الگوهای خطی کلاسیک

آموزش شناسایی الگو - پیش ثبت نام

زمان تقریبی انتشار: بر حسب تعداد درخواست های دانشجویان و اولویت زمانی و آموزشی اعضای هیات علمی فرادرس، انتشار این آموزش در واحد نشر فرادرس اولویت سنجی می شود. انتشار یک آموزش پس از شروع به ضبط معمولا ۴ تا ۱۲ هفته زمان می برد.

این آموزش در حال برنامه ریزی برای ارائه در فرادرس است و انتشار سریع تر آن، بستگی به تعداد متقاضیان این آموزش دارد. چنانچه شما نیز تمایل به انتشار سریع این آموزش دارید در این آموزش پیش ثبت نام نمایید.

درس های ارائه شده در این آموزش منطبق با سرفصل های وزارت علوم جهت مقطع کارشناسی ارشد هوش مصنوعی است و البته سعی شده است از مجموعه مطالب آن دسته انتخاب شود که محتوا و نحوه ارائه آنها با ساختار ارائه غیر حضوری بیشترین سازگاری را داشته باشید. این مباحث در سطحی طراحی شده است که علاوه بر ارائه مهم ترین مباحث برای افرادی از سایر رشته ها که علاقه مند کار در این حوزه و انجام طرح ها و پایان نامه های مرتبط باشند نیز ابزار را به درستی و کفایت معرفی نماید. از این رو در مقام تفاوت با ارائه دانشگاهی صرف این درس، در این آموزش مجموعه ای از مثال ها و تمرین های مرتبط نیز ارائه می شود و همچنین با برخی از ابزارهای نرم افزار MATLAB نیز آشنایی ارائه می گردد. در نهایت درسی نیز تحت عنوان مباحث پیشرفته در بازشناسی الگو نیز در تکمیل مباحث آموزش فعلی ارائه خواهد شد.

آموزش شناسایی الگو - پیش ثبت نام

زمان تقریبی انتشار: بر حسب تعداد درخواست های دانشجویان و اولویت زمانی و آموزشی اعضای هیات علمی فرادرس، انتشار این آموزش در واحد نشر فرادرس اولویت سنجی می شود. انتشار یک آموزش پس از شروع به ضبط معمولا ۴ تا ۱۲ هفته زمان می برد.

این آموزش در حال برنامه ریزی برای ارائه در فرادرس است و انتشار سریع تر آن، بستگی به تعداد متقاضیان این آموزش دارد. چنانچه شما نیز تمایل به انتشار سریع این آموزش دارید در این آموزش پیش ثبت نام نمایید.

گروه مدرسین فرادرس

فرادرس از جهت فرصت آموختن، یک محیط کاملا باز (بدون هیچ مرز و شرط برای ورود) برای همه است. اما از جهت فرصت آموزش دادن، یک محیط به شدت بسته است و مدرسین آن با عبور از سخت ترین ضوابط علمی و فیلترهای مهارت آموزشی برگزیده و دستچین می شوند. در چندین سال گذشته کمتر از 5 درصد متقاضیان تدریس در فرادرس توانسته اند به مرحله نهایی ارائه آموزش در آن برسند. ارائه یک آموزش توسط «گروه مدرسین فرادرس» تضمینی برای کیفیت آن می باشد.

توضیحات تکمیلی

توضیحات تکمیلی

بخشی از هوشمند سازی سیستم ها در ایجاد توانایی در آن ها برای تفکیک و دسته بندی الگوهاست. شناسایی الگو یکی از مهم ترین مباحث در زمینه هوش مصنوعی است و طیف وسیعی از مسائل و کاربردها را در بر می گیرد. از این رو مبحث شناسایی الگو در کنار درس یادگیری ماشین از جمله مهم ترین دروس مقطع کارشناسی ارشد است که دیدگاه خوبی در زمینه استفاده از روش های آماری و ریاضی در مدل سازی الگو ها و روابط بین آن ها با هدف دسته بندی آن ها فراهم می نماید. این مبحث دارای کاربردهای فراوانی در حوزه های مختلف از جمله کاربردهای حفاظتی و امنیتی، ایجاد واسط کاربری برای سیستم های کامپیوتری جهت سهولت استفاده از این سیستم ها، ایجاد واسط برای افراد معلول و ناتوان، استفاده در کاربردهای تشخیص پزشکی، ارائه برنامه های کاربردی پردازش تصویر و گفتار و … است.

درس های ارائه شده در این آموزش منطبق با سرفصل های وزارت علوم جهت مقطع کارشناسی ارشد هوش مصنوعی است و البته سعی شده است از مجموعه مطالب آن دسته انتخاب شود که محتوا و نحوه ارائه آن ها با ساختار ارائه غیر حضوری بیشترین سازگاری را داشته باشید.

این مباحث در سطحی طراحی شده است که علاوه بر ارائه مهم ترین مباحث برای افرادی از سایر رشته ها که علاقه مند کار در این حوزه و انجام طرح ها و پایان نامه های مرتبط باشند نیز ابزار را به درستی و کفایت معرفی نماید. از این رو در مقام تفاوت با ارائه دانشگاهی صرف این درس، در این آموزش مجموعه ای از مثال ها و تمرین های مرتبط نیز ارائه می شود و همچنین با برخی از ابزارهای نرم افزار MATLAB نیز آشنایی ارائه می گردد. در نهایت درسی نیز تحت عنوان مباحث پیشرفته در بازشناسی الگو نیز در تکمیل مباحث آموزش فعلی ارائه خواهد شد.

فهرست سرفصل‌ها و رئوس مطالب مطرح شده در اين مجموعه آموزشی، در ادامه آمده است:

• درس یکم: مقدمه و معرفی مفاهیم پایه
  • معرفی و کاربردها
  • یک مثال کلاسیک از بازشناسی الگو
  • تعریف ویژگی و بردار ویژگی
  • تعریف مرز تصمیم
  • مساله پیچیدگی و تعمیم پذیری
  • اجزا سیستم بازشناسی الگو
  • چرخه طراحی سیستم بازشناسی الگو
  • قانون کلی احتمال
  • قاعده بیز
  • امید ریاضی
  • کوواریانس
  • تبدیلات خطی
  • یک مثال از تصمیم گیری
  • تصمیم گیری با احتمال پسین
  • نظریه تصمیم گیری بیز
  • هزینه تصمیم گیری
  • قانون تصمیم گیری حداقل خطا
  • توابع تمایز
  • تابع چگالی گاوسی
  • مرز تصمیم برای تابع چگالی گاوسی
  • احتمال خطا
  • منحنی ROC
  • مثال در MATLAB
  • استقلال شرطی متغیرها
  • ساختار شبکه باور بیزی
  • محاسبه احتمال توام و احتمال شرطی
  • مثال هایی از شبکه باور بیزین
  • مدل بیز ساده
  • مثال در MATLAB
  • اهمیت مساله
  • تخمین بیشینه درست نمایی (MLE)
  • مثالی از تخمین توابع چگالی برای حالت گاوسی و برنولی
  • بایاس تخمین
  • تخمین بیزین
  • مقال هایی از تخمین بیزین برای حالت گاوسی و برنولی
  • یادگیری بیزین بازگشتی
  • چگالی داده های ناکامل
  • تخمین EM
  • مدل مخلوط گاوسی
  • مثال از MATLAB
  • روش هیستوگرام
  • تخمین چگالی
  • روش مبتنی بر کرنل
  • مثالی از MATLAB
  • معرفی روش k نزدیک ترین همسایه
  • معرفی KNN
  • معایب KNN
  • کاهش پیچیدگی محاسباتی KNN
  • فاصله جزئی
  • پیش ساختاربندی
  • ویرایش
  • مثالی از MATLAB
  • اهمیت کاهش بعد
  • آنالیز مؤلفه های اصلی (PCA)
  • آنالیز تمایزات خطی (LDA)
  • مثالی در MATLAB
  • درس یازدهم: مدل مخفی مارکوف HMM - بخش یکم
  • الگوهای متوالی
  • زنجیره مارکوف
  • مدل مخفی مارکوف
  • مثالی از HMM
  • سه مساله اصلی HMM
  • مساله ارزیابی
  • مساله کدگشایی
  • الگوریتم ویتربی
  • مساله یادگیری
  • مثال عددی از مدل HMM
  • مرز تصمیم خطی
  • مرز تصمیم در مسائل چند کلاسه
  • روش های یادگیری تابع تمایز خطی
  • مثال های عددی از یادگیری تابع تمایز خطی
  • مساله تعمیم پذیری
  • بعد Vapnik-Chervonenkis
  • ماشین بردار پشتیبان خطی
  • ماشین بردار پشتیبان خطی جدایی ناپذیر
  • حقه کرنل
  • ماشین بردار پشتیبان غیرخطی
  • مثال عددی
  • مثال در MATLAB
  • اصول خوشه بندی
  • الگوریتم های خوشه بندی پارامتری
  • الگوریتم single linkage
  • الگوریتم k-medians
  • الگوریتم k-means
  • خوشه بندی مبتنی بر مدل
  • الگوریتم خوشه بندی EM
  • مثال های کاربردی
  • خوشه بندی نا پارامتری
  • الگوریتم شیفت میانگین
  • خوشه بندی بردارهای پشتیبان
  • خوشه بندی مبتنی بر شباهت
  • خوشه بندی طیفی
  • معیارهای اعتبارسنجی داخلی
  • معیارهای اعتبارسنجی خارجی
  • مفاهیم
  • روش های مبتنی بر جستجو
  • معیارهای انتخاب
  • روش های فیلتر
  • روش های Wrapper
  • روش های مکاشفه ای
  • روش های غیرقطعی
  • مثال هایی از MATLAB
  • شناسایی با رشته ها
  • تطابق رشته ها
  • روش های گرامری
  • شناسایی الگو به کمک گرامر
  • روش های نظریه گراف
  • تطابق گراف

  مفید برای

  • مهندسی کامپیوتر - هوش مصنوعی
  • مهندسی برق
  • مهندسی الکترونیک

  اطلاعات تکمیلی

  نام آموزش	آموزش شناسایی الگو - پیش ثبت نام
  ناشر	فرادرس
  کد آموزش	FVML95051
  زبان	فارسی
  نوع آموزش	آموزش ویدئویی (نمایش آنلاین + دانلود)

  آموزش‌های مرتبط با آموزش شناسایی الگو - پیش ثبت نام

  آموزش شبکه عصبی GMDH در متلب MATLAB

  آموزش یادگیری ماشین به زبان آر R

  آموزش یادگیری عمیق - شبکه های GAN با پایتون

  آموزش انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم های فراابتکاری و تکاملی

  آموزش‌های پیشنهادی برای شما

  آموزش مدل پنهان مارکوف + تشخیص گفتار مجزا در متلب MATLAB با مدل HMM

  آموزش تصمیم گیری چند شاخصه Multiple Attribute Decision Making

  آموزش انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم های فراابتکاری و تکاملی

  آموزش یادگیری ماشین به زبان آر R

  آموزش یادگیری عمیق - شبکه های GAN با پایتون

  آموزش pandas برای تحلیل اطلاعات در پایتون

  آموزش یادگیری عمیق با پایتون - تنسورفلو و کراس TensorFlow و Keras

  آموزش شبکه عصبی GMDH در متلب MATLAB

  نظرات

  باسلام. لطفا هرچقدر امکانش هست این درس رو زودتر ارائه بدید، واسه پایان نامه هامون بهش احتیاج داریم. ممنون از فرادرس

  باسلام
  لطفا هرچقدر که امکانش هست این درس زودتر ارائه بدید ، واسه پایان نامه بهش احتیاج داریم. ممنون از فرادرس

  em | LDA | MATLAB | MATLAB software | MLE | PCA | SVM | Vapnik-Chervonenkis | Wrapper | آمار و احتمال | آنالیز تمایزات خطی | آنالیز تمایزات خطی (LDA) | آنالیز مؤلفه های اصلی | آنالیز مؤلفه های اصلی (PCA) | اجزا سیستم بازشناسی الگو | احتمال پسین | احتمال خطا | استقلال شرطی متغیرها | اصول خوشه بندی | الگوریتم k-Means | الگوریتم k-medians | الگوریتم single linkage | الگوریتم خوشه بندی EM | الگوریتم شیفت میانگین | الگوریتم های خوشه بندی پارامتری | الگوریتم ویتربی | الگوهای متوالی | امید ریاضی | انتخاب ویژگی | اهمیت کاهش بعد | بازشناسی الگو | بایاس تخمین | بردار ویژگی | بعد Vapnik-Chervonenkis | بیشینه سازی درست نمایی | تابع چگالی گاوسی | تبدیلات خطی | تخمین EM | تخمین بیزین | تخمین بیزین برای حالت برنولی | تخمین بیزین برای حالت گاوسی | تخمین بیشینه درست نمایی | تخمین توابع چگالی برای حالت برنولی | تخمین توابع چگالی برای حالت گاوسی | تخمین چگالی | تخمین چگالی پارامتری | تخمین چگالی نا پارامتری | تخمین چگالی ناپارامتری | تصمیم گیری با احتمال پسین | تطابق گراف | تعریف مرز تصمیم | تعمیم پذیری | توابع تمایز | توابع تمایز خطی | توابع چگالی برای حالت گاوسی | چرخه طراحی سیستم بازشناسی الگو | چگالی داده های ناکامل | حقه کرنل | خوشه بندی | خوشه بندی بردارهای پشتیبان | خوشه بندی طیفی | خوشه بندی مبتنی بر شباهت | خوشه بندی مبتنی الگوهای خطی کلاسیک بر مدل | خوشه بندی نا پارامتری | دسته بند k نزدیک ترین همسایه | روش k نزدیک ترین همسایه | روش مبتنی بر کرنل | روش های Wrapper | روش های غیرقطعی | روش های فیلتر | روش های گرامری | روش های مبتنی بر جستجو | روش های مکاشفه ای | روش های نظریه گراف | روش های یادگیری تابع تمایز خطی | روش هیستوگرام | زنجیره مارکوف | ساختار شبکه باور بیزی | شبکه باور بیزین | شناسایی الگو | شناسایی الگو به کمک گرامر | شناسایی ساختاری الگو | فاصله جزئی | قاعده بیز | قانون تصمیم گیری حداقل خطا | قانون کلی احتمال | کاهش بعد | کاهش پیچیدگی محاسباتی KNN | کدگشایی | کوواریانس | ماشین بردار پشتیبان | ماشین بردار پشتیبان خطی | ماشین بردار پشتیبان خطی جدایی ناپذیر | ماشین بردار پشتیبان غیرخطی | محاسبه احتمال توام | محاسبه احتمال شرطی | مدل بیز ساده | مدل مخفی مارکوف | مدل مخفی مارکوف HMM | مدل مخلوط گاوسی | مرز تصمیم برای تابع چگالی گاوسی | مرز تصمیم خطی | مرز تصمیم در مسائل چند کلاسه | مساله پیچیدگی | مساله تعمیم پذیری | مساله کدگشایی | مساله یادگیری | معایب KNN | معرفی KNN | معیارهای اعتبارسنجی خارجی | معیارهای اعتبارسنجی داخلی | معیارهای انتخاب | منحنی ROC | نرم افزار MATLAB | نظریه تصمیم گیری بیز | هزینه تصمیم گیری | یادگیری بیزین بازگشتی

  مرگ سازمان‌ها با عدم بهره‌گیری از تکنولوژی‌های نوین ارتباطات

  از زمان ورود روابط عمومی به ادبیات دیوان‌سالاری اداری ایران تا به امروز، این حوزه همواره تعریف و کارکردی سهل و ممتنع داشته است: سهل از دیدگاه عموم مردم که نسبت به آن شناخت کافی و دقیقِ علمی ندارند و کارکرد آن را برای انجام فعالیت‌های اجرایی ساده‌ای چون چاپ و پاسخگویی‌های رایج تصور می‌کنند؛ و ممتنع از دیدگاه صاحبان فن و اندیشه که می‌دانند از همان روزهای اولیۀ شکل‌گیری این واژه و متداول شدن آن تا به امروز، روابط عمومی همواره حوزه‌ای پیچیده و تأثیرگذار بوده است و کارکرد آن برای سازمان‌ها و ارگان‌ها حیاتی‌تر از آن چیزی است که در ذهن عموم وجود دارد.

  به گزارش ایراسین به نقل از روابط عمومی شرکت فولاد مبارکه، ایرج ترابی در این یادداشت آورده است:

  کارکردهای روابط عمومی

  بر اساس مجموع تعاریف ذکرشده از روابط عمومی، می ‌ توان کارکردهای زیادی را برای این حوزه در نظر گرفت.

  روابط عمومی روحیۀ پرسشگری را بسط می ‌ دهد، قدرت اقناع دارد، هدایت و نفوذ در افکار عمومی را برنامه ‌ ریزی می ‌ کند، تنظیم ‌ کنندۀ روابط درون و بیرون از سازمان است، بر بهبود سرمایۀ اجتماعی سازمان مؤثر است و می ‌ تواند مشارکت در فعالیت ‌ ها را افزایش دهد و. این ‌ ها گوشه ‌ ای از ویژگی ‌ ها و کارکردهای روابط عمومی بر اساس تعاریف کلاسیک آن است، کارکردهایی که به ‌ مرور شکل گرفته و امروز و با رشد فناوری ارتباطات و اطلاعات بسیار بیشتر هم شده است.

  تأثیر تکنولوژی بر روابط عمومی

  پیشرفت تکنولوژی به ‌ خصوص در حوزۀ ارتباطات و حرکت به سمت دیجیتالیزیشن ( Digitalization ) و فعالیت ‌ های آنلاین دنیای جدیدی را به روابط عمومی باز کرده است. دنیایی که حداقل در ایران، در ابتدای راه آن هستیم و هنوز مسیرهای بسیاری را در آن طی نکرده ‌ ایم.

  وجود تکنولوژی ‌ های نوین، روابط عمومی را ملزم می ‌ کند که با فاصله گرفتن از الگوهای سنتی و قدیمی و استفادۀ صرف از رسانه ‌ های اصلی و کلاسیک به سمت رسانه ‌ های جدید و اجتماعی حرکت کند. تکنولوژی امروز باعث شده الگوهای خطی و یک ‌ طرفه به الگوهای تعاملی تبدیل شود.

  برقراری ارتباط و انتقال اطلاعات به سیاست ‌ گذاران و برنامه ‌ ریزان سازمان و همچنین سرعت، شفافیت و جهت ‌ دهی صحیح اطلاع ‌ رسانی از مدیریت سازمان به مخاطبان وظایف اصلی روابط عمومی است. انجام این مأموریت نیازمند دانستن شیوه ‌ ها و روش ‌ های تازه و کاربرد تجهیزات ارتباطی نوین است. روش ‌ های قدیمی دست ‌ یابی و نگهداری اطلاعات و پردازش و انتقال آن در عصر کنونی، الگوهای خطی کلاسیک که عصر انقلاب اطلاعات و ارتباطات است، روابط عمومی را با سکون مواجه خواهد کرد. امروز دیگر مدت ‌ هاست از عصری که می ‌ شد با یک رپورتاژ در یک نشریۀ پرمخاطب، پیام خود را به مخاطب برسانیم فاصله گرفته ‌ ایم.

  امروزه پیشرفت ‌ های ارتباطی باعث شده افکار عمومی توسعه پیدا کند و آن تفسیر قدیمی که روابط عمومی را تنها در دایرۀ تعامل با رسانه ‌ ها محدود نگه می ‌ داشت بی ‌ اعتبار شود. دنیای ارتباطات، ما را ملزم به ایجاد و حفظ تعاملات گسترده، نه ‌ تنها با رسانه ‌ های گروهی، که با گروه ‌ ها و اشخاص مرجع اجتماعی می ‌ کند و این دنیای جدیدی است که پیش روی ماست.

  هوش مصنوعی و روابط عمومی

  در میان تغییرات گسترده ‌ ای که در حوزۀ ارتباطات و روابط عمومی روی داده، یکی از مهم ‌ ترین و راهبردی ‌ ترین ‌ ها «هوش مصنوعی» و تأثیر آن بر فناوری ‌ های حوزه روابط عمومی بوده است. تأثیر این تکنولوژی امروز در حوزه ‌ های مختلفی مانند آنالیز و ارتباط و شبکه ‌ های اجتماعی داده ‌ کاوی مشخص است. پیشرفت این حوزه به قدری بوده که امروز «بات ‌ ها» یا «ربات ‌ ها» به ‌ عنوان دستیار در روابط عمومی ‌ ها مورد استفاده قرار می ‌ گیرند و هر روز به تنوع و شمار آن ‌ ها افزوده می ‌ شود.

  جمع ‌ آوری اطلاعات به ‌ صورت الگوهای خطی کلاسیک هوشمند و با استفاده از هوش مصنوعی نه ‌ تنها در وقت صرفه ‌ جویی کرده، بلکه باعث کاهش هزینه ‌ های مربوطه به ‌ دلیل استفادۀ به ‌ صرفه ‌ تر از نیروی انسانی شده است. از طرفی دقت هوش مصنوعی به دلیل دخیل نبودن عناصری مانند خستگی، کم بودن انگیزه، شرایط نامساعد روحی، اختلافات درون ‌ سازمانی و. بهره ‌ وری را افزایش داده است. اما نکته ‌ ای که در استفاده از این تکنولوژی باید مورد توجه قرار گیرد آن است که این تکنولوژی و فرآوری ‌ های آن باید در کنار نیروی انسانی و همراه با عواطف و احساس و درک انسان به کار رود. گرچه با تعریف الگوریتم ‌ ها و کدنویسی ‌ ها می ‌ توان به تجزیۀ اطلاعات و تحلیل آن توسط هوش مصنوعی نزدیک شد و قدم ‌ های بسیار مؤثری نیز در این حوزه برداشته شده است، اما کماکان نمی ‌ توان از نقش کاربر انسانی برای تحلیل دقیق ‌ تر و صحیح ‌ تر اطلاعات چشم ‌ پوشی کرد. شهود و عواطف و درک انسان مسئله ‌ ای است که هنوز تکنولوژی نتوانسته به آن وارد شود. در حال حاضر بهترین راه برای روابط عمومی ‌ ها ترکیب هوش مصنوعی و نیروی انسانی است.

  عدم توجه و استفاده از این فناوری ‌ های ارتباطی و بسنده کردن به الگوهای قدیمی به ایجاد رکود یا حتی مرگ سازمان منجر می ‌ شود. در عصری که اطلاعات در حال انفجار است و حجم اطلاعات به نحو بی ‌ سابقه ‌ ای رشد داشته، دیگر نمی ‌ توان بدون فناوری ‌ های وابسته به هوش مصنوعی مانند «تحلیل بیگ ‌ دیتا» از تغییرات و افکار عمومی مطلع بود و با آن تعامل داشت.

  آموزش کاربردی امواج الیوت ؛ الگوی اصلاحی زیگزاگ در نئوویو

  امواج الیوت به دو دسته امواج شتابدار و الگو یا امواج اصلاحی تقسیم می شوند. در آموزش کاربردی امواج الیوت به بررسی الگوهای اصلاحی بسیار پرداخته می شود. الگوهای اصلاحی خود در پنچ دسته زیگزاگ (Zigzag) ، فلت (Flat) ،مثلث (Triangle) ، دیامتریک (Diametric) و سیمتریک (Symetric) قرار می گیرند. در این مطلب در ادامه آموزش امواج الیوت به طور خاص بر روی الگوی اصلاحی زیگزاگ در سبک نئوویو متمرکز می شویم.

  برای آموزش امواج الیوت کلاسیک و نحوه موج شماری به زبان ساده و مراجعه به دیگر دروس مربوط به سبک نئوویو به لینک روبرو مراجعه کنید: آموزش امواج الیوت

  فهرست عناوین این مطلب

  الگوی اصلاحی زیگزاگ (5-3-5) Zigzag

  این الگو به صورت سه موج کلی است که با حروف A و B و C نام گذاری می شود. موج A و C شامل پنج ریزموج است و از نوع شتابدار می باشد و موج B شامل سه ریز موج و از نوع اصلاحی است.

  

  موج B از نوع امواج اصلاحی است و می تواند فرم الگوهای اصلاحی دیگر را به خود بگیرد. شرط دیگر اینست که موج C باید از انتهای موج A عبور کند.

  همانطور که بیان شد موج C از نوع شتابدار (پیشرو – ایمپالس) است. امواج پیشرو خود به دو دسته رونددار و ترمینال تقسیم می شوند. اگر خط روندی ترسیم گردد که از دو نقطه صفر و B عبور کند، موج A اصلا نباید این خط را لمس کند. در صورتیکه موج C پیشرو روندار باشد این خط را لمس نمی کند. اگر چندین بار موج C این خط را لمس کرد موج B هنوز تمام نشده است.

  

  آموزش کاربردی امواج الیوت ؛ ترسیم یک کانال در الگوی زیگزاگ

  خطی موازی با خط روند OB رسم شود که از نقطه A عبور کند سه حالت مختلف می تواند بوجود آید:

  حالت اول: نقطه C بالای خط روند قرار گیرد

  حالت دوم: نقطه C زیر خط روند قرار گیرد

  حالت سوم: نقطه C روی خط روند قرار گیرد. در این حالت احتمالا با یک اصلاح پیچیده تر مواجه هستیم و این زیگزاگ بخش از آن است. (مثلا زیگزاگ دوگانه)

  

  توجه شود که سه حالت فوق برای یک زیگزاگ نزولی بیان شده است. این سه حالت را برای زیگزاگ صعودی خودتان ترسیم نمایید.

  شرایط دیگر

  • قسمتی از موج B حداقل باید 33% از موج A را بازگردد.
  • نقطه پایانی موج B (توجه شود: نقطه پایانی) از 61.8% موج A عبور نمی کند.
  • هر چه موج B کوتاه تر باشد موج C قدرت بیشتری دارد.
  • به لحاظ زمانی در میان سه موج A، B و C موج A بیشترین مدت زمان تشکیل را ندارد و معمولا کوتاهترین زمان را برای تشکیل خود می گیرد.
  • موج B از نظر زمانی طولانی تر از موج A می شود.
  • از نظر زمانی، مدت زمان تشکیل موج C بیشتر از بازه زمانی موج A و کمتر از مجموع زمان موج A وB است.

  آموزش کاربردی امواج الیوت ؛ انواع الگوهای زیگزاگ کدامند؟

  در آموزش کاربردی امواج الیوت الگوی اصلاحی زیگزاگ از نظر طول موج C در سه دسته قرار می گیرد.

  الگوی زیگزاگ کوتاه

  در این حالت موج C بین 38.2 تا 61.8 درصد موج A است. پر واضح است که روند بعد از آن بسیار قوی می باشد. در واقع کوتاه شدن موج C نشان دهنده وجود قدرت در جهت مخالف است. موج بعدی حداقل 81% کل زیگزاگ را می پوشاند. این نوع زیگزاگ به طور معمول در مثلث وسیمتریک و دیامتریک تشکیل می شود.

  الگوی زیگزاگ نرمال

  در این حالت موج C بین 61.8 تا 161.8 درصد موج A است.

  

  در فوق یک فیبوناچی از ابتدا تا انتهای موج A زده شده تا فاصله قیمتی طی شده بدست آید بعد همان فیبو روی ابتدای موج C کپی شده است. انتهای موج C در محدوده 61.8 تا 161.8 درصد موج A است.

  الگوی زیگزاگ ممتد یا کشیده

  در این حالت موج C بیشتر از 161.8 درصد موج A امتداد می یابد و معمولا تا قبل از رسیدن به 261.8% موج A به پایان می رسد. این نوع زیگزاگ معمولا الگوهای خطی کلاسیک در مثلث و دیامتریک و سیمتریک تشکیل می شود. موج بعدی بایستی حداقل 61.8% از موج C را اصلاح کند.

  گرفتن تاییدیه پس از الگوی زیگزاگ

  گرفتن تاییدیه از اصول سبک نئوویو در آموزش کاربردی امواج الیوت است و در آموزش کاربردی امواج الیوت براین نکته بسیار تاکید می گردد. در این الگو گرفتن تاییدیه شامل دو گام می شود.

  گام اول: شکسته شدن خط روند OB

  پس از اینکه تحلیلگر به این نتیجه رسید که موج C به پایان رسیده است، بایستی موج بعدی خط روند OB را در زمان کمتری نسبت به بازه زمانی موج C بشکند. در غیر اینصورت موج C هنوز تمام نشده است. شاید موج C دارد ساختار موج پیشرو ترمینال به خود میگیرد و یا اینکه ریزموج چهارم موج C در حال تکمیل شدن می باشد.

  گام دوم: زمان پوشش موج C

  همانند گام اول وقتی چارتیست یا تحلیلگر بر اساس موج شماری خود نتیجه گرفت که موج C به کار خود پایان داده است، موج بعدی باید کل موج C را در مدت زمان کمتری نسبت به بازه زمانی تشکیل موج C بازگردد. وگرنه موج C هنوز موج شماری باید اصلاح شود.

  اجرای لندسکیپ سنتی

  

  امروزه با وجود رواج رویکردهای مدرن و نو گرایانه در طراحی و اجرای لندسکیپ، رویکرد سنتی همچنان جایگاه خود را در این حوزه حفظ کرده است. به ویژه اینکه ویلاسازی به سبک کلاسیک یا سنتی هنوز دارای طرفدارانی است و طبیعتا این ویلاها نیازمند طراحی محوطه ای متناسب و هماهنگ با طرح خود هستند.

  ایده طراحی لندسکیپ سنتی در عین حال که از المان ها و مفاهیم زیبایی شناسی گذشته الهام می گیرد، باید متوجه نیازهای جدید فضایی و کاربردی استفاده کنندگان آن نیز باشد.

  طرحهای سنتی عموما متقارن، با تعریف مرزهایی کاملا مشخص بین نواحی مختلف، الگوهای خطی کلاسیک از جمله پیاده راهها، فضاهای مکث و نشستن و پوشش های گیاهی می باشند. بیشتر از خطوط مستقیم و راست گوشه در آنها استفاده می شود که منجر به خلق فرمهای هندسی می شود. الگوهای تکرار شونده و منظمی از مسیرها، درختان و دیگر پوشش های طبیعی و همچنین المان های انسان ساخت از مشخصه های طرحهای سنتی می باشند.

  سازماندهی خطوط اصلی یک لندسکیپ سنتی می تواند به صورت خطی، شعاعی و یا شطرنجی صورت پذیرد. این امر مستقیما تحت تاثیر ابعاد سایت موجود است. در محوطه هایی با عرض کم و کشیدگی و طول زیاد، الگوهای خطی به کار برده می شوند. الگوی شعاعی برای سایت هایی با طول و عرض تقریبا مساوی مناسب است، مرکز این الگو را می توان یک عنصر شاخص و یا فضای مکثی جذاب در نظر گرفت.

  

  تقسیم بندی شطرنجی آشناترین فرم برای محوطه سازی سنتی است که متشکل از خطوط متقاطع و متعامد است و حالت ایستا و منظمی را القا می کند. می توان برای رفع یکنواختی، در بعضی تقاطع ها المان هایی زیبا جانمایی کرد و هویت خاصی به آن بخشید.

  

  فضاهای نشیمن بیرونی مانند آلاچیق ها و سکوهایی که یک شومینه یا آتشگاه را در خود جای داده اند، با سبک و سیاق فرمهای سنتی، یاد آور معماری گذشته می باشند. این فضاسازی ها باید با اشکال هندسی و با استفاده از تزئینات و سمبل های طرحهای سنتی شکل گیرند. استفاده از طاقهای گنبدی برای آلاچیق ها، در حالیکه ستون های تراش خورده ای آن را نگه داشته اند، نمونه موفقی از الگوی سنتی را ارائه می کند.

  

  در گذشته استفاده از تندیسها در محوطه سازی بسیار محبوب بوده است، بدین رو باید در مکان هایی مناسب و قابل دید اقدام به نصب آنها کرد. البته در تعدد آنها نباید زیاده روی کرد تا موجب شلوغی فضا نشوند. این تندیس هایا مجسمه ها می توانند در ترکیبی مناسب با آب نماها نیز اجرا شوند.

  

  متریال متداول در لندسکیپ های سنتی، آجر و سنگ است. اگر به صورت خام و بدون پرداخت مورد استفاده قرار گیرند، حالتی طبیعی و بی آلایش را پدید می آورند و در صورتیکه تراش خورده و صیقلی باشند، حالتی لوکس و مجلل خلق می کنند. قابل ذکر است در مناطقی که چوب، مصالح بوم آورد آنها باشد و دارای سابقه طولانی در معماری گذشته آنها باشد، می توان محوطه سازی را با محوریت استفاده از چوب به پیش برد.

  تنظیم جیره غذایی بهینه بلدرچین ژاپنی، با رهیافت مدل برنامه ریزی خطی کلاسیک و فازی

  

  متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
  توضیح: معمولا الگوهای خطی کلاسیک کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

  خرید و دانلود فایل مقاله

  متن کامل (فول تکست) این مقاله منتشر نشده و یا در سایت موجود نیست و امکان خرید آن فراهم نمی باشد.

  مشخصات نویسندگان مقاله تنظیم جیره غذایی بهینه بلدرچین ژاپنی، با رهیافت مدل برنامه ریزی خطی کلاسیک و فازی

  چکیده مقاله :

  نظر به اینکه هزینه خوراک، اصلی ترین بخش هزینه واحدهای پرورشی طیور را به خود اختصاص می دهد و از طرفی تنظیم جیره های غذایی متعادل، اساس تولید اقتصادی طیور می باشند، لذا در تنظیم جیره غذایی لازم است که علاوه بر هزینه به نیازهای فیزیولوژیک پرنده نیز توجه شدهو جیره غذایی تنظیمی از انعطاف لازم برخوردار باشد. در این راستا، برنامه ریزی خطی فازی می تواند ابزار مناسبی برای تحقق اهداف مذکورباشد. بنابراین در این تحقیق با استفاده از روش برنامه ریزی خطی فازی، جیره غذایی بلدرچین ژاپنی در دوره 1 تا 14 روزگی تنظیم و نتایج آن با روش برنامه ریزی خطی قطعی مقایسه گردید. حل مدل با روش فازی، علاوه بر انطباق بیشتر با شرایط عملی، توانست هزینه جیره غذایی را نسبتبه حالت قاطع 3% بیشترکاهش دهد. علاوه بر این مدیر واحد پرورشی می تواند در شرایط مختلف از بین الگوهای متفاوت مدل فازی، گزینه موردنظر خودرا انتخاب نماید. بدین ترتیب روش برنامه ریزی خطی فازی به عنوان مدل مناسب جهت تنظیم جیره های غذایی با حداقل قیمت وتامینکننده نیازهای غذایی طیور، یک برنامه قابل توصیه برای استفاده بهینه از منابع خوراکی و افزایش دهنده درآمد پروش دهنگان می باشد

  کلیدواژه ها:

  کد مقاله /لینک ثابت به این مقاله

  کد یکتای اختصاصی (COI) این مقاله در پایگاه سیویلیکا AGRIDEA05_443 میباشد و برای لینک دهی به این مقاله می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:
  

  نحوه استناد به مقاله :

  در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
  

  صفائی منش، شهرزاد و آذربایجانی، کریم و قیصری، عباسعلی و کتابی، سعیده،1389،تنظیم جیره غذایی بهینه بلدرچین ژاپنی، با رهیافت مدل برنامه ریزی خطی کلاسیک و فازی،پنجمین همایش ملی ایده های نو در کشاورزی،اصفهان،https://civilica.com/doc/129383

  
  در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
  برای بار اول: ( 1389، صفائی منش، شهرزاد؛ کریم آذربایجانی و عباسعلی قیصری و سعیده کتابی )
  برای الگوهای خطی کلاسیک بار دوم به بعد: ( 1389، صفائی منش؛ آذربایجانی و قیصری و کتابی )
  برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

  مراجع و منابع این مقاله :

  لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :

  • اقدس طینت ج. مر تضوی س ا. 1383. تنظیم جیره .
  • سلطانی غ ر. زیبایی م. کهخا اع. 1378. کاربرد برنامه .
  • گلیانا. سالار معینی م. 1374.تغذیه طیور، انتشارواحدآموزش و پژوهش معاونت .
  • A1-Deseit B. 2009. Least-cost Broiler Ration Formulation Using Linear Programming .
  • National Research Council. 1994. Nutrient Requirement of Poultry. 9th. Revised, .
  • Olorunfemi TOS. 2007. Linear Programming Approach to Least-cost Ration Formulation .

  مدیریت اطلاعات پژوهشی

  اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.