بحث متقدم
ترتيب حسب
فلترة حسب
تعد التغذية الكهربائية الموثوقة و المستمرة ضرورية في ظل وظائف المجتمع الحالي المعقدة. نتيجةً للاستهلاك المتزايد و توسع شبكات التوزيع الكهربائية، فإن نظم القدرة الكهربائية تعمل بشكل قريب من حدودها الفنية، و بالتالي تتزايد احتمالية حدوث حالات التحميل ا لزائد، فشل التجهيزات و التعتيم. أكثر من ذلك، فإننا نواجه مشكلة أخرى تتجسد في عدم القدرة على تخزين الطاقة الكهربائية بشكل فعال و بالتالي يجب أن يتم توليد الطاقة الكهربائية عند الحاجة لها فقط. و نظراً لما يواجهه العالم من نضوب الموارد النفطية و الصعوبات المرتبطة بتأمين مصادر أخرى لتوليد الطاقة الكهربائية فإن عملية التنبؤ بالحمل الكهربائي تشكل عاملاً حاسماً في منظومة القدرة الكهربائية سواء من الناحية الاقتصادية، أو من الناحية الفنية على مستويي التشغيل و التخطيط. يقدم هذا البحث منظومة تنبؤ بالحمل الكهربائي قصير الأمد بالاعتماد على الشبكات العصبونية، مع محاكاة ضمن بيئة ماتلاب بالإضافة إلى واجهة بيانية للمنظومة اعتماداً على بيانات الأحمال السابقة و محددات الطقس في محافظة طرطوس.
يعرض هذا البحث دراسة مرجعية حول استخدام تقنيات الذكاء الصنعي والتنقيب عن المعطيات في أنظمة مكافحة غسيل الأموال. نقارن بين عدة منهجيات متبعة في أوراق بحثية مختلفة بهدف تسليط الضوء على تطبيقات الذكاء الصنعي في حل مشاكل الحياة الواقعية.
يشتمل التعرف على الصوت قسمين أساسيين و هما التعرف على الكلام و التعرف على المتكلم، حيث تعد عمليات التعرف هذه من أهم التقنيات الحديثة و قد تم تطوير العديد من الأنظمة التي تختلف بالطرق المستخدمة في استخراج السمات و طرق التصنيف لتدعم أنظمة تعرف من هذا ا لنوع. اشتملت الدراسة في هذا البحث على القسمين السابقين، حيث تم تصميم نظام تعرف على المتكلم و أوامره الصوتية و استخدام عدة خوارزميات متكاملة لإنجاز البحث. قمنا بإجراء دراسة تحليلية لخوارزمية Mel Frequency Cepstral Coefficients ((MFCC المستخدمة في استخراج السمات، و تمت دراسة بارامترين خاصين بهذه الخوارزمية هما عدد المرشحات في بنك المرشحات و عدد السمات المأخوذة من كل إطار و علاقة هذين البارامترين ببعضهما و مدى تأثير قيمتهما على نسب التعرف. و تم استخدام الشبكات العصبية ذات التغذية الأمامية و الانتشار الخلفي للخطأ Forwarding back propagation Neural Networks (FFBPNN)Feed كمصنف و حللنا أداء الشبكة للوصول إلى أفضل خصائص و مكونات محققة عملية التعرف. كما تمت دراسة خوارزمية Endpoint المستخدمة لإزالة فترات الصمت و تأثيرها في نسب التعرف على الصوت.
يقدم هذا البحث خوارزمية لتصميم نظام يقوم بتصنيف التعابير القياسية السبعة لوجه الإنسان (الخوف – الاشمئزاز – الحزن – التفاجؤ – الغضب – السعادة – التعبير الطبيعي) باستخدام بعض تقنيات معالجة الصورة، حيث يتم تصنيف تعبير الوجه الموجود في الصورة المدخلة للن ظام بالاعتماد على استخلاص سمات المظهر من الوجه المعتبر و إدخالها إلى شبكة عصبونية لإتمام عملية التصنيف و ذلك باستخدام لغة البرمجة Matlab. تم إنجاز العمل على مراحل متعددة و هي: (مرحلة تجميع الصور، مرحلة المعالجة المسبقة للصورة، مرحلة استخلاص السمات، مرحلة تدريب الشبكة العصبونية، مرحلة التصنيف و الاختبار). و قد تمكن نظامنا المعتبر من تحقيق أعلى نسبة تصنيف عند تعبير الغضب حيث وصلت 100% , بينما أدنى نسبة تصنيف كانت عند تعبير الحزن و هي 50%.
يمكن تحليل و معالجة بيانات صور الفيديو من خلال العديد من الطرق. يكشف هذا البحث إلى أي مدى يمكن أن تكون الخلية العصبونية النابضة Spiking Neuron المصممة وفق النموذج Hodgkin-Huxley ملائمة لهذه المهمة. ستناقِش عمليات المحاكاة الموثقة في هذا البحث استجابة الخلايا العصبونية من النموذج تكامل- إطلاق لتيارات الدخل الثابتة و المتغيرة و المدخلات المقادة بكثافة البكسل. و بشكل عام تستخدم برمجيات التطبيق المصمم 64 خلية عصبونية نابضة تعمل بشكل مستقل حيث تقوم هذه الخلايا العصبونية بمعالجة بيانات الصورة المأخوذة كل 25 ميلي ثانية. تم اختبار العصبونات المصممة على 100 صورة تتضمن حالات مختلفة من الإضاءة و الإشباع اللوني و التباين, و أظهرت النتائج أن الخلية العصبونية من النموذج تكامل – إطلاق حساسة للتغيرات في كثافة البكسل إذا تم اختيار بارامتراتها بشكل جيد, مما يجعل استخدام شبكة عصبونية من هذه العصبونات أمراً مناسباً في بعض التطبيقات مثل Saliency Maps و التي تعتمد بشكل كبير على قيم الكثافة لمجموعة من البكسلات.
الغاية من هذا المقال إلقاء الضوء على آلية ومراحل عمل نظام خبير , يقوم بتحديد انتماء وجه مدخل الى أي من تعابير الوجه الستة النموذجية وهي الغضب , الاشمئزاز , الخوف , السعادة , الحزن , الدهشة بالإضافة إلى الحالة الطبيعية . وذلك بتطبيق خوارزمية تحليل ال مكونات الأساسية PCA- principal component analysis , والمتعلقة بالعناصر الثلاث العين والحاجب والفم , خلافا للدراسات المعهودة في هذا المجال التي تعتمد على الوجه بالكامل. هذه القيم الناتجة تستخدم في تحديد شعاع صفات الوجه كقيم لدخل الشبكة العصبونية , ويتم تدريب الشبكة العصبونية باستخدام خوارزمية الانتشار الخلفي . علما أن الوجوه المستخدمة تعود لأشخاص من أعمار وعروق مختلفة .
تمّ في هذا البحث تطوير نموذج تأقلمي مستوحى من النّماذج الدّاخليّة للمخيخ يسمّى التعلّم بخطأ التغذية العكسيّة Feedback Error Learning (FEL), و هي الطّريقة الأم للتّحكم التّعلّمي الأمامي Learning Feed-forward Control(LFFC), و تعتمد على متحكّم تغذية عك سيّة بالإضافة إلى متحكم أمامي و هو عبارة عن شبكة عصبونيّة neural network يتمّ تدريبها عن طريق خرج متحكّم التغذية العكسيّة. و قد قمنا بتطوير هذه الطّريقة للتّحكم بذراع آليّة, بالإضافة إلى حل مسألة توازن النّواس المعكوس inverted pendulum و التّحكم بنظام التّعليق لباص, و تمّ تطوير هذه الطّريقة بإضافة شبكة عصبونيّة ثانية يتمّ تدريبها بواسطة خرج متحكّم FEL, و تمّت المحاكاة للأنظمة السّابقة على الحاسب باستخدام البيئة البرمجيّة Matlab and Simulink, و بيّنت النّتائج أنّ هذا التطوير يحسّن أداء التّحكم.