روش یادگیری عمیق مبتنی بر داده های بزرگ برای تشخیص عیب در صنعت سیستم های تولیدی 4.0

سایت خانه پروژه یکی از بزرگترین سایتهای فروش فایل و پروژه در کشور است که با قرار دادن هزاران پروژه در حوزه ها و رشته های مختلف به مرجعی برای دانشجویان و شرکت های تجاری برای دریافت پروژه های آماده تبدیل شده است.در زیر پروژه ای آماده با موضوع“روش یادگیری عمیق مبتنی بر داده های بزرگ برای تشخیص عیب در صنعت سیستم های تولیدی 4.0” برای شما عزیزان قرار داده شده که توضیحات آن را در ادامه میتوانید مشاهده نمایید.

مقاله :

مقاله نویسی از جمله مهارت هایی است که افراد تحصیل کرده دانشگاهی باید در خصوص نگارش آن اطلاع کافی داشته باشند. مقالات دانشگاهی به انواع مختلفی تقسیم بندی شده که این دسته بندی بر اساس سطح علمی هر یک از آن ها می باشد، در نتیجه هر کدام از اجزای مختلفی نیز تشکیل شده اند.

مقاله نوشتاری بین یک تا سی صفحه است که توسط محققان دانشگاهی و یا دانشجویان حوزه های مختلف دانشگاهی نوشته و در صورت اخذ مجوزهای لازم به چاپ می رسد. مهم ترین مرحله برای نوشتن مقاله، انتخاب موضوع و سپس تیتر بندی کردن محتوای آن است. در واقع مقاله همانند یک پایان نامه کوچک شده هست که اطلاعات را در طی چند صفحه کوتاه در اختیار مخاطبین خود قرار می دهد.

برای نگارش مقاله نمی توان سبک واحدی را در نظر داشت، چرا که مقالات بر اساس دسته بندی هایی که دارند به سطوح مختلف علمی تقسیم شده. بر این اساس نوع نگارش و جزئیاتی که باید در آن ها به کار برد با یکدیگر متفاوت است.

توضیحات پروژه :

عنوان :روش یادگیری عمیق مبتنی بر داده های بزرگ برای تشخیص عیب در صنعت سیستم های تولیدی 4.0

در این پروژه که یک پروژه مقاله آماده با موضوع روش یادگیری عمیق مبتنی بر داده های بزرگ برای تشخیص عیب در صنعت سیستم های تولیدی 4.0 در 6 صفحه ورد می باشد ، در ادامه چکیده ای از این مقاله را خواهیم داشت :

چکیده

با توجه به پیشرفت تکنولوژی در سیستم های تولیدی امروزی، حجم زیادی از داده ها با حجم، سرعت و انواع گوناگون تولید می شود. این مطالعه مدل جدیدی را ارائه می‌کند که تسهیلات یادگیری iFactory را به یک سیستم تولیدی کاملاً  Industry 4.0 (4.0) تبدیل می‌کند. برای دستیابی به این هدف، ما از اجزاء و حسگرهای سیستم فیزیکی سایبری (CPS)، اینترنت اشیاء (IoT)، روش‌های یادگیری عمیق و محاسبات ابری برای برآورده کردن کامل توانمندسازهای I4.0 استفاده کردیم. رایانش ابری در دو مرحله استفاده می شود: (1) در طول مرحله آموزش مدل برای نگهداری مقدار زیادی از داده های تصویری محصول جمع آوری شده از ایستگاه بازرسی، و (2) در طول اجرای مدل.

مدل یادگیری اصلی مبتنی بر یک شبکه عصبی کانولوشن (CNN) است که از تصاویر محصول گرفته شده در خط تولید برای پیش‌بینی موارد معیوب در خط آموزش داده شده است. مدل با روش Resnet مقداردهی اولیه شد و به منظور بهبود نرخ یادگیری و کاهش عملکرد تلفات بهینه شد. مدل یادگیری نظارت شده عملکرد پیش‌بینی با دقت بالایی را تا 96.75 درصد در فرآیند تصمیم‌گیری بلادرنگ به دست آورد. این مدل توانست نقشه ویژگی محصول معمولی غیر کارآگاهی را استخراج کند و از آن برای بهبود دقت و کاهش ترافیک بین ایستگاه iFactory و سرور ابری استفاده کند. این مدل از چارچوب محاسباتی موازی داده‌های بزرگ برای دستیابی به تصمیم‌گیری در زمان واقعی استفاده می‌کند. این مدل را می توان در سیستم فعلی اعمال کرد و مانند تمام قابلیت های آن برای سیستم های جدیدتر پذیرفت.

 Keywords: Big Data; CPS; IoT; Cloud Computing; Smart Manufacturing; Industry 4.0; Machine Learning; Deep Learning; Convolutional Neural Network.

نحوه خرید و دانلود فایلهای پروژه :

جهت دانلود فایل های این پروژه ابتدا آن را از طریق لینک خرید به سبد خرید خود اضافه کنید و بعداز آن به سبد خرید رفته و مراحل پرداخت هزینه را تکمیل نمایید.

به محض واریز هزینه پروژه“روش یادگیری عمیق مبتنی بر داده های بزرگ برای تشخیص عیب”لینک دانلود پروژه به شما نمایش داده می شود.

فایل های پروژه بصورت 100% تست شده و تمامی فایلها سالم می باشند.

سفارش پروژه مشابه :

اگر این پروژه نیازهای شما را برطرف نمی کنید میتوانید به صفجه انجام پروژه تجارت الکترونیک مراجعه نموده و از طریق راه های گفته شده توضیحات پروژه خود را برای ما ارسال نمایید.

مشاهده و خرید پروژه های مشابه :

در سایت خانه پروژه می توانید پروژه های مشابه زیادی را مشاهده و درصورتی که با نیازتان همخوانی داشت آن را خریداری و دانلود نمایید.جهت مشاهده این پروژه ها به صفحه پروژه های آماده تجارت الکترونیک مراجعه نمایید.