دانلود تحقیق بررسی استفاده از هم بستگی متقابل در ماشین های بردار پشتیبان برای دسته بندی سیگنال مغزی در 9 صفحه در قالب word و قابل ویرایش:========================================================
تمامی فایل های سیستم، توسط کاربران آن آپلود می شود. اگر در فایلی تخلفی مشاهده کردید و یا مالک پروژه ای بودید که از وجود آن در سایت رضایت نداشتید با ما تماس بگیرید، در اسرع وقت به گزارش شما رسیدگی می شود.
neginfile.ir@gmail.com info@neginfile.ir
========================================================
قسمتهایی کوتاه از متن:
چکیده
ماشین بردار پشتیبان یکی از روشهای یادگیری با معلم است که از آن برای دسته بندی داده ها استفاده می کنند. این روش نسبتاًجدیدی است که در سالهای اخیر کارایی خوبی نسبت به روشهای قدیمیتر دارد و برای ساختارهای کمترین ریسک مورد استفاد قرار می گیرد. مبنای کاری دسته بندی کننده ماشین بردار پشتیبان، دسته بندی خطی داده ها و کمتر کردن کران بالای خطا است . این روش برای دسته بندی باینری بکار می رود و برای بکارگیری آموزشهای نظارتی به منظور یافتن دستورالعمل جداسازی بهینه بین دو کلاس از اطلاعات مورد استفاده قرار می گیرد . ایده استفاده از این ابزار برای استخراج خصوصیات که ارتباط آنها در حوزه شناسایی الگو نسبتا جدید است. در این مقاله تکنیکی برای استفاده دسته بندی سیگنال مغزی به شکل باینری پیشنهاد شده است . این شیوه برای محک سیگنال مغزی در نظر گرفته شده و روش هایی را برای دستیابی صحتی بالاتر از %۹۵٫۹۶ پیشنهاد می کند که با روشهایی پیشنهادی اخیر که صحت آن در حدود %۹۴٫۵ است قابل مقایسه می باشد.
فهرست مطالب:
چکیده
مقدمه
سیگنال EEG
همبستگی متقابل سیگنال
ماشینهای بردار پشتیبان
نتایج
نتیجه گیری
مراجع
توجه:هدف ما در سايت نگين فايل کمک به دانشجويان و دانش پژوهان عزيز براي بالا بردن سطح بار علمي آنها مي باشد پس لطفا نگران نباشيد و با اطمينان خاطر اقدام به خريد بفرماييد.
پشتیبانی: 09392158693 (لطفا فقط عنوان فایل، نام خریدار و مشکل خود را پیامک بزنید تا سوال و مشکل شما به متخصص مربوطه ارجاع شود).
