n)

 

می خواهیم جای ستونهای دوم و سوم در ماتریس B را جابه­جا کرده و نتیجه را در A ذخیره نماییم:

A=B(: , [1,3,2,4])

 

توابع مقدماتی پرکاربرد:

  • abs(A)
  • exp(A)
  • sin(A)
  • sqrt(A)
  • factorial(n)
  • log2(A)                        لگاریتم در مبنای ۲
  • log10(A)                       لگاریتم در مبنای ۱۰

برای مشاهده لیست توابع مقدماتی عبارت help elfun را تایپ کنید.

 

عملگرهای محاسباتی:

  • A=B+C                جمع ماتریسی
  • A=B-C                 تفریق ماتریسی
  • A=B*C                     ضرب ماتریسی
  • A=B .* C                   ضرب عناصر متناظر در یکدیگر
  • A=B ./ C                   تقسیم عناصر متناظر بر یکدیگر
  • A=B .^ C                   به توان رساندن هر عنصر به عنصر متناظرش

اگر B یک ماتریس n×m باشد و C یک عدد اسکالر (یک ماتریس ۱×۱) باشد آنگاه عملگرهای فوق مقدار موجود در C را در تک تک مقادیر B اِعمال می­کنند. بنابراین عبارت A=B+1 تک تک مقادیر B را با ۱ جمع کرده و در A ذخیره می­کند. عبارت A=B.^2 نیز تک تک مقادیر B را به توان ۲ رسانده و نتیجه را در A ذخیره می­کند.

 

روشی بدست آوردن باقیمانده تقسیم:

A=mod(B,C)

 

ایجاد یک ماتریس ۳×۴  از اعداد تصادفی که دارای توزیع یکنواخت بین ۰ تا ۱ می­باشند:

A=rand(3,4)

ایجاد یک ماتریس ۳×۴  از اعداد تصادفی بین a تا b

A=floor((b-a+1)*rand(3,4)+a)

 

 

ایجاد یک ماتریس ۱×n که اعداد صحیح ۱ تا n به ترتیب تصادفی در آن قرار گرفته­اند:

A=randperm(n)

ایجاد ماتریس با  n×m که در هر سطر عناصر ۱ تا m به طور تصادفی قرار داده شده اند

for i=1:n

A(i,:)=randperm(m);

end

 

 

روند کردن اعداد:

  • A=fix(B)               گرد کردن به سمت صفر
  • A=round(B)          گرد کردن به سمت نزدیک ترین عدد صحیح(براساس رقم اعشار)
  • A=ceil(B)              گرد کردن به سمت مثبت بینهایت
  • A=floor(B)            گرد کردن به سمت منفی بینهایت

 

 

مرتب کردن هر یک از ستونهای ماتریس B بطور جداگانه:

A=sort(B)

 

مرتب کردن سطرهای ماتریس B ابتدا بر اساس ستون اول سپس ستون دوم و الی آخر:

A=sortrows(B)

مرتب کردن سطرهای ماتریس B فقط بر اساس ستون سوم:

A=sortrows(B,3)

 

 

حذف ستون دوم ماتریس A:

A(: , 2) = []

 

میانگین هر یک از ستونهای ماتریس B:

A=mean(B)

 

میانه هر یک از ستونهای ماتریس B:

A=median(B)

 

انحراف از معیار هر یک از ستونهای ماتریس B:

A=std(B)

 

مینیمم هر یک از ستونهای ماتریس B:

A=min(B)

 

ماکسیمم هر یک از ستونهای ماتریس B:

A=max(B)

 

یافتن اندیس عددهای غیر صفر در ماتریس B:

A=find(B)

یافتن اندیس سطر و ستون خانه مساوی ۲ ماتریس B:

[i,j]=find(B==2)

 

یافتن اندیس سطر و ستون خانه مساوی ۲ در سطر سوم از ماتریس B:

[i,j]=find(B(3,:)==2)

 

یافتن اندیس عددهای بین ۱ تا ۵ در ماتریس B:

A=find(A>1 & A

 

جمع تجمعی عناصر ماتریس B:

A=cumsum(B)

 

حاصل ضرب عناصر ماتریس B:

A=prod(B)

 

تولید n عدد در فواصل مساوی که از a شروع و به b ختم می­شود:

A=linspace(a,b,n)

 

ترسیم دو بعدی y برحسب x:

plot(x,y)

 

ترسیم سه بعدی:

plot3(x,y,z)

 

دستور زیر مقادیری از B که از ۶ بزرگتر است را در A ذخیره می­کند:

A=B(B>6)

 

شیفت دادن چرخشی: دستور زیر ماتریس B را یک واحد در جهت عمودی (از بالا به پایین) و دو واحد در جهت افقی (از راست به چپ) شیفت چرخشی می­دهد.

A=circshift(B, [1, -2])

 

دستور زیر ابعاد یک ماتریس را برمی­گرداند:

size(A)

 

دستور زیر طول یک بردار را برمی­گرداند: (اگر A دارای بیش از یک بعد باشد، طول طولانی­ترین بعد برگردانده می­شود)

length(A)

 

با دستور زیر می­توان تابع f را در محیط editor مشاهده کرد و در صورت دلخواه آن را تغییر داد. با این دستور حتی می­توان توابع خود MATLAB را نیز ویرایش نمود.

edit f

 

دستور زیر ماتریس B را بصورت تنک (خلوت) در A ذیره می­کند. اگر تعداد زیادی از مقادیر یک ماتریس برابر با صفر باشد با این روش می­توان در تخصیص حافظه صرفه­جویی کرد.

A = sparse(B)

 

دستور زیر ماتریس B را از حالت تنک به حالت کامل تبدیل کرده و در A ذخیره می­کند.

A = full(B)

 

توابع مخصوص رشته­ها:

  • strcat               متصل کردن دو رشته
  • strcmp            مقایسه دو رشته
  • strcmpi           مقایسه دو رشته صرفنظر از بزرگ یا کوچک بودن حروف

 

تمام جایگشتهای ممکن مقادیر یک بردار:

perms(A)

 

حذف مقادیر تکراری از یک بردار:

unique(A)

 

نمایش هیستوگرام مقادیر یک ماتریس:

hist(A,…)

 

دستورات کار با تصاویر:

  • I=imread(‘pic1.jpg’)         خواندن تصویر
  • imshow(I)                         نمایش تصویر
  • imwrite(I, ‘pic2.gif’)        ذخیره تصویر
  • figure                                باز کردن پنجره جدید برای عکس بعدی تا عکس قبلی از بین نرود

 

اشتراک دو مجموعه:

intersect(A,B)


دستورات برنامه نویسی

 

حلقه ها

for i=start : end

دستورات

end

 

while(شرط)

دستورات

end

 

if(شرط)

دستورات

end

 

 

اجرای برنامه تا فشردن یک کلید متوقف می­ماند:

pause

 

اجرای برنامه به مدت n ثانیه متوقف می­ماند:

pause(n)

 

در عبارت زیر اولین گروه از دستورات اجرا می­شوند. اگر خطایی رخ دهد اجرای این دستورات متوقف شده و دومین گروه از دستورات اجرا می­شود.

try

statements

catch

statement

end

 

 

با دستور زیر می­توان محیط ایجاد رابط کاربر گرافیکی را مشاهده کرد.

guide

 

با دستور زیر می­توان مدت زمان اجرای هر یک از خطوط برنامه را مشاهده کرد.

profile {on, off, viewer}

 

نمایش پیغام: نحوه استفاده از این دستور همانند printf() در زبان C است.

fprintf(‘n i=%d’, i)

 

نمایش پیغام خطا و خروج از اجرای برنامه:

error(‘your error message’)

اطلاعات کاربری
  • فراموشی رمز عبور؟
  • آمار سایت
  • کل مطالب : 2400
  • کل نظرات : 284
  • افراد آنلاین : 6
  • تعداد اعضا : 24503
  • آی پی امروز : 144
  • آی پی دیروز : 163
  • بازدید امروز : 783
  • باردید دیروز : 621
  • گوگل امروز : 11
  • گوگل دیروز : 14
  • بازدید هفته : 2,981
  • بازدید ماه : 17,834
  • بازدید سال : 53,555
  • بازدید کلی : 5,699,197