انجمن کامپیوتر ایران

در این مقاله یک فیلتر فازی - ویولت برای کاهش اثر نویزهای گوسی جمع شونده با تصویر ارائه شده است. این فیلتر از دو بخش تشکیل شده است. بخش اول مشتق فازی را در 8 جهت مختلف متناظر با همسایگی‌های 3*3 پیکسل میانی بدست می‌آورد؛ در بخش دوم از این مشتقات جهت‌دار فازی وزن داده شده برای نرم‌سازی تصویر استفادده می‌شود. برای پیداکردن میزان نویز موجود در تصویر و توزیع آن از اختلاف میان تصویر نویزی و تصویر حذف نویز شده توسط روشBayes shrink استفاده می‌شود. روشBayes shrink یک روش حذف نویز بر اساس تبدیل ویولت است که جزئیات تصویر و لبه‌ها را حفظ می‌نماید. برای نشان دادن کارایی، روش ارائه شده پیاده‌سازی گردید و نتایج بدست آمده با فیلترهای مشابه گردید که حاکی از موثر بودن فیلتر ارائه شده می‌باشد.

خوشه‌بندي گره‌ها در شبکه‌هاي حسگر یکی از روش‌هاي موثر در طولانی کردن عمر این شبکه‌ها بشمار می‌آید. در این مقاله الگوریتمی مبتنی بر اتوماتاهاي یادگیر جهت خوشه‌بندي گره‌ها (LACA) در شبکه‌هاي حسگر پیشنهاد می‌گردد. الگوریتم پیشنهادي یک الگوریتم توزیع شده است و مستقل از اندازه و ساختار شبکه حسگر عمل می‌کند. کارایی الگوریتم پیشنهادي از طریق شبیه‌سازي و مقایسه نتایج بدست آمده با نتایج روش‌هاي پیشین مورد ارزیابی قرار گرفته است. نتایج بدست آمده حاکی از کارایی بالاي الگوریتم پیشنهادي است.

واحد (Multiplier Accumulator) MAC سریع با استفاده از تسهیم کننده‌های ترانزیستور عبور ارائه شده است. در بخش تولید حاصلضرب‌های جزئی از الگوریتم مبنای چهار بوت تصحیح یا فته بهره برده شده است. در قسمت کاهش حاصلضرب‌های جزئی کمپرسور 2-4 بر اساس تسهیم کننده‌های ترانزیستور عبور معرفی گشته‌ است. به دلیل عملکرد مناسب تسهیم کننده‌ها، تعداد مرحله‌های مسیر بحرانی دروازه ها حداقل شده است و در نتیجه مدارهای جدید دارای سرعت بالاتر نسبت به مدارهایCMOS معمول هستند. جمع کننده پیش بینی کننده رقم نقلی با زنجیره نقلی منچستر پیاده‌سازی شده است. در پیاده‌سازی جمع کننده از منطق DCVS استفاده گردیده است. جمع کننده ارائه شده مشکل هماهنگی تاخیر مدار قبلی را از بین برده است. بدترین حالت در جمع کننده پیش بینی کننده رقم نقلی از نظر توان مصرفی 25٫8 ٪ کاهش داشته است. زمان ضرب ns 4،4 در منبع تغذیهv 2،5 می‌‌باشد. در مجموع واحد ضرب کننده ارائه شده 45*45 بیت در مقایسه با طرح‌های مشابه از نظر توان مصرفی 14٫62 ٪ کاهش، از نظر تاخیر 12٫1 ٪ کاهش و از نظر تعداد ترانزیستور 6٫72 ٪ کاهش داشته است.

مطالعات نشان داده است که بعد فرکتالی از ویژگی‌های مناسب برای توصیف خصوصیات بافت و تمایز آن‌ها از یکدیگر است. در این مقاله الگوریتم جدیدی برای تخمین بعد فرکتالی براساس تقسیم درخت‌های چهارتایی ارائه شده است. در روش پیشنهادی تصویر سطح خاکستری به صورت یک سطح سه بعدی در نظر گرفته می‌شود، که بعد فرکتالی آن با تجزیه سطح تصویر به بلوك‌های درخت چهارتایی حساب می‌گردد. با این روش مقادیر حساب شده بعد فرکتالی برای بافت‌های مختلف از تمایز خوبی برخوردار بوده كه منتج به قطعه‌بندی بافت‌ها با خطایی پایین می‌گردد. این الگوریتم در مقایسه با روش‌های قبلی کارآیی بهتری را در ایجاد تمایز مابین بافت‌ها به ویژه در مواردی که بافت‌های مورد بررسی تباین‌های متفاوتی دارند، فراهم می‌کند.

در این مقاله، بخش‌های مختلف یک واحد تولید بخار، بر اساس روش ترکیبی محاسباتی نرم متشکل از سیستم‌های منطق فازی، شبکه‌های عصبی و الگوریتم ژنتیک برای بررسی رفتار دینامیکی آن مدل شده است. در این روش ترکیبی، روش بهینه‌سازی الگوریتم ژنتیک برای استخراج قوانین بهینه اگر- آنگاه فازی مدل‌های پیشنهادی استفاده شده است. این درحالی است که پارامترهای توابع عضویت با استفاده از تکینیک‌های محاسباتی شبکه‌های عصبی تنظیم می‌گردد. برای این منظور، روش پس انتشار خطا در الگوریتم یادگیری بکار رفته است. فرآیند یادگیری بر اساس داده‌های تجربی بدست آمده از یک مجموعه کامل آزمایش‌های میدانی تهیه گردیده است. برای بررسی کارایی و صحت مدل‌های تهیه شده، پاسخ این مدل‌ها با رفتار واقعی مقایسه شده است. نتایج شبیه‌سازی، کارایی مدل‌های تهیه شده و امکان استفاده از آن‌ها را با توجه به دقت مدل‌ها و انحراف کم پاسخ آن‌ها نسبت پاسخ سیستم واقعی، نشان می‌دهد.