اولین سامانه تحقیقاتی شبیه سازی در حوزه مهندسی فناوری اطلاعات

شبكه­ هاي حسگر بي سيم (WSN :Wireless Sensor Networks) با قابليت مشاهده محيط فيزيكي و پردازش اطلاعات، بستر مناسبي براي تحقق محيط هاي هوشمند و كنترلي ايجاد کرده و پلي ميان دنيای فيزيكی و دنيای مجازی اطلاعاتی فراهم می­کنند. اين شبكه­ ها شامل مجموعه ای از حسگرها مي­باشند كه به صورت بي­سيم به هم متصل بوده و اطلاعات دنيای فيزيكی اطراف خود را جمع­ آوری مي­كنند. هر شبكه حسگر بي­سيم قادر است بر محيط مورد نظر نظارت داشته و آن را كنترل نمايد. امروزه با پيشرفت­هاي صورت گرفته در زمينه حسگرهای هوشمند و مخابرات بي­سيم، امكان ساخت گره ­های حسگر كوچك با هزينه و مصرف انرژی كم فراهم آمده است. اين شبكه­ ها معمولا داراي يك ايستگاه مركزی هستند كه با ساير حسگرها به صورت بي­سيم ارتباط دارد. هر گره حسگر شامل سه بخش حسگر، پردازنده اطلاعات و انتقال اطلاعات مي­باشد. اطلاعات اين گره­ها به صورت مستقيم و يا توسط گره­ های ديگر به ايستگاه مركزي ارسال مي­شوند، سپس اطلاعات گردآوری شده مورد پردازش قرار مي­گيرد و مقدار پارامتر مورد نظر نظير دما، فشار و غیره بدست مي­ آيد. ﮔﺮه‏ﻫﺎ ﻣﻌﻤﻮﻻً از ﺳﻪ ﺑﺨﺶ ﺣﺴﮕﺮ، ﭘﺮدازﺷﮕﺮ اﻃﻼﻋﺎت و ﻓﺮﺳﺘﻨﺪه اﻃﻼﻋﺎت ﺑﻪ صورت ﺑﻲ­ﺳﻴﻢ ﺗﺸﻜﻴﻞ ﻳﺎﻓﺘﻪ‏اﻧﺪ. ﻫﺮ ﮔﺮه ﻋﻼوه ﺑﺮ بخش ﻣﺨﺎﺑﺮاﺗﻲ، اﻣﻜﺎن اﻧﺪازه‏ﮔﻴﺮي ﻳﻚ و ﻳﺎ ﭼﻨﺪ ﭘﺎراﻣﺘﺮ ﻣﺤﻴﻄﻲ ﻣﺎﻧﻨﺪ دﻣﺎ، رﻃﻮﺑﺖ، ﺷﺪت ﻧﻮر و ﺻﻮت را دارد و ﺑﻄﻮر ﻣﺴﺘﻘﻞ ﭘﺎراﻣﺘﺮﻫﺎي ﻣﺤﻴﻄﻲ را اﻧﺪازه­ﮔﻴﺮي ﻣﻲ­ﻛﻨﺪ. اﻳﺴﺘﮕﺎه­ﻫﺎي ﺟﻤﻊ ﻛﻨﻨﺪه اﻃﻼﻋﺎت ﮔﺮه­ﻫﺎﻳﻲ ﻫﺴﺘﻨﺪ ﻛﻪ ﻣﺤﺪودﻳﺖ­ﻫﺎي ﮔﺮه­ﻫﺎي ﻣﺤﻴﻄﻲ را ﻧﺪارﻧﺪ و ﺑﺎ ﭘﺮدازش اﻃﻼﻋﺎت ﺟﻤﻊ ﺷﺪه ﺗﻮﺳﻂ ﮔﺮه‏ﻫﺎي ﻣﺤﻴﻄﻲ، ﻋﻤﻠﻴﺎت ﻣﺮاﻗﺒﺖ، ﻧﻈﺎرت و ﺗﻔﺴﻴﺮ داده‏ﻫﺎي ﺟﻤﻊ­آوري ﺷﺪه را در ﺷﺒﻜﻪ ﺑﺮ ﻋﻬﺪه ﺧﻮاﻫﻨﺪ داﺷﺖ. داده‏ﻫﺎي ﺟﻤﻊ­آوري ﺷﺪه در ﺷﺒﻜﻪ­ﻫﺎي ﺣﺴﮕﺮ ﺑﻲ­ﺳﻴﻢ می‏توانند از نظر زﻣﺎﻧﻲ و ﻣﻜﺎﻧﻲ ﺑﻪ ﻫﻢ واﺑﺴﺘﻪ‏ باشند. ﺑﺮاي ﻣﺜﺎل در ﻳﻚ ﻛﺎرﺑﺮد ﻧﻈﺎرت ﺑﺮ دﻣﺎي ﻣﺤﻴﻂ، اﻃﻼﻋﺎت ﻣﺮﺑﻮط ﺑﻪ دﻣﺎي ﻳﻚ ﻣﻨﻄﻘﻪ ﻣﻮرد ﻧﻴﺎز اﺳﺖ و در اﻳﻦ ﻣﻨﻄﻘﻪ ﻣﻤﻜﻦ اﺳﺖ ﭼﻨﺪﻳﻦ ﮔﺮه وﺟﻮد داﺷﺘﻪ ﺑﺎﺷﺪ. در ﻧﺘﻴﺠﻪ ﻛﺎﻓﻲ اﺳﺖ ﺗﻨﻬﺎ ﻳﻜﻲ از آن­ﻫﺎ ‫اﻃﻼﻋﺎت ﺧﻮد را ارﺳﺎل ﻛﻨﺪ و ﻳﺎ ﺑﻪ ﻋﺒﺎرﺗﻲ ﻋﻤﻠﻴﺎت ﺗﺠﻤﻴﻊ داده‏ﻫﺎ ﺑﻪ ﺻﻮرت ﻣﺤﻠﻲ اﻧﺠﺎم ﺷﻮد. هر گره‌ حسگر تنها می­تواند مقدار محدودی داده را پردازش كند. اما وقتی اطلاعات همه گره‌ها با يکديگر هماهنگ شوند، توانايی اندازه­گيری يك محيط فيزيكی را با جزئيات هر چه بيشتر پيدا می‏كنند. پس يك شبكه حسگر می­تواند به عنوان مجموعه ­ای از گره‌های حسگر كه برای انجام كار خاصی با هم همكاری دارند تعريف شود .

ما به شما انجام پروژه های هوش مصنوعی را آموزش میدهیم

در این مسیر مسائل و پروژه های مشابه برای دانشجویان تحلیل خواهند شد

و نحوه کدنویسی در نرم افزار متلب توضیح داده خواهد شد

به منظور شبیه سازی و پیاده سازی پروژه های هوش مصنوعی از الگوریتم های متعددی استفاده می شود

کدنویسی شبکه عصبی ,الگوریتم رقابت استعماری ,الگوریتم pso , الگوریتم کلونی مورچه و بسیاری از الگوریتم های دیگر

آموزش شبیه سازی هوش مصنوعی در نرم افزار matlab

آموزش پروژه هوش مصنوعی در زمینه تشخیص چهره

آموزش شبیه سازی پروژه هوش مصنوعی

طراحی دستگاه های پزشکی مرتبط با پردازش تصاویر و پردازش سیگنال

سیستم های پردازش تصاویر

تشخیص سرطان با استفاده از تصاویر پزشکی

آموزش شبیه سازی تشخیص اختلال کم توجهی با استفاده از تصاویر ام آر آی مغزی

آموزش شبیه سازی تشخیص بیماری اسکیزوفرنی با استفاده از تصاویر fMRI مغزی

اصلاحات هندسی در تصاویر دیجیتال

آموزش شبیه سازی و کدنویسی تشخیص دست خط فارسی

آموزش هوش مصنوعی در نرم افزار در زمینه شخيص ژن های موثر در شيوع آنفولانزا

آموزش انجام پروژه تشخیص تومور های مغزی با استفاده از الگوریتم های تکاملی

آموزش پروژه های مدل‌سازی بینایی دوچشمی با هدف بازسازی سه بعدی تصویر

آموزش روشهای نرم افزاری تشخیص پلاک خودرو مبتنی بر هوش مصنوعی

آموزش روش های هوش مصنوعی جهت افزایش کیفیت سرویس در شبکه های تلفن همراه

توسعه سامانه های تشخیص عیوب داخلی خطوط لوله گاز با استفاده از هوش مصنوعی

آموزش شبیه سازی تشخیص چهره با استفاده از ماشین بردار پشتیبان و رنگ بندی پوست

آموزش شبیه سازی و پیاده سازی اتوماتای یادگیر

آموزش شبیه سازی تشخیص و تحلیل تصاویر ماهواره ای

آموزش هوش مصنوعی در جهت تشخیص نوع و میزان ناهمواری های جاده  و عوارض زمین

آموزش شبیه سازی و طراحی و مدلسازی امضای دیجیتالی با استفاده از تکنیک های هوش مصنوعی

و بسیاری از شاخه های تخصصی دیگر زیر مجموعه این تخصص کاربردی هستند

حذف نویز از سیگنال با استفاده شبیه سازی تبدیل موجک

طراحی و شبیه سازی سیستم های تشخیص هویت

پردازش تصویر با استفاده از تکنیکهای هوش مصنوعی

متلب (به انگلیسی: MATLAB) یک محیط نرم‌افزاری برای انجام محاسبات عددی و یک زبان برنامه‌نویسی نسل چهارم است. واژهٔ متلب هم به معنی محیط محاسبات رقمی و هم به معنی خود زبان برنامه‌نویسی مربوطه است که از ترکیب دو واژهٔ MATrix (ماتریس) و LABoratory (آزمایشگاه) ایجاد شده‌است. این نام حاکی از رویکرد ماتریس محور برنامه است، که در آن حتی اعداد منفرد هم به عنوان ماتریس در نظر گرفته می‌شوند.

آموزش شبیه سازی آموزش شبیه سازی, یارآموزان, آموزش شبیه سازی پروژه متلب , آموزش شبیه سازی انجام پروژه متلب ،آموزش متلب ,برنامه متلب ,سفارش پروژه متلب ،سفارش پروژه مطلب ،انجام پروژه متلب برق ،پروژه آماده متلب ,شبیه سازی با متلب انجام پروژه متلب , یارآموزان,پروژه متلب , انجام پروژه متلب، آموزش متلب, برنامه متلب, سفارش پروژه متلب ، سفارش پروژه مطلب ، سفارش انجام پروژه متلب ، سفارش پروژه با متلب ،Matlab ، آموزش شبیه سازی انجام شبیه سازی با Matlab ، آموزش شبیه سازی پروژه آماده متلب, شبیه سازی با متلب  , یارآموزان, آموزش شبیه سازی پروژه متلب ,انجام پروژه متلب ،آموزش متلب ,برنامه متلب ,سفارش پروژه متلب ،سفارش پروژه مطلب ،انجام پروژه متلب برق ،پروژه آماده متلب ,شبیه سازی با متلب,یارآموزان, شبیه سازی با متلب, انجام پروژه متلب , پروژه متلب ,انجام پروژه متلب ،آموزش متلب ,برنامه متلب ,سفارش پروژه متلب ،سفارش پروژه مطلب ،انجام پروژه متلب برق ،پروژه آماده متلب ,شبیه سازی با متلب.

برنامه‌های متلب اکثراً متن‌باز هستند و در واقع متلب (مانند بیسیک) مفسر (رایانه) است نه کامپایلر. قدرت متلب از انعطاف‌پذیری آن و راحت بودن کار با آن ناشی می‌شود، همچنین شرکت سازنده و گروه‌های مختلف، از جمله دانشگاه‌های سرتاسر جهان و برخی شرکت‌های مهندسی هر ساله جعبه‌ابزارهایخاص-کاربردی به آن می‌افزایند که باعث افزایش کارایی و محبوبیت آن شده‌است. فهرستی از این جعبه‌ابزارها در زیر آمده‌است:

سیمیولینک، ابزاری برای شبیه‌سازی سامانه‌ها به صورت مجرد

جعبه‌ابزار مخابرات متلب، توابع و ابزارهای محاسبات مهندسی مخابرات

جعبه‌ابزار کنترل متلب، توابع و ابزارهای محاسبات مهندسی کنترل

جعبه‌ابزار فازی متلب، توابع و ابزارهای محاسبات فازی

جعبه‌ابزار محاسبات متلب، توابع و ابزارهای محاسبات عددی

جعبه‌ابزار تخمین متلب، توابع و ابزارهای محاسبات بحث تخمین سیستم در مهندسی کنترل

جعبه‌ابزار آمار متلب، توابع و ابزارهای محاسبات آمار

جعبه‌ابزار جمع‌آوری داده متلب، توابع و ابزارهای جمع‌آوری داده

جعبه‌ابزار شبکه عصبی متلب، توابع و ابزارهای محاسبات شبکه عصبی

جعبه‌ابزار پردازش تصویر متلب، توابع و ابزارهای محاسبات پردازش تصویر

جعبه‌ابزار پردازش صوت متلب، توابع و ابزارهای محاسبات پردازش صوت

جعبه‌ابزار احتمالات متلب

جعبه‌ابزار محاسبات سیمبولیک متلب

جعبه‌ابزار کارگاه بی‌درنگ متلب، توابع و ابزارهای محاسبات سامانه‌های بی‌درنگ

هرگاه روند تغییرات یک پدیده یا یک کمیت را در طول زمان مورد مطالعه قرار دهیم، در واقع با یک سیگنال روبرو هستیم. در علم پردازش سیگنال­های حیاتی با سيگنال­هايي كه توسط ارگان­هاي بدن توليد مي­شوند و در واقع منشا بیولوژیکی سر و کار خواهیم داشت. این سیگنال­ها می­توانند نظیر سیگنال الکتروکاردیوگرافی (ECG) نتيجة دپلاريزاسيون سلول هاي ماهيچة قلب باشند و منشا الکتروشیمیایی داشته باشند و یا همچون صداي توليد شده توسط دريچه­هاي قلب که به وسیله سمع صدای قلب قابل ثبت و ضبط می­باشد و به Auscultation Signal یاHeart Sound  شهرت دارد، منشا مكانيكي داشته باشند. امروزه در مهندسی پزشکی، روند استفاده از این سيگنال­هاي حياتي براي تشخيص و تحقيقات بالینی به شدت دارای نرخ صعودی است. بدون شک استفاده از پیشرفت چشمگیر سرعت محاسبات کامپیوتری نقش سرنوشت سازی در این زمینه دارد.

این مرحله معمولا شامل مراحل زیر است:

1-  فراخوانی داده­های ثبت شده و آماده سازی آنها برای مراحل بعدی،

2-  کاهش فرکانس نمونه برداری (Down-sampling) در صورت نیاز

3-  حذف نویز از سیگنال که در مورد سیگنال­های حیاتی از اهمیت ویژه­ای برخوردار است.

در مورد روش­های حذف/کاهش نویز چند روش را به صورت اجمالی مرور خواهیم کرد. به عنوان مثال در هنگام ثبت سیگنال ECG نویزهای متفاوتی بر روی آن اثر می­گذارند و یا آن را آلوده می­سازند که شامل موارد زیر می­باشند.

1) تغییرات در پایه سیگنال (Baseline Wandering) که معمولا به صورت نویزهایی با فرکانس پایین مدل می­شود.

2) آرتیفکت یا تداخل نویز با فرکانس 50-60 هرتز ناشی از خطوط انتقال برق شهری.

3) تداخل با سیگنال الکترومایوگرافی (EMG) که سیگنالی الکتریکی است و از فعالیت عضلات دیگر اطراف قلب و نزدیک به الکترودها ناشی می­شود.

4) نویز ایجاد شده به خاطر تکان خوردن­های الکترود روی پوست و در نتیجه تغییر امپدانس اتصال الکترود که در زمان ثبت سیگنال معمولا اجتناب ناپذیر است.

از جمله نویزهایی که بر روی سیگنال EEG که دیگر سیگنال مهم درمیان سیگنال­های حیاتی است نیز می­توان به آرتیفکت­های ناشی از پلک زدن فرد اشاره نمود. همچنین اثرات ECG نیز بر روی سیگنال EEG معمولا مشاهده می­شود و باید با استفاده از روش­های حذف نویز به تخمین و سپس حذف آن پرداخت.

ساده­ترین روش برای حذف/کاهش نویز از سیگنال­های حیاتی استفاده از فیلترها است که می­توان آنها را به فیلترهای پایین­گذر، بالاگذر، میان­گذر و میان­نگذر تقسیم بندی نمود. اما روش­های پیشرفته­تر دیگری نیز وجود دارد. در این بین به دلیل غیرایستا (non-stationary) بودن سیگنال­های حیاتی، استفاده از موجک‌ها (Wavelets) برای حذف نویز و تحلیل این دسته از سیگنال‌ها در سالیان اخیر محبوبیت یافته است. با استفاده از تبدیل موجک گسسته، سیگنال به یک سیگنال تقریب (Approximation) و یک سیگنال جزییات (Detail) تجزیه می‌شود و می‌توان سیگنال تقریب را مجدد با استفاده از تبدیل موجک به دو بخش تجزیه کرد و این روند را برای تعداد مراحل موردنظر ادامه داد، در انتها مجموعه‌ای از سیگنال‌های جزییات و سیگنال‌های تقریب بدست می‌آید. حال برای حذف نویز از سیگنال اصلی، با آستانه گذاری برای سیگنال جزییات در مراحل مختلف، می‌توان جزییات ناخواسته سیگنال را که حذف کرد. این پدیده خود می­تواند با استفاده از روش­های بهینه سازی کلاسیک و یا روش­های تکاملی نظیر الگوریتم ژنتیک (GA)، الگوریتم ازدحام ذرات (PSO)، شبیه سازی تبرید (SA)، جستجوی هارمونی (HS)، جهش قورباغه (SFLA)، زنبور عسل (ABC)، کلونی مورچگان (ACO) و … بصورت یک مساله بهینه سازی در آمده و تابع هدف در آن بصورت مقدار نویز باقیمانده در سیگنال تعریف شود. پس از این آستانه‌گذاری، با تبدیل موجک معکوس سیگنال‌های جزییات و تقریب را مرحله به مرحله ترکیب کرد و در نهایت به سیگنال بدون نویز دست یافت. اخیرا استفاده از روش تجزیه به مدهای تجربی یا Empirical Mode Decomposition (EMD) نیز مورد توجه قرار گرفته است و تعداد مقالات زیادی در زمینه­های مختلف وجود دارد که از این روش دامنه نویز را کاهش داده­اند.

در این مرحله پس از ثبت داده­ها و انجام پیش پردازش، پارامترهاي مناسب معنادار كه ويژگيهاي سيگنال ناميده مي شوند استخراج مي شوند. نتايج حاصل از اين مرحله براي فرايند تصميم گيري در مرحلة بعد مورد استفاده قرار مي­گيرد. اهمیت این مرحله به قدری زیاد است که شاید بتوان آن را مهم­ترین مرحله در پردازش سیگنال­ها بخصوص در مورد سیگنال­های مهندسی پزشکی دانست. به طور کلی هدف این مرحله استخراج ویژگی­هایی است که به خوبی تمایز در میان بیماری­های مختلف، ناهنجاری­ها، نارسایی­ها و … را هم در میان خود آنها و هم در مقایسه با افراد سالم را برجسته نمایند. روش­های گوناگونی در زمینه استخراج ویژگی وجود دارد و هر روز نیز با توجه به پیشرفته روش­های داده­کاوی بر تعداد آنها افزوده می­شود. در ادامه برخی از این روش­ها را مرور می­نماییم.

هنگاميكه به تبديل فوريه يك سيگنال نگاه مي­كنيم، غير ممكن است تشخيص دهيم يك اتفاق خاص در چه زماني رخ داده است. در كوششي براي رفع اين نقیصه، دنيس گابور تبديل فوريه را براي تحليل بخش كوچكي از يك سيگنال (در زمان محدودي) تنظيم كرد. تكنيكي كه پنجره سيگنال ناميده مي­شود. تنظيم گابور كه تبديل فوريه زمان – كوتاه (STFT) ناميده مي شود، سيگنال را به صورت تابعي دوبعدي از زمان و فركانس رسم مي­كند. مصالحه STFT مابين اطلاعات زمان و فركانس، هميشه كارا نيست چرا كه هنگام انتخاب اندازه ي مشخص براي زمان پنجره، آن پنجره براي تمام فركانسها مشابه مي باشد و اين موضوع عيب عمده روش STFT  مي­باشد. اما تبدیل موجک با رزولوشن همزمان فرکانسی – زمانی این مشکل را حل می نماید. اهمیت تبدیل ویولت در آن است که فضای سه بعدی كه اين تبديل از سيگنال ارائه می‌دهد باعث آشكار شدن ويژگيهای خاصی از سيگنال می شود كه با ديگر ابزارهای پردازش سيگنال قابل دسترسی نيستند. از طرفی در بسياری از پديده‌های قدرت كه ماهيتی گذرا دارند، ناپيوستگی ها، تغييرات ناگهانی و موضعی، تمركز انرژی در قسمت كوچكی از سيگنال و بسياری از خصوصيات ديگر ديده می‌شوند كه در حال حاضر یکی از بهترين راه های پردازش آنها استفاده از تبديل Wavelet می‌باشد.

یکی از روش­های مهم در زمینه استخراج ویژگی از سیگنال­ها مربوط است به روشی که در آن ابتدا با استفاده از مدل­های ریاضی (که بیشتر در مبحث شناسایی سیستم از آنها یاد می­شود نظیر AR، ARMA، ARMAX در حالت­های خطی و غیرخطی (Nonlinear)) و یا مدل­های آماری نظیر مدل مخفی مارکوف (Hidden Markov Model) سیگنال را مدلسازی می­کنند و در آخر ضرایب این مدل­ها را به عنوان ویژگی­های استخراج شده از سیگنال مد نظر قرار می­دهند. استفاده از این روش خصوصا در زمینه­های پردازش صوت و گفتار، پردازش سیگنال EEG، پردازش سیگنال تغييرات نرخ ضربان قلب معروف به HRV، و پردازش سیگنال­های مربوط به تعادل افراد بر روی صفحه نیرو (Force Plate) در سالیان اخیر در مقالات زیادی به چشم می­خورد و مزایای زیادی از جمله مقاومت بالا به داده­های پرت و نویز را می­توان از جمله مشخصه های آن دانست. در برخی موارد به این ویژگی­ها، ویژگی­های مبتنی بر تحلیل سری زمانی نیز اتلاق می­شود.

پس از استخراج ویژگی مرحله آخر استفاده از مباحث یادگیری ماشین به منظور تکمیل نمودن چرخه تشخیص در پردازش سیگنال مطرح خواهد شد. این طبقه بندی (Classification) بر اساس ویژگی­های استخراج شده و شکاره کلاس مربوط به داده­ها انجام می­پذیرد و البته برحسب اینکه کلاس داده­ها به عنوان خروجی در دسترس باشد یا نباشد معمولا با نام­های کلاسه بندی و خوشه بندی تفکیک می­شود. روش­های شبکه عصبی MLP، شبکه عصبی خودسازمانده SOM، ماشین بردار پشتیبان SVM، شبکه فازی عصبی ANFIS، درخت تصمیم­گیری و … همه و همه می­توانند در این قسمت بسته به نوع کار مورد استفاده قرار گیرند.

آموزش پروژه نرم افزار vensim

آموزش شبیه سازی Vensim

یکی از بهترین نرم افزارهای حال حاضر در زمینه مسائل تفکر سیستمی و متدولوژی پویایی سیستمها (سیستم داینامیک ) ونسیم میباشد

متخصصین و مدرسین ما علاوه بر آموزش این نرم افزار انجام پروژه vesnim  را نیز پشتیبانی میکنند

انجام تخصصی پروژه ونسیم و آموزش آن

کدنویسی نرم افزاریپروژه های نرم افزاری مهندسی صنایع و مدیریت در vensim

آموزش گام به گام و پشتیبانی تخصصی توسط متخصصین و رفع ایرادات احتمالی پروژه

محققین از حوزه‌های مختلف علوم و مهندسی روش جدیدی برای توصیف پیچیدگی در طبیعت‌ گسترش داده‌اند. این روش با عنوان نظریه آشوب مطرح شده است. امروزه نظریه آشوب به عنوان یک روش قوی و مفید جهت بررسی سیستم­های پیچیده مطرح است و افق­های جدیدی را در فهم رفتار سیستم­های مکانیکی، سیستم­های صوتی، سیال­ها، سیستم­های شیمیائی، سیستم­های نوری، اکو سیستم­ها و سیستم­های زیستی باز کرده است، بطوریکه بسیاری آن را مهمترین کشف قرن بیستم بعد از نظریه نسبیت و مکانیک کوانتم می‌دانند. نشان داده شده است که شبکه عصبی انسان، قلب، عضله سیستم بویائی، سیستم تنفسی، سیستم عصبی-عضلانی انسان دارای رفتار آشوبگونه است. در سال­های اخیر بطور گسترده از نظریه آشوب برابی تبیین سیستم­های زیستی استفاده شده و کاربرد آن در طراحی خط مشی‌های تشخیص بیماریها، مدلسازی، و کنترل رو به گسترش است. همچنین کاربرد نظریه آشوب در حوزه­های مختلفی چون سیستم­های مخابراتی، سیستم­های الکترونیکی، معماری گسترش پیدا کرده است.

موسسات مالی و پولی به دنبال تسریع در شناخت فعالیت های کلاهبرداران و متقلبان می باشند. علت این امر اثر مسقیم آن رویخدمت رسانی به مشتریان این موسسات، کاهش هزینه های عملیاتی و باقی ماندن به عنوان یک ارائه دهنده خدمات مالی معتبر وقابل اطمینان میباشد. از طرفی در سالهای اخیر با گسترش فناوری اطلاعات و ارتباطات، بانکداری الکترونیک رواج زیادی پیدا کردهاست. در این بین به کارگیری تکنیک های شناسایی تقلب به منظور جلوگیری از اقدامات متقلبانه در سیستم های بانکداری به خصوصسیستم های بانکداری الکترونیک، امری اجتناب ناپذیر است. در این تحقیق، روش های داده کاوی به منظور تشخیص تقلب در بانکداریالکترونیک بررسی می گردد. بدین منظور از یک روش ترکیبی شامل خوشه بندی به منظور تفکیک مشتریان و رده بندی به منظور ساخت مدلی جهت کشف تقلب استفاده می شود. در مرحله خوشه بندی از روش های K میانگین، کوهنن و روش دو مرحله ای و در مرحله رده بندی از روش های تکی رده بندی شامل درخت تصمیم ،شبکه عصبی و ماشین بردار پشتیبان و همچنین روش های جمعی رده بندی مانند بگینگ، بوستینگ استفاده خواهد شد. در نهایت، نتایج بدست آمده نشان می دهد در مرحله خوشه بندی روش K میانگین خوشه بندی بهتری را انجام می دهد و مدل بگینگ شبکه های عصبی در پیشبینی رده های موجود در مجموعه داده نسبت به سایر مدلها دقت بهتری دارد.

داده کاوی مجموعه تکنیک هایی می باشد که پایگاه داده های بزرگ را به منظور دستیابی به دانش، تحلیل می کند. به منظور داده کاوی امروزه از روش های ماشینی و یا نیمه ماشینی استفاده می شود که دلیل آن هم تفاوت عمده در مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینه‌ها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازه‌های داده‌هایی می باشد که امروز مورد استفاده قرار می گیرد. داده کاوی یا Data Mining در اصل به معنای استخراج اطلاعات یا الگوهای عملکرد و روابط مشخص در میان داده ها و همین‌طور پایگاه های داده می باشد.

داده کاوی، بهره گیری از ابزار های موجود جهت کسب دانش

داده کاوی بهره‌گیری از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها به منظور کشف الگوها و روابط معتبر گفته می‌شود که استفاده از این ابزارها منجر به یافتن سریع مدل‌های آماری مورداستفاده درداده، مدل‌های آماری و الگوریتم‌های ریاضی می‌شود که این کار این به صورت خودکار و یا بر اساس تجربه‌ای که از طریق شبکه‌های عصبی یا درخت‌های تصمیم گیری به دست می‌آورند، انجام می دهند. داده کاوی علاوه بر گردآوری و مدیریت داده های انبوه، تجزیه، تحلیل اطلاعات و پیش بینی را نیز انجام میدهد که پارامتر های گوناگونی را در نظر می گیرد:

۱) قواعد انجمنی یا Association که شامل الگو هایی می باشد که یک رویداد به رویدادی دیگر ارتباط پیدا می کند.

۲) ترتیب یا Sequence: ترتیب اجرای رویداد ها را پیگیری می کند.

۳) پیش بینی یا Prediction که پیش بینی یک متغیر پیوسته را انجام می دهد.

۴) طبقه بندی یا Classification که رده های موجود در داده ها را تعریف می کند و نسبت به یکریگر متمایز می کند با این هدف که بتوان از این مدل برای پیش بینی رده رکوردهایی که برچسب رده آنها ناشناخته می‌باشد، استفاده نمود.

۵) خوشه بندی یا Clustering که مجموعه ای از رکورد ها که شباهت بیشتری را نسبت به یکدیگر دارد را در یک گروه قرار می دهد.

۶) مصور سازی یا visualization که داده های به دست آمده را شبیه سازی می کند.

ابزار های داده کاوی

۱) کلمنتاین Clementine

۲) نرم افزار Rapid Miner

۳) نرم افزار WEKA

رایانش ابری مدل رایانشی بر پایه شبکه‌های رایانه‌ای مانند اینترنت است که الگویی تازه برای عرضه، مصرف و تحویل خدمات رایانشی (شامل زیرساخت، نرم‌افزار، بستر، و سایر منابع رایانشی) با به کارگیری شبکه ارائه می‌کند. «رایانش ابری» از ترکیب دو کلمه رایانش و ابر ایجاد شده است. ابر در اینجا استعاره از شبکه یا شبکه‌ای از شبکه‌های وسیع مانند اینترنت است که کاربر معمولی از پشت صحنه و آنچه در پی آن اتفاق می‌افتد اطلاع دقیقی ندارد (مانند داخل ابر) در نمودارهای شبکه‌های رایانه‌ای نیز از شکل ابر برای نشان دادن شبکه اینترنت استفاده می‌شود. دلیل تشبیه اینترنت به ابر در این است که اینترنت همچون ابر جزئیات فنی‌اش را از دید کاربران پنهان می‌سازد و لایه‌ای از انتزاع را بین این جزئیات فنی و کاربران به وجود می‌آورد. به عنوان مثال آنچه یک ارائه‌دهنده خدمات نرم‌افزاری رایانش ابری ارائه می‌کند، برنامه‌های کاربردی تجاری آنلاین است که از طریق مرورگر وب یا نرم‌افزارهای دیگر به کاربران ارائه می‌شود. نرم‌افزارهای کاربردی و اطلاعات، روی سرورها ذخیره می‌گردند و براساس تقاضا در اختیار کاربران قرار می‌گیرد. جزئیات از دید کاربر مخفی می‌مانند و کاربران نیازی به آشنایی یا کنترل در مورد فناوری زیرساخت ابری که از آن استفاده می‌کنند ندارند.

یک شبکه کامپیوتری یا مخابراتی، شامل یک سری تجهیزات و زیرساخت است که اجرای آن در مقیاس تجاری، معمولاً با هزینه های زمانی و مالی چشمگیری همراه است. بنابراین لازم است قبل از اجرای واقعی شبکه، یک مدل سازی و آنالیز قبلی در مورد شبکه مورد نظر صورت گیرد و مشکلات احتمالی شبکه، شناسایی و برطرف گردد. برای این کار نیاز به ابزاری داریم که تجهیزات و ارتباطات شبکه را برای ما مدل سازی و شبیه سازی کند. NS2 یا Network Simulator 2 محیط نرم افزاری است که اکثر شرکت ها و تیم های پژوهشی، دانشجویان و محققین حوزه شبکه برای مدل سازی، شبیه سازی، Emulation و تحلیل و ارزیابی کارآیی شبکه و پروتکل های شبکه از آن استفاده می کنند. NS2 اکثر پروتکل های متداول شبکه را پوشش می دهد. با استفاده از شبیه سازی شبکه با NS2 می توان یک شبکه را قبل از پیاده سازی واقعی، مدل سازی نموده و پارامترهای مختلف شبکه را در شبیه سازی تغییر داد و نتایج حاصل از شبیه سازی ها را مورد ارزیابی و مقایسه قرار داد.

NS2 یا Network Simulator 2 محیط نرم افزاری است که اکثر شرکت ها و تیم های پژوهشی، دانشجویان و محققین حوزه شبکه برای مدل سازی، شبیه سازی، Emulation و تحلیل و ارزیابی کارآیی شبکه و پروتکل های شبکه از آن استفاده می کنند.

NS2 اکثر پروتکل های متداول شبکه را پوشش می دهد. با استفاده از شبیه سازی شبکه با NS2 می توان یک شبکه را قبل از پیاده سازی واقعی، مدل سازی نموده و پارامترهای مختلف شبکه را در شبیه سازی تغییر داد و نتایج حاصل از شبیه سازی ها را مورد ارزیابی و مقایسه قرار داد.

پس از هر شبیه سازی شبکه با NS2 می توان یک سری آماره یا Statistic را از نتایج شبیه سازی استخراج نمود. آماره ها در واقع پارامترهایی هستند که با انجام شدن هر شبیه سازی، مقدار آنها مشخص می شود.

شبیه سازی با NS2 از دیدگاه کاربر

معماری NS2

شبیه سازی با NS2 از دیدگاه برنامه نویسی

دلیل استفاده از دو زبان OTcl و C++ در NS2

ساختار دایرکتوری های NS2

Ns2 چیست؟

تاریخچه NS2

پروتکل های پشتیبانی شده در NS2

شبکه های قابل شبیه سازی با NS2

زبان های برنامه نویسی استفاده شده در NS2

مقایسه NS2 با سایر شبیه سازهای شبکه

مدل سازی چیست؟

تعریف مدل سازی با رویکردهای تحلیلی و شبیه سازی

شبیه سازی وابسته به زمان

مراحل انجام شبیه سازی

مؤلفه های شبیه سازی شبکه

شبکه چیست؟

مفهوم لایه بندی در شبکه

مفهوم پروتکل

مدل مرجع OSI و TCP/IP

معرفی دوره های NS2

مجموعه دوره های آموزشی شبیه ساز NS2 ، مربوط به آموزش شبیه سازی شبکه های کامپیوتری با استفاده از شبیه ساز NS2 می باشد.

ما دوره های آموزش شبیه ساز NS2 را به چند دوره مجزا تقسیم کردیم تا شما دانش پژوهان محترم بتوانید با صرف زمان و هزینه کمتر ، به صورت جداگانه به یادگیری موضوعات مورد نیاز خود بپردازید.

تقسیم بندی دوره های آموزش NS2 به صورت زیر  می باشد:

دوره آموزش مقدماتی شبیه ساز NS2 

دوره آموزش پیشرفته شبیه ساز NS2

ns2 چیست؟pdf آموزش ns2آموزش ns2آموزش ns2 آموزش پیشرفته ns2آموزش شبیه ساز ns2آموزش فارسی ns2آموزش کامل ns2آموزش نرم افزار ns2تدریس ns2تدریس خصوصی ns2دانلود اموزش ns2دانلود فیلم آموزش ns2دانلود فیلم آموزش نرم افزار ns2دوره ns2دوره ns2 آموزش ns2دوره آموزش مجازی ns2دوره آموزشی ns2دوره های آموزش ns2دوره های آموزشی ns2شبیه ساز ns2شبیه ساز شبکه ns2شبیه سازی شبکه های بی سیمفیلم ns2فیلم آموزش ns2فیلم های ns2فیلم های ns2 به زبان فارسیفیلم های آموزش ns2فیلم های آموزش ns2 به زبان فارسیفیلم های آموزش شبیه ساز ns2فیلم های آموزش فارسی ns2کلاس ns2

یک شبکه کامپیوتری یا مخابراتی، شامل تجهیزات و زیرساختی است که اجرای آن در مقیاس تجاری، معمولاً با هزینه های زمانی و مالی چشمگیری همراه است. بنابراین لازم است قبل از اجرای واقعی شبکه، یک مدل سازی و تحلیل قبلی در مورد شبکه مورد نظر صورت گیرد و مشکلات احتمالی شبکه، شناسایی و برطرف گردد. برای این کار نیاز به ابزاری داریم که تجهیزات و ارتباطات شبکه را برای ما مدل سازی و شبیه سازی کند.

NS3 محیط نرم افزاری است که اکثر شرکت ها و تیم های پژوهشی، دانشجویان و محققین حوزه شبکه برای مدل سازی، شبیه سازی، Emulation و تحلیل و ارزیابی کارآیی شبکه و پروتکل های شبکه از آن استفاده می کنند. NS3 اکثر پروتکل های متداول شبکه را پوشش می دهد. با استفاده از NS3 می توان یک شبکه را قبل از پیاده سازی واقعی، مدل سازی نموده و پارامترهای مختلف شبکه را در شبیه سازی تغییر داد و نتایج حاصل از شبیه سازی ها را مورد ارزیابی و مقایسه قرار داد. پس از هر شبیه سازی می توان یک سری آماره یا Statistic را از نتایج شبیه سازی استخراج نمود. آماره ها در واقع پارامترهایی هستند که با انجام شدن هر شبیه سازی، مقدار آنها مشخص می شود.

شبیه ساز NS3 شبکه­ های مبتنی بر IP و غیر IP را پشتیبانی می ­کند و علاوه بر این با بهره ­گیری از یک زمان­بند بلادرنگ امکان تعامل با یک سیستم واقعی (Emulation) را نیز فراهم می ­نماید. شبیه ساز NS3 دارای قابلیت Backward Compatibility با NS2 نیست. یعنی قرار نیست همه ویژگی های NS2 به طور مستقیم در NS3 نیز پشتیبانی شوند. بلکه شبیه ساز NS3 یک شبیه ساز جدید است. هرچند که هر دو شبیه ساز در ++C نوشته شده است اما شبیه ساز NS3 یک شبیه ساز جدیدی است که نمی تواند رابط های برنامه کاربردی NS2 را پشتیبانی کند.

مزیت شبیه ساز NS3 در مقایسه با سایر شبیه ­سازهای مبتنی بر رویداد، عدم استفاده از زبان های مدل سازی مانند TCL است. شبیه ساز NS3 از زبان های ++C و Python استفاده کرده است در حالی که بسیاری از شبیه­ سازها از زبان­ های مدل سازی خاص حوزه­ کاری مد نظرشان استفاده می­ کنند.

flow monitorns3 چیست؟آموزش ns3آموزش برنامه ns3آموزش سریع ns3آموزش شبیه ساز ns3آموزش کار با ns3آموزش نرم افزار ns3برنامه ns3دوره آموزش ns3دوره آموزش مجازی ns3دوره ارزان ns3دوره کوتاه ns3شبیه سازی شبکهشبیه سازی شبکه با ns3فیلم ns3فیلم آموزش ns3فیلم های ns3فیلم های آموزش ns3

پروژه های مرتبط با پردازش تصویر با متلب

پروژه های مرتبط با داده کاوی Data mining با متلب

پروژه های مرتبط با بیگ دیتا Big Data با متلب

پروژه های مرتبط با شبکه حسگر بی سیم (مسیریابی) با متلب

پروژه های مرتبط با IOT اینترنت اشیا با متلب

پروژه های مرتبط با سیستم های توصیه گر با متلب

پروژه های مرتبط با الگوریتم های فرا ابتکاری , PSO GSO با متلب

پروژه های مرتبط هوش مصنوعی با متلب

پروژه های مرتبط تشخیص تومور از تصاویر پزشکی با متلب

پروژه های مرتبط پردازش تصویر -تشخیص پلاک خودرو در شرایط مختلف با متلب

پروژه های مرتبط پردازش تصویر در زمینه تشخیص چهره با متلب

پروژه های مرتبط تشخیص و لبه یابی تصاویر با متلب

پروژه های مرتبط تشخیص و تعیین سرعت خودرو از روی تصاویر با متلب

پروژه های مرتبط هوش مصنوعی در زمینه فشرده سازی تصویر با متلب

پروژه های مرتبط هوش مصنوعی در زمینه بازیابی تصویر با متلب

پروژه های مرتبط هوش مصنوعی در زمینه بازیابی و دسته بندی محصول با استفاده از پردازش تصویر با متلب

پروژه های مرتبط پردازش تصویر در زمینه شناسایی راه ها از تصوایر ماهواره ای با متلب

پروژه های مرتبط پردازش سیگنال با متلب

پروژه های مرتبط مهندسی پزشکی بیوالکتریک با متلب

پروژه های مرتبط مهندسی پزشکی بیومکانیک با متلب

سرویس های مبتنی بر  Cloud

پروژه های مرتبط در زمینه تجزیه مدهای تجربی-EMD با متلب

پروژه های مرتبط در زمینه تبدیل ویولت-wavelet با متلب

پروژه های مرتبط پردازش سیگنال ECG,EGG,EMG,CTG با متلب

پروژه های مرتبط تشخیص بیماری با استفاده از شبکه عصبی RBF و ماشین بردار پشتیبان SVM با متلب

پروژه های مرتبط پردازش تصاویر دیجیتال (Digital Image Processing) با متلب

پروژه های مرتب بینایی ماشین (Machine Vision) با متلب

پروژه های مرتبط شناسایی حالت چهره افراد (Facial Expression) با متلب

پروژه های مرتبط تشخیص هویت افراد با استفاده از تصاویر چهره (Face Recognition) با متلب

پروژه های مرتبط تشخیص هویت افراد با استفاده از تصاویر عنبیه چشم (Iris Recognition)

پروژه های مرتبط تخمین جهت نگاه (Eye Gaze Estimation) با متلب

پروژه های مرتبط ردیابی اشیا در تصاویر (Object Tracking) با متلب

پروژه های مرتبط بهبود کیفیت تصاویر (Image Enhancement) با متلب

یک شبکه کامپیوتری یا مخابراتی ( همچنین شبکه های SDN یا شبکه های مبتنی بر نرم افزار ) ، شامل تجهیزات و زیرساختی است که اجرای آن در مقیاس تجاری، معمولاً با هزینه های زمانی و مالی چشمگیری همراه است. بنابراین لازم است قبل از اجرای واقعی شبکه ، یک مدل سازی و تحلیل قبلی در مورد شبکه مورد نظر صورت گیرد و مشکلات احتمالی شبکه، شناسایی و برطرف گردد. برای این کار نیاز به ابزاری داریم که تجهیزات و ارتباطات شبکه را برای ما مدل سازی و شبیه سازی کند.

دوره آموزشی برای مدل سازی، شبیه سازی و تحلیل و ارزیابی کارآیی شبکه های مبتنی بر نرم افزار و پروتکل های موجود در شبکه های SDN  

تشریح ساختار شبکه های فعلی

نقاط ضعف و مشکلات شبکه های فعلی

معماری شبکه های SDN

وجه تمایز معماری شبکه های SDN با شبکه های فعلی

مزایا و ویژگی های شبکه های SDN

چالش های موجود در شبکه های SDN

معرفی مشهورترین شبکه های SDN در حال استفاده توسط کمپانی های معتبر

معرفی مفهوم ONF

معرفی پروتکل OpenFlow

معرفی OVS یا Opnen VSwitch

معرفی شبیه سازها برای شبکه های SDN

معرفی کنترلر ها در شبکه های SDN

کنترلر OpenDayLight

کنترلر Floodlight

کنترلر Beacon

کنترلر NOX

کنترلر POX

کنترلر Ryu Controller

کنترلر Cherry

کنترلر Faucet

کنترلر OpenContrail

معرفی شبیه ساز Mininet

قابلیت های شبیه ساز مینی نت

نحوه دانلود و نصب مینی نت

تشریح ساختار و راه اندازی یک توپولوژی ساده و اولیه در مینی نت

دستورات شبیه ساز مینی نت

ایجاد توپولوژی های مختلف اعم از خطی، درختی در مینی نت

نحوه باز کردن پنجره واسط مربوط به میزبان ها

روش های ساخت سناریوهای دلخواه در شبیه ساز مینی نت به صورت گرافیکی

اجرای Wireshark

تبادل اطلاعات در مینی نت

ذخیره نتایج

نحوه اجرای برنامه ها در پس زمینه مینی نت

تنظیم پارامترهای سناریوی شبیه سازی از خط فرمان

نحوه اجرای برنامه ها در پس زمینه مینی نت

تنظیم پارامترهای سناریوی شبیه سازی از خط فرمان

معرفی دوره های SDN

مجموعه دوره های آموزشی شبیه سازی SDN ، مربوط به آموزش شبیه سازی و مدل سازی شبکه های مبتنی بر نرم افزار با استفاده از نرم افزار MiniNet و کنترلرهای پرکاربرد مانند کنترلرOpenDayLight می باشد.

تقسیم بندی دوره های آموزش SDN به صورت زیر  می باشد:

دوره آموزش شبیه سازی با Mininet

دوره آموزش مقدماتی شبیه سازی SDN (با شبیه ساز miniNet و کنترلر OpenDayLight)

دوره آموزش پیشرفته شبیه سازی SDN (با شبیه ساز miniNet و کنترلر OpenDayLight)

مجموعه دوره های آموزشی شبیه ساز NS2 ، مربوط به آموزش شبیه سازی شبکه های کامپیوتری با استفاده از شبیه ساز NS2 می باشد.

ما دوره های آموزش شبیه ساز NS2 را به چند دوره مجزا تقسیم کردیم تا شما دانش پژوهان محترم بتوانید با صرف زمان و هزینه کمتر ، به صورت جداگانه به یادگیری موضوعات مورد نیاز خود بپردازید.

تقسیم بندی دوره های آموزش NS2 به صورت زیر  می باشد:

دوره آموزش مقدماتی شبیه ساز NS2 

دوره آموزش پیشرفته شبیه ساز NS2

شبیه سازی با NS2 از دیدگاه کاربر

معماری NS2

شبیه سازی با NS2 از دیدگاه برنامه نویسی

دلیل استفاده از دو زبان OTcl و C++ در NS2

ساختار دایرکتوری های NS2

Ns2 چیست؟

تاریخچه NS2

پروتکل های پشتیبانی شده در NS2

شبکه های قابل شبیه سازی با NS2

زبان های برنامه نویسی استفاده شده در NS2

مقایسه NS2 با سایر شبیه سازهای شبکه

مدل سازی چیست؟

تعریف مدل سازی با رویکردهای تحلیلی و شبیه سازی

شبیه سازی وابسته به زمان

مراحل انجام شبیه سازی

مؤلفه های شبیه سازی شبکه

شبکه چیست؟

مفهوم لایه بندی در شبکه

مفهوم پروتکل

مدل مرجع OSI و TCP/IP

ns2 چیست؟pdf آموزش ns2آموزش ns2آموزش ns2 امیرکبیرآموزش پیشرفته ns2آموزش شبیه ساز ns2آموزش فارسی ns2آموزش کامل ns2آموزش نرم افزار ns2تدریس ns2تدریس خصوصی ns2دانلود اموزش ns2دانلود فیلم آموزش ns2دانلود فیلم آموزش نرم افزار ns2دوره ns2دوره ns2 آموزش ns2دوره آموزش مجازی ns2دوره آموزشی ns2دوره های آموزش ns2دوره های آموزشی ns2شبیه ساز ns2شبیه ساز شبکه ns2شبیه سازی شبکه های بی سیمفیلم ns2فیلم آموزش ns2فیلم های ns2فیلم های ns2 به زبان فارسیفیلم های آموزش ns2فیلم های آموزش ns2 به زبان فارسیفیلم های آموزش شبیه ساز ns2فیلم های آموزش فارسی ns2کلاس ns2

انجام پروژه متلب ، پروژه متلب ، پروژه matlab ، شبیه سازی با متلب ، شبیه سازی مقاله با متلب ، پیاده سازی مقاله با متلب ، پردازش تصویر در متلب ، انجام پروژه پردازش تصویر ، شبکه عصبی در متلب ، الگوریتم ژنتیک در متلب ، الگوریتم pso در متلب ، انجام پروژه هوش مصنوعی ، پروژهای آماده متلب ، آموزش متلب ، انجام پروژه مهندسی 

آموزش انجام شبیه سازی با متلب Matlab و به دست آوردن نتایج مشابه مقاله مورد شبیه سازی امری بسیار زمان بر است. لذا معمولا در این گونه موارد نتایجی نزدیک به کار انجام شده توسط نویسنده مقاله علمی به دست می آید.

توجه داشته باشید که پروژه های شبیه سازی simulation مهندسی متلب MATLAB به علت تخصصی بودن نیاز به متخصص و محققی دارد که فارغ التحصیل مهندسی همان گرایش پروژه باشد.

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط با پردازش تصویر با متلب

پروژه های مرتبط با داده کاوی Data mining با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط با بیگ دیتا Big Data با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط در زمینه تجزیه مدهای تجربی-EMD با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط در زمینه تبدیل ویولت-wavelet با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط پردازش سیگنال ECG,EGG,EMG,CTG با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط تشخیص بیماری با استفاده از شبکه عصبی RBF و ماشین بردار پشتیبان SVM با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط پردازش تصاویر دیجیتال (Digital Image Processing) با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتب  بینایی ماشین (Machine Vision) با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط شناسایی حالت چهره افراد (Facial Expression) با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط تشخیص هویت افراد با استفاده از تصاویر چهره (Face Recognition) با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط تشخیص هویت افراد با استفاده از تصاویر عنبیه چشم (Iris Recognition)

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط تخمین جهت نگاه (Eye Gaze Estimation) با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط ردیابی اشیا در تصاویر (Object Tracking) با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط بهبود کیفیت تصاویر (Image Enhancement) با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط و پروژه های مهندسی پزشکی:

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط پردازش سیگنال با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط مهندسی پزشکی بیوالکتریک با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط مهندسی پزشکی بیومکانیک با متلب

آموزش گام به گام شبیه سازی پروژه های مرتبط پردازش تصاویر پزشکی با متلب

انجام پروژه اي با ns3 که تغييراتي در کنترلر sdn يعني openflow

سرور/کلاينت/ روتر/ سوييچ هاي opeenflow

اجرا گرفتن از پروژه شبيه سازي شبکه SDN

توسعه نرم افزاري شبکه SDN و افزايش کارايي و کاهش هزينه ها

پروژه شبیه سازی sdn

پروژه شبیه سازی sdn software defined network

یک پروژه پیاده سازی sdn و یک پروژه wsn

در حوزه مهندسی ترافیک در sdn)software defined network)

SDN and NFV Integration in Generalized Mobile Network Architecture–تلفیق sdn و nvf در معماری شبکه موبایل

درخواست ترجمه مقاله مزبور در زمینه کامپیوتر در حوزه SDN ( شبکه های مبتنی بر نرم افزار ) می باشد.

شبیه سازی شبکه sdn

امنیت در sdn

امنیت sdn در پایتون و متلب و مینی نت اجرای کردن نمودارها با متلب

پیاده سازی پروتکل BGP توسط کنترلر های شبکه های نرم افزاری تعریف شده SDN مانند ODL یا ONOS

شبکه مبتنی بر اطلاعات بر روی بستر SDN و OpenFlow

ترجمه تخصصی کامپیوتر بحث شبکه و sdn

در این بخش، ابتدا به صورت کوتاه شبیه ساز NS3 به شما معرفی می شود و سپس نحوه نصب لینوکس اوبونتو روی ماشین مجازی به شما آموزش داده می شود. برای نصب NS3 ابتدا یک VMWare را نصب کرده و سپس یک لینوکس اوبونتو در VM نصب خواهیم کرد. در مرحله بعد قبل از نصب خود NS3 پکیج های پیش نیاز آن را روی لینوکس ubuntu نصب می کنیم و شبیه ساز NS3 را به صورت کامل نصب می کنیم. شما با مشاهده جلسات آموزشی این هفته خواهید توانست NS3 را بدون هیچ مشکلی روی سیستم خود نصب کرده و از آن استفاده نمایید.

دوره آموزش مجازی (ویدئو + رفع اشکال آنلاین) شبیه سازی محاسبات ابری با Cloudsim ،

پیش زمینه این شبیه ساز برنامه جاوا ست

کلودسیم  محیط گرافیکی برای ارتباط با کاربر.

نرم افزار cloudsim از مدل سازی و شبیه سازی 

آموزش شبیه سازی محاسبات ابری با Cloudsim.

سطح دوره: مقدماتی تا پیشرفته مخاطبین: دانشجویان ارشد و دکتری شبکه و شبیه سازی با کلود سیم 

جهت سفارش انجام شبیه سازی با ns2 می توانید با ما درتماس باشید.

در اکثر موارد مشاهده شده است دانشجویان در انجام پروژه های NS2 و شبیه سازی با نرم افزار NS2 دچار مشکل هستند

 شبیه ساز NS2 ورژن دوم شبیه ساز NS – Network Simulator است. NS اساسا مبتنی بر شبیه ساز شبکه به نام REAL می‌باشد. ورژن اولیه NS در سال ۱۹۸۹ طراحی شده و در سال‌های اخیر تکامل زیادی داشته و تا ورژن سوم نیز ادامه یافته است. ورژن دوم NS یعنی NS2 در تحقیقات آکادمیک به طور گسترده‌ای از آن استفاده می‌شود و دارای پکیج‌های بسیاری می‌باشد که توسط افرادی که هیچ منفعت مالی از آن ندارند توسعه داده شده است. جهت یادگیری نرم افزار ns2 بهترین روش استفاده از تجربه متخصصین مسلط بر این نرم افزار می باشد.ما با در اختیار داشتن متخصصین مسلط بر نرم افزار ns2 شما را در فراگیری و اجرای شبیه سازی های شبکه یاری می رسانیم. فراگیری این نرم افزار و توانایی اجرای شبیه سازی های مرتبط،نیاز به آشنایی یا مفاهیم پایه شبکه دارد. آموزش این نرم افزار به علت پیچیدگی و دشواری در یادگیری حتما باید به صورت حضوری باشد.آموزش آنلاین و مطالعه متون آموزشی فقط در حد یادگیری سطحی به شما کمک می کند.

یک شبکه کامپیوتری یا مخابراتی ( همچنین شبکه های SDN یا شبکه های مبتنی بر نرم افزار ) ، شامل تجهیزات و زیرساختی است که اجرای آن در مقیاس تجاری، معمولاً با هزینه های زمانی و مالی چشمگیری همراه است. بنابراین لازم است قبل از اجرای واقعی شبکه ، یک مدل سازی و تحلیل قبلی در مورد شبکه مورد نظر صورت گیرد و مشکلات احتمالی شبکه، شناسایی و برطرف گردد. برای این کار نیاز به ابزاری داریم که تجهیزات و ارتباطات شبکه را برای ما مدل سازی و شبیه سازی کند.

فايل ها ي شبيه سازي شبکه SDN و نحوه اجرا

 اجرا گرفتن هم با شبيه ساز mininet.

بررسی شبکه هاي SDN

سیستم پیشنهاد دهنده یکی از مهمترین و پرکاربردترین ابزارهای استفاده از خدمات یک سیستم برای کاربران می باشد. که کیفیت بالای آن رضایت افراد و مشتریان را در پی داردبا توجه به ضرورت این دستاورد، بخصوص از اوایل دهه 90 میلادی با کلید خوردن عنوان “سیستم پیشنهاد دهنده“، تعداد زیادی از محققین بر روی این حوزه از جهات مختلف و با اهداف متفاوت در حال پژوهش ­هایی در ابعاد گوناگون بوده ­اند.

سیستم توصیه گر

شبیه سازی سیستم توصیه گر

شبیه سازی سیستم پیشنهاد دهنده

آموزش کدنویسی پروژه سیستم توصیه گر

شبیه سازی شبکه های بین خودرویی (VANET) با شبیه ساز Ns3

شبیه سازی مربوط به یک پروتکل پخش همگانی WAVE در ns3

نرم افزار OMNET از معروف ترین و محبوب ترین ابزار های شبیه سازی شبکه های کامپیوتری است که عملکرد آن بر اساس رویداد های گسسته می باشد که ابزاری کد باز (open source) و با قابلیت توسعه است. شبیه ساز امنت دارای محیط گرافیکی می باشد و ماژول های مختلف را نیز در خود جای داده است. امنت یک نرم افزار شبیه ساز مبتنی بر زبان برنامه نویسی سی پلاس پلاس می باشد که از کتابخانه ها و چارچوب های متنوع این زبان استفاده می کند. وظیفه اصلی این نرم افزار در درجه اول، شبیه سازی ساختمان شبکه است. این شبیه ساز شبکه در سیستم عامل های windows و Mac و توزیع‌ های مختلف Linux قابل نصب می باشد. نرم افزار OMNET فریم ورک های متنوعی دارد که هر یکی از آنها عملکرد خاصی را در شبیه سازی ارئه می کند که از در معروف ترین آنها INET, INETMANET, Simulte, OverSIM, Veins, ReaSE, Castalia می باشند.