پاورپوینت محافظت از پی، منشاء، پیشرفت و توسعه آن
| دسته بندی | عمران |
| فرمت فایل | ppt |
| حجم فایل | 68 کیلو بایت |
| تعداد صفحات فایل | 26 |
مقدمه
در سال های اخیر، محافظت از پی به شکل فزاینده ای، تبدیل به یک تکنیک
طراحی کاربردی در سازه ساختمان ها و پل زلزله قرار دارند، گشته است. انواع
گوناگونی از سازه ها با استفاده از این شیوه ساخته شده اند و بسیاری دیگر نیز
در فاز طراحی قرار داشته و یا در حال ساخت هستند. اغلب ساختمان های
تکمیل شده و آنهایی که در حال ساخت هستند، به شکلی از اسباب حفاظتی
لاستیکی در سیستم های خود بهره می برند.
تفکر نهفته در پی مفهوم محافظت از پی، بسیار ساده است. دو دسته سیستم
حفاظتی وجود دارند. سیستمی که در سال های اخیر به شکل گسترده ای مورد
استفاده قرار گرفته است دارای این مشخصه است که در آن از اسباب
الاستومری استفاده شده است، الاستومری که از لاستیک طبیعی و یا نیوپرن
ساخته شده است. در این شیوه، ساختمان و یا سازه از مولفه های افقی زمین
لرزه با استفاده از یک لایه واسط، که دارای سختی افقی پایینی است و در بین
سازه و پی قرار دارد، جدا می گردد. این لایه برای سازه یک بسامد بنیادی ایجاد
می کند که از بسامد پی پایین تر است و همچنین به مراتب از بسامد حاکم بر
حرکت زمین نیز کمتر است.
نخستین لرزه های ایستای اعمال شده به سازه جداسازی شده، تنها باعث
دگردیسی سیستم جداسازی می گردند و سازه ای که بر روی پی بنا گردیده
است، از هر حیث محکم و استوار خواهد ماند. لرزه های دارای قدرت بیشتر که
باعث دگردیسی سازه می گردند، بر زاویه های موجود در وضعیت قبل و در نتیجه
بر حرکت زمین، عمود هستند. این لرزه های قوی تر بر حرکت کلی ساختمان تأثیر
گذار نیستند، چرا که اگر انرژی بالایی در این بسامد های بالا در حرکت زمین وجود
دارد، این انرژی به سازه منتقل نمی گردد. سیستم محافظت از پی، انرژی موجود
در زمین لرزه را جذب نمی کند ؛ بلکه آن را با استفاده از مکانیک حرکتی سیستم،
منحرف می نماید. این نوع محافظت از پی، تنها زمانی که سیستم خطی است
موثر واقع می گردد ؛ با این وجود، کاهش میزان لرزه به کاهش تشدیدهای
احتمالی بوجود آمده در بسامد حفاظتی کمک خواهد کرد.
فایل پاورپوینت 26 اسلاید
دانلود داده کاوی: مفاهیم، روشها، کاربردها، آینده
| دسته بندی | کامپیوتر و IT |
| فرمت فایل | doc |
| حجم فایل | 146 کیلو بایت |
| تعداد صفحات فایل | 24 |
- داده کاوی: مفاهیم، روشها، کاربردها، آینده
- مقدمه
معرفی داده‌کاوی و دلایل پیدایش آن
تعاریف داده کاوی
جایگاه داده‌کاوی در علوم کامپیوتر
- · طبقه بندی روش های داده کاوی
1. داده کاوی توصیفی یا توصیف کننده
2. داده کاوی پیشگویانه
- · مراحل و اجزای یک فرآیند داده‌کاوی
1. بیان مسئله و فرموله کردن فرضیه
2. انتخاب و جمع آوری داده ها
3. تبدیل و پیش پردازش داده ها
4. برآورد مدل یا کاوش در داده ها
5. تفسیر نتیجه یا تفسیر مدل و رسیدن به نتایج
- · آماده سازی داده ها
1. مدل استاندارد داده ها
2. دو وظیفه اصلی در آماده سازی داده ها
- · تبدیل و تغییر وضعیت داده های خام
1. نرمال سازی
1-1 مقیاس دهی اعشاری
2-1 نرمال سازی حداقل-حداکثر
3-1 نرمال سازی انحراف معیار
2. یکنواخت سازی داده ها
3. تفاضل ها و نسبت ها
- · مفهوم داده های از دست رفته و راه حل جبران داده های از دست رفته
- · مفهوم و روش های تشخیص داده های نامنطبق
1. روش های آماری 2. تشخیص داده های نامنطیق برمبنای فاصله 3. روش ها و تکنیک های برمبنای انحراف
- · کاهش داده ها
- 1. اعمال اصلی در فرایند کاهش داده ها
- 2. یافته های حاصل از کاهش داده ها
2-1 کاهش زمان محاسبه.
2-2 افزایش یادگیری در دقت پیشگویانه/توصیفی.
2-3 سادگی در ارائه مدل داده کاوی.
- · روش های نمونه گیری برای نمونه های بزرگ
1. نمونه گیری سیستمی.
2. نمونه گیری تصادفی.
3. نمونه گیری لایه ای.
4. نمونه گیری معکوس.
مقدمه
امروزه با گسترش سیستم های پایگاهی و حجم بالای داده ها ی ذخیره شده در این سیستم ها، نیاز به ابزاری است تا بتوان داده های ذخیره شده پردازش کرد و اطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد.
با استفاده ار پرسش های ساده درSQL و ابزارهای گوناگون گزارش گیری معمولی، می توان اطلاعاتی را در اختیار کاربران قرار داد تا بتوانند به نتیجه گیری در مورد داده ها و روابط منطقی میان آنها بپردازند اما وقتی که حجم داده ها بالا باشد، کاربران هر چقدرحرفه ای و با تجربه باشند نمی توانند الگوهای مفید را در میان حجم انبوه داده ها تشخیص دهند و یا اگر قادر به این کار هم با شند، هزینه عملیات از نظر نیروی انسانی و مالی بسیار بالا است.
بنابراین میشود گفت که درحال حاضر یک تغییر الگو از مدل سازی و تحلیل های کلاسیک برپایه اصول اولیه به مدل های درحال پیشرفت و تحلیل های مربوط بطور مستقیم از داده ها وجود دارد.
داده کاوی یکی از مهمترین این روشها است که به وسیله آن الگوهای مفید در داده ها با حداقل دخالت کاربران شناخته می شوند و اطلاعاتی را در اختیار کاربران و تحلیل گران قرار می دهند تا براساس آنها تصمیمات مهم و حیاتی در سازمانها اتخاذ شوند.
تعاریف داده کاوی
در متون آکادمیک تعاریف گوناگونی برای داده کاوی ارائه شده اند. در برخی از این تعاریف داده کاوی در حد ابزاری که کاربران را قادر به ارتباط مستقیم با حجم عظیم داده ها می سازد معرفی گردیده است و در برخی دیگر، تعاریف دقیقتر که درآنها به کاوش در داده ها توجه می شود موجود است.
برخی از این تعاریف عبارتند از :
- داده کاوی عبارت است از فرایند استخراج اطلاعات معتبر، از پیش ناشناخته، قابل فهم و قابل اعتماد از پایگاه داده های بزرگ و استفاده از آن در تصمیم گیری در فعالیت های تجاری مهم.
- فرایند نیم خودکار تجزیه و تحلیل پایگاه داده های بزرگ به منظور یافتن الگوهای مفید اطلاق می شود.
- داده کاوی یعنی فرایند جستجو در یک پایگاه داده ها برای یافتن الگوهایی میان داده ها.
- داده کاوی یعنی تجزیه و تحلیل مجموعه داده های قابل مشاهده برای یافتن روابط مطمئن بین داده ها.
- داده کاوی یعنی استخراج دانش کلان ، قابل استناد و جدید از پایگاه داده ها ی بزرگ.
نکته: همانگونه که در تعاریف گوناگون داده کاوی مشاهده می شود، تقریبا در تمامی تعاریف به مفاهیمی چون استخراج دانش ، تحلیل و یافتن الگوی بین داده ها اشاره شده است.
" داده کاوی فرآیندی است که طی آن با استفاده از ابزار های تحلیل داده به دنبال کشف الگوها و ارتباطات میان داده های موجود که ممکن است منجر به استخراج اطلاعات جدیدی از پایگاه داده گردند، می باشد."
در داده کاوی از بخشی از به نام تحلیل اکتشافی داده ها استفاده می شود که در آن بر کشف اطلاعات نهفته و ناشناخته از درون حجم انبوه داده ها تاکید می شودبنابراین می توان گفت در داده کاوی تئوریهای پایگاه داده ها، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین وعلم آمار را در هم می آمیزند تا زمینه کاربردی فراهم شود.
باید توجه داشت که اصطلاح داده کاوی زمانی به کار برده می شود که با حجم بزرگی از داده ها در حد گیگابایت یا ترابایت، مواجه باشیم که از این نظر یکی از بزرگترین بازارهای هدف، انبارجامع داده ها، مراکز داده وسیستم های پشتیبانی تصمیم برای بدست آوردن تخصص هایی در صنایعی مثل شبکه های توزیع مویرگی، تولیدف مخابرات، بیمه و... می باشد.