دسته بندی خاک با الگوریتم SVM در متلب
در این پست دسته بندی خاک با الگوریتم SVM یا الگوریتم ماشین بردار پشتیبان چند کلاسه از روی تصاویر را در نرم افزار MATLAB آماده کردیم که در واقع پیاده سازی مقاله Machine Learning in Soil Classification می باشد. این سورس کد یک پروژه مناسب در حوضه ی پردازش تصویر، بینایی ماشین، رشته مهندسی عمران ، علوم و مهندسی خاک ، خاک شناسی و مهندسی کشاورزی است. در ادامه به معرفی این پروژه و توضیحاتی در رابطه با تشخیص و دسته بندی یا طبقه بندی خاک پرداخته و فیلم و تصاویری از خروجی این پروژه قرار داده شده و مقاله مرجع نیز به در لینک پایین قابل دانلود است.
معرفی مقاله تشخیص و دسته بندی انواع خاک
در این مقاله یک روش خودکار برای تشخیص و دسته بندی یا طبقه بندی انواع خاک ارائه شده است که یک پروژه عالی در زمینه بینایی ماشین است. در مرحله اول، الگوریتم ماشین بردار پشتیبان اقدام به تقسیم بندی می کند. در مرحله دوم، ویژگی های برجسته از این بخش ها استخراج می شود.
خاک های بررسی شده در تشخیص و دسته بندی انواع خاک از تصاویر
در پروژه تشخیص انواع خاک با الگوریتم SVM به طبقه بندی ۷ نوع مختلف از خاک پرداخته شده است که شامل موارد زیر است:
- خاک رس (Clay)
- زغال سنگ نارس رس دار (Clayey Peat)
- شن و ماسه رس دار (Clayey Sand)
- گیاخاک (Humus)
- ذغال سنگ نارس (Peat)
- خاک رس شنی (Sandy Clay)
- شن و ماسه سیلتی یا لای (Silty Sand)
دسته بندی انواع خاک
خاک ها از نگاه ژئوتکنیک به دو دسته کلی درشت دانه و ریزدانه طبقه بندی می شوند اما از نگاه علم خاک شناسی، خاک ها به سه دسته درشت بافت مانند خاک های شنی و متوسط بافت مانند لای و ماسه و ریز بافت مانند خاک های رسی تقسیم بندی می شوند. خاک های که بافت درشت تر دارند حجم منافذ آنها نسبت به خاک های ریز بافت بیشتر هستند اما در آنها ظرفیت نگهداری آب به دلیل بزرگی قطر خلل و فرج کمتر می باشد. حجم خلل و فرج در خاک های رسی کمتر از خاک های ماسه ای و شنی است اما در نگهداری آب ظرفیت بیشتری دارند. نفوذ پذیری بیشتری در خاک های ماسه ای نسبت به خاک های رسی وجود داشته و آب جذب نکرده و راحتی از دست می دهند و همینطور توانایی ذخیره سازی رطوبت در آنها کمتر از خاک های ریز بافت می باشد.
تصاویری از خروجی محصول
ویدئوی معرفی محصول
درباره محصول
دسته بندی خاک با الگوریتم SVM در متلب عنوان محصولی است که در این پست به تشخیص انواع خاک با الگوریتم SVM پرداخته شده است. محصول در نرم افزار متلب 2017 نوشته شده و بصورت کامل توسط گروه پشتیبانی پی استور تست و اجرا شده است. محصول دارای نشان تضمین کیفیت پی استور می باشد. برای دانلود محصول آن را خریداری کنید.
قوانین ثبت دیدگاه
- دیدگاه های فینگلیش تایید نخواهند شد.
- دیدگاه های نامرتبط به مطلب تایید نخواهد شد.
- از درج دیدگاه های تکراری پرهیز نمایید.
- امتیاز دادن به محصول فقط مخصوص خریداران آن می باشد.
اطلاعات فروشنده
- نام فروشگاه: امین جلیل زاده
- فروشنده: امین جلیل زاده
- آدرس: آذربایجان شرقی
- 4.91 امتیاز از 265 دیدگاه
پروژه رستوران آنلاین با PHP – طراحی وبسایت با پی اچ پی
در این پروژه، در سایت رستوران انواع غذا ها با دسته بندی و طراحی فوق العاده و کاملاً فارسی قرار گرفته شده است. کاربر با عضویت و ورود می تواند به صورت آنلاین در سایت اقدام به خرید غذا نماید و در بخش مدیریتی نیز مدیر رستوران می تواند وارد شود و اقدام به وارد کردن انواع غذا به همراه دسته بندی و … نماید.
کیفیت سرویس در شبکه های خودرویی (Qos in Vanet)
در این پست سمینار کیفیت سرویس در شبکه های خودرویی (Qos in Vanet) با عنوان انتشار اطلاعات آگاه از کیفیت سرویس در شبکه های خودرویی قرار داده شده است. این سمینار در مورد روش های Qos یا همان Quality of service در شبکه های خودرویی یا Vanet می پردازد.
سورس کد الگوریتم زنبور عسل در متلب
سورس کد الگوریتم زنبور عسل در متلب عنوان موضوعی است که در این پست به آن پرداخته شده است. الگوریتم کلونی زنبور عسل مصنوعی (Artificial bee colony algorithm) یا ABC یک الگوریتم بهینه سازی بر اساس هوش جمعی و رفتار هوشمندانه جمعیت زنبور عسل است.
آموزش الگوریتم TLBO اصلاح شده MTLBO در متلب
الگوریتم بهینه سازی مبتنی بر آموزش و یادگیری Teaching learning based optimization یا الگوریتم TLBO یک روش بهینه سازی می باشد که مشابه سایر روش های بهینه سازی موجود یک الگوریتم برگرفته از طبیعت و مبتنی بر جمعیت است و بر اساس تاثیر یک معلم بر روی یادگیری در کلاس درس کار می کند.
معماری ترکیبی IEEE 802.11pو LTE مبتنی بر خوشه بندی چند گامی برای انتشار اطلاعات ایمنی در VANET
هدف این مقاله ارائه یک معماری ترکیبی، به نام VMaSC-LTE است که ترکیب IEEE 802.11p مبتنی بر خوشه بندی چند گامی و سیستم تلفن همراه نسل چهارم، تحول طولانی مدت (LTE) می باشد که به منظور دستیابی به نسبت بالای تحویل بسته اطلاعات و کاهش تأخیر می باشد؛ در ضمن اینکه استفاده از معماری تلفن همراه در حداقل سطح حفظ شود.
پیمایش درخت Inorder در سی پلاس پلاس ++C
پیمایش درخت Inorder در سی پلاس پلاس ++C عنوان مطلبی است که در این پست به آن پرداخته شده است. پیمایش درخت‌ها نیز معمولا جهت محاسبه‌ی مقادیری انجام می‌شود که برای حل برخی مسائل کاربرد دارند. یکی از این مقادیر دنباله‌های پیش‌ترتیب Preorder، میان‌ترتیب Inorder و پس‌ترتیب Postorder مربوط به درخت‌ها می‌باشد.
محصولات مشابه
قیمت 22,000 تومان
سورس کد دسته بندی خاک با الگوریتم SVM در متلب 2017 نوشته شده و لینک دانلود بلافاصله پس از خرید، در اختیار شما قرار خواهد گرفت.
با خرید این محصول از مزایای زیر بهره‌مند می‌شوید:- دسترسی به فایل محصول به صورت مادام‌العمر
- ۶ ماه پشتیبانی کاملا رایگان و تضمین شده
programstore(مدیریت)
نظرات و پیشنهادات خود را با ما در میان بگذارید.