کد متلب زنبور عسل غیرخطی

کد متلب زنبور عسل غیرخطی الگوریتم زنبور عسل از جمله الگوریتم های تکاملی است که برای بهینه سازی و حل توابع غیرخطی استفاده میشود در این کار ما از الگوریتم زنبور عسل برای بهینه کردن تابع غیرخطی زیر استفاده کرده ایم کد متلب الگوریتم زنبور عسل الگوریتم زنبور عسل جهت دریافت کد متلبالگوریتم تکاملی زنبور عسل (Bee Algorithm) برای بهینه سازی و حل توابع غیرخطی یا انجام پروژه و مقاله با الگوریتم تکاملی زنبور عسل (Bee Algorithm)با ما تماس بگیرید. کد متلب بهینه سازی تابع غیرخطی با الگوریتم زنبور عسل + فایل توضیحات خط به خط کد متلب الگوریتم زنبور عسل قیمت : 30 هزار تومان کد متلب کلاس بندی داده های چند کلاسه با svm ماشین بردار پشتیبانی (Support vector machines – SVMs) یکی از روشهای یادگیری بانظارت است که از آن برای طبقهبندی و رگرسیون استفاده میکنند. این روش از جملهٔ روشهای نسبتاً جدیدی است که در سالهای اخیر کارایی خوبی نسبت به روشهای قدیمیتر برای طبقهبندی از جمله شبکههای عصبی پرسپترون نشان داده است. مبنای کاری دستهبندی کنندة SVM دستهبندی خطی دادهها است و در تقسیم خطی دادهها سعی میکنیم خطی را انتخاب کنیم که حاشیه اطمینان بیشتری داشته باشد. با روش SVM میتوان داده هایی با دو کلاس را از هم جدا کرد ، یکی از مسائل مهم کلاس بندی داده هایی است که در بیش از دو کلاس قرار میگیرند سوال مهم این است که چگونه داده های چند کلاسی را با svm دسته بندی کنیم؟ ما در این کد داده های iris را که در سه کلاس قرار دارند با استفاده از روش svm کلاس بندی کرده ایم جهت دریافت کد متلب دسته بندی داده های چند کلاسی با SVM با ما تماس بگیرید کد موازی خوشه بندی کامینز kmeans کد متلب خوشه بندی بصورت موازی Parallel Computing در این کد ما روش خوشه بندی کامینز Kmeans را بصورت موازی یا paralell پیاده سازی کرده ایم و از ان برای سگمت کردن تصویر استفاده کرده ایم همانطور که میدانید برای اینکه یک کد را بصورت موازی در متلب اجرا کنید باید کد را بصورتی بنویسید که امکان اجزای موازی ان وجود داشته باشد و دستوراتی که در حلقه parfor برای اجرای موازی قرار میگیرند باید مستقل از اندیس حلقه باشند یعنی یک کد درون حلقه به تکرارهای قبلی یا بعدی حلقه وابسته نباشد ما برای اجرای موازی خوشه بندی کامینز بصورت زیر عمل کرده ایم: برای موازی کردن کد از مقاله با نام 'Parallel Implementation of K-Means on Multi-Core Processors' استفاده کرده ایم همچنین برای پیاده سازی در متلب از تولباکس Paralell Computing و درستورات matlabpool و parfor استفاده کرده ایم در پایان کد ما همچنین زمان های اجرا را مقایسه کرده ایم زمان اجرای کد بصورت معمولی 75 ثانیه و زمان اجرای موازی کد 25 ثانیه می باشد جهت دریافت کد متلب الگوریتم سگمنت کردن تصویر با الگوریتم K- Meansبصورت موازی با ما تماس بگیرید ترکیب کد متلب با سی شارپ استفاده از CUDA در MATLAB استفاده از CUDA در MATLAB بررسی قابلیتهای معرفی شده توسط Jacket پردازش موازی (Parallel Computing) در متلب جهت دریافت کد متلب الگوریتم سگمنت کردن تصویر با الگوریتم K- Means با ما تماس بگیرید 09367292276 azsoftir@gmail.com azsoft.ir