تحقیق درباره... انواع شبکه های کامپیوتری از لحاظ ساختار منطقی و مدیریتی

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 87

انواع شبکه های کامپیوتری از لحاظ ساختار منطقی و مدیریتی

peer – to – peer

Server - based

دو شبکه فوق بخش شرکت Microsoft نیست ، Microsoft به شبکه work group , peer- to – peer و به شبکه Domain , server based می گوید .

تذکر

Domain و work group بدون شبکه ربطی به فیزیک و topology شبکه ندارد .

تشخیص work group یا Domain بدون شبکه

My computer ( R-C ( Properties ( computer name tab

خصوصیات شبکه work group

I ) no more than lo computer

مدل پیشنهادی work group برای تعداد بیش از 10 کامپیوتر مناسب نمی باشد.

II) در این شبکه dedicated server وجود ندارد . در شبکه work group هر سیستم هم به عنوان client و هم به عنوان server عمل می کند .

III) امنیت پایین (Low security)

IV ) مدیریت غیر متمرکز (decentralized administration)

در مدل work group می تونه اصلا server وجود نداشته باشد ولی به خاطر برخی برنامه ها که xp پذیرا نیست انرا نصب می کنند.

سیستم سروری که در work group نصب می شود stand – alone server گویند

(Local security database ) – LSD

در هر کامپیوتری مجموعه User account و security information در محلی تحت عنوان LSD نگهداری می شود .

نتیجه

در شبکه work group هر user برای وارد شدن به هر سیستم باید روی همان سیستم user name و password داشته باشد .

خصوصیات شبکه domain

شبکه domain یک soulution مناسب برای رفع مشکل شبکه work group می باشد .

(I تعداد کامپیوتر ها در Domain محدودیت ندارد .

(II در Domain مدیریت به شکل متمرکز تعریف می شود . ( روی یک سیستم سیستم عاملی Server نصب می کنیم ).

به سیستمی که سرویس Ative directory روی ان نصب می شود Dc یا Domain controller گفته می شود.

به خاطرنصب این سرویس ، LSD روی DC از کار می افتد .

در Domain هر User برای اینکه از تمام سیستم های شبکه استفاده کند فقط کافی است یک account روی Active directory داشته باشد و بدین ترتیب یک مدیریت متمرکز به وجود خواهد امد .

در شبکه User , Domain می تواند به صورت Local وارد سیستم شود که در این صورت شبکه حالت work group پیدا می کند و می تواند از منابع همان سیستم استفاده کند .

نصب Active directory

برای نصب Active directory حداقل باید یک NTFS Partition و یک کارت شبکه plug شده ( مانند loop back ) داشته باشیم .

مراحل نصب

Run ( Dcpromo

یا

Program ( Administrative tool ( configure your server wizard ( Next ( Domain ( controller type:

* Domain controller for a new domain

انتخاب این گزینه بدین معنی است که ما DC نداریم و می خواهیم یک first DC ایجاد کنیم .

Additional Domain Controller for an existing domain

انتخاب گزینه فوق :

محتویات A.D.S این دو DC با هم یکسان خواهد بود و هر تغییری روی هر کدام از A.D.S ها روی دیگری تاثیر خواهد گذاشت.

Replication

یک نسخه کپی از یک فایل یا یک database را از محلی در شبکه به محل دیگری Copy کنیم و این دو نسخه را با یکدیگر update نگه داریم .

توصیه

توصیه می شود که حتما یک back up از این DC وجود داشته باشد .

هدف

(I فروانی (Redundancy)

(II بالا بردن سرعت در شناسایی User و ... و کم شدن بار از روی یک DC

( create a new:

پاورپوینت آشنایی با شبکه های عصبی زیستی

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل :  .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد اسلاید : 24 اسلاید

 قسمتی از متن .ppt : 

Artificial Neural Networks

مباحث :

آشنایی با شبکه های عصبی زیستی

معرفی شبکه های عصبی مصنوعی(ANNها)

مبانی شبکه های عصبی مصنوعی

توپولوژی شبکه

نرم افزارهای شبکه های عصبی

مقایسه ی مدل سازی کلاسیک و مدل سازی شبکه ی عصبی

فرآیند یادگیری شبکه

تجزیه و تحلیل داده ها توسط شبکه های عصبی مصنوعی

ایده ی اصلی شبکه های عصبی مصنوعی

مهم ترین تفاوت حافظه ی انسان و حافظه ی کامپیوتر

شبکه های عصبی در مقابل کامپیوترهای معمولی

معایب شبکه های عصبی مصنوعی

کاربردهای شبکه های عصبی مصنوعی

آشنایی با شبکه های عصبی زیستی

این شبکه ها مجموعه ای بسیار عظیم از پردازشگرهایی موازی به نام نورون اند که به صورت هماهنگ برای حل مسئله عمل می کنند و توسط سیناپس ها(ارتباط های الکترومغناطیسی)اطلاعات را منتقل می کنند.در این شبکه ها اگر یک سلول آسیب ببیند بقیه ی سلولها می توانند نبود آنرا جبران کرده و نیز در بازسازی آن سهیم باشند.

این شبکه ها قادر به یادگیری اند.مثلا با اعمال سوزش به سلولهای عصبی لامسه، سلولها یاد می گیرند که به طرف جسم داغ نروند و با این الگوریتم سیستم می آموزد که خطای خود را اصلاح کند.back propagation of error))

یادگیری در این سیستم ها به صورت تطبیقی صورت می گیرد، یعنی با استفاده ازمثال ها وزن سیناپس ها به گونه ای تغییر می کند که در صورت دادن ورودی های جدید سیستم پاسخ درستی تولید کند.

معرفی ANN ها

یک سیستم پردازشی داده ها که از مغز انسان ایده گرفته و پردازش داده ها را به عهده ی پردازنده های کوچک و بسیار زیادی سپرده که به صورت شبکه ای به هم پیوسته و موازی با یکدیگر رفتار می کنند تا یک مسئله را حل کنند.

در این شبکه ها به کمک د انش برنامه نویسی ، ساختا ر داده ای طراحی می شود که می تواند هما نند نورون عمل کند.که به این ساختارداده node یا گره نیزگفته می شود.بعد باایجاد شبکه ای بین این node ها و اعمال یک الگوریتم آموزشی به آ ن، شبکه را آموزش می دهند .

در این حافظه یا شبکه ی عصبی node ها دارای دو حالت فعال(on یا 1) وغیرفعال( off یا 0) اند و هر یال (سیناپس یا ارتباط بین node ها)دارای یک وزن می باشد.یالهای با وزن مثبت ،موجب تحریک یا فعال کردن node غیر فعال بعدی می شوند و یالهای با وزن منفی node متصل بعدی را غیر فعال یا مهار(در صورتی که فعال بوده باشد) می کنند.

پاورپوینت آشنایی با شبکه های عصبی زیستی

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل :  .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد اسلاید : 24 اسلاید

 قسمتی از متن .ppt : 

Artificial Neural Networks

Winter 2006

مباحث :

آشنایی با شبکه های عصبی زیستی

معرفی شبکه های عصبی مصنوعی(ANNها)

مبانی شبکه های عصبی مصنوعی

توپولوژی شبکه

نرم افزارهای شبکه های عصبی

مقایسه ی مدل سازی کلاسیک و مدل سازی شبکه ی عصبی

فرآیند یادگیری شبکه

تجزیه و تحلیل داده ها توسط شبکه های عصبی مصنوعی

ایده ی اصلی شبکه های عصبی مصنوعی

مهم ترین تفاوت حافظه ی انسان و حافظه ی کامپیوتر

شبکه های عصبی در مقابل کامپیوترهای معمولی

معایب شبکه های عصبی مصنوعی

کاربردهای شبکه های عصبی مصنوعی

آشنایی با شبکه های عصبی زیستی

این شبکه ها مجموعه ای بسیار عظیم از پردازشگرهایی موازی به نام نورون اند که به صورت هماهنگ برای حل مسئله عمل می کنند و توسط سیناپس ها(ارتباط های الکترومغناطیسی)اطلاعات را منتقل می کنند.در این شبکه ها اگر یک سلول آسیب ببیند بقیه ی سلولها می توانند نبود آنرا جبران کرده و نیز در بازسازی آن سهیم باشند.

این شبکه ها قادر به یادگیری اند.مثلا با اعمال سوزش به سلولهای عصبی لامسه، سلولها یاد می گیرند که به طرف جسم داغ نروند و با این الگوریتم سیستم می آموزد که خطای خود را اصلاح کند.back propagation of error))

یادگیری در این سیستم ها به صورت تطبیقی صورت می گیرد، یعنی با استفاده ازمثال ها وزن سیناپس ها به گونه ای تغییر می کند که در صورت دادن ورودی های جدید سیستم پاسخ درستی تولید کند.

معرفی ANN ها

یک سیستم پردازشی داده ها که از مغز انسان ایده گرفته و پردازش داده ها را به عهده ی پردازنده های کوچک و بسیار زیادی سپرده که به صورت شبکه ای به هم پیوسته و موازی با یکدیگر رفتار می کنند تا یک مسئله را حل کنند.

در این شبکه ها به کمک د انش برنامه نویسی ، ساختا ر داده ای طراحی می شود که می تواند هما نند نورون عمل کند.که به این ساختارداده node یا گره نیزگفته می شود.بعد باایجاد شبکه ای بین این node ها و اعمال یک الگوریتم آموزشی به آ ن، شبکه را آموزش می دهند .

در این حافظه یا شبکه ی عصبی node ها دارای دو حالت فعال(on یا 1) وغیرفعال( off یا 0) اند و هر یال (سیناپس یا ارتباط بین node ها)دارای یک وزن می باشد.یالهای با وزن مثبت ،موجب تحریک یا فعال کردن node غیر فعال بعدی می شوند و یالهای با وزن منفی node متصل بعدی را غیر فعال یا مهار(در صورتی که فعال بوده باشد) می کنند.

مقاله. پورتال‌های سازمانی رویکردی نوین در مدیریت شبکه محور

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 34

پورتال‌های سازمانی رویکردی نوین در مدیریت شبکه محور

چکیده

گسترش کاربردهای فناوری اطلاعات در عرصه فعالیت‎های اقتصادی و اجتماعی سبب ابداع و ارائه راه حل‌ها و راهکارهای مختلف شده ‎است. طبیعی است که هر یک از این روشها و ابزارها، مبتنی بر نیازی خاص و در جهت رفع مشکلات موجود ابداع و به خدمت گرفته شده اند. پورتال‌های سازمانی نیز با در نظر گرفتن نیازهای اطلاعاتی در حوزه مدیریت مبتنی بر شبکه یا اصطلاحاً شبکه محور طراحی و بکارگیری شده‎اند. امروزه کمتر مؤسسه یا سازمانی را در کشورهای پیشرفته و در حال توسعه می‎توان یافت که از فناوری پورتال بی‌بهره باشد و از آن در جهت پشتیبانی از اهداف سازمانی استفاده نکرده باشد. پورتال‌های سازمانی جدای از خدماتی که در عرصه باز سازمان با اعمال مدیریت متمرکز ارائه می‌کنند، فرصت‎های نوینی را متناسب با توان اقتصادی و اجرایی سازمانها فراهم می‎نمایند. این بدان مفهوم است که پورتال‌های سازمانی زمینه همکاری‎های متقابل و امکان بهره‎برداری از توانائیهای حرفه‎ای و سرمایه‎گذاری مشترک را در فعالیت‎های بازرگانی فراهم می‎سازند. آنچه در پی می آید، تشریح نقش و کارکرد پورتال‌های سازمانی در مدیریت شبکه محور است.

کلیدواژه : فناوری اطلاعات؛ پورتال؛ پورتال‌های سازمانی؛ مدیریت شبکه محور

1- مقدمه

در دهه پایانی قرن بیستم و در آستانه ورود به هزاره سوم، ظهور و گسترش فناوری اطلاعات کلیه شئونات زندگی و تعاملات اجتماعی را دستخوش تحول نمود. تا حدی که تمامی جوامع ناگزیر از رویکرد به آن شدند (رحمتیان 1381). اینترنت شرایط تازه‎ای را پدید آورد که در آن تولیدکنندگان، تامین‎کنندگان، فروشندگان و مشتریان، و تقریباً همه عوامل دست‎اندرکار یک چرخه اقتصادی قادر شدند در یک فضای مجازی مشترک با یکدیگر در ارتباط باشند و به تبادل اطلاعات، خدمات، محصولات و پول بپردازند. اینترنت تئوری‎ها و نظریات جدیدی را به میان آورده است که یکی از مشخصه‎های اصلی آنها نگاه تازه‎ای به مقوله کسب و کار است (نوعی‌پور 1382).

به جرأت می‎توان گفت که تجارت الکترونیکی یکی از نمودها و کاربردهای ویژه فناوری اطلاعات است و هم اکنون حجم وسیعی از خرید و فروش‎ها در کشورهای پیشرفته به شیوه الکترونیکی صورت می‎پذیرد. بر اساس آمارهای رسمی اعلام شده، تجارت الکترونیکی آمریکا طی سال 2002 بالغ بر 6/1 هزار میلیارد دلار بوده است که پیش بینی می‎شود در سال 2006 به 1/7 هزار میلیارد دلار برسد. تجارت الکترونیکی مالزی در سال 2002، 7/13 میلیارد دلار بود که پیش بینی می‌شود در سال 2006 به بیش از 158 میلیارد دلار خواهد رسید (شهیدی 1382). بدیهی است که رسیدن به چنین حجم‎های دلاری در تجارت الکترونیکی بر اساس مدیریت و برنامه ریزی‌های مدون امکانپذیر خواهد بود.

مؤسسات و سازمانهای گوناگونی تاکنون با هدف ارائه راه‎حل‎های نوین جهت تسهیل فرایندهای مدیریتی تشکیل و تأسیس شده‎اند. پورتال‌های سازمانی1 به عنوان یکی از این راه‎حل‎ها تا حدودی توانسته‎اند انتظارات و امیدهای مدیران را در عرصه‎های گوناگون مدیریت برآورده سازند. معمولاً اولین نگرانی مدیران یافتن اطلاعات جدید و منابع اطلاعاتی موثق است. پورتال‌های سازمانی با بررسی نیازهای اطلاعاتی مدیران، مجموعه‎ای از مسیرهای مطمئن اطلاعاتی را در اختیار آنها می‎گذارند. از آنجایی که ارائه خدمات پورتال اساساً مبتنی بر شبکه و به ویژه اینترنت می‎باشد، پورتال‌های سازمانی خدماتی فراتر از آدرس دهی اطلاعات را انجام می‎دهند که معمولاً شامل مواردی نظیر کاوش، سرویس پست الکترونیک، نظر سنجی، گروههای خبری و بحث و غیره است. امکان تعامل

مقاله. پیاده سازی VLSI یک شبکه عصبی آنالوگ مناسب برای الگوریتم های ژنتیک

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 30

پیاده سازی VLSI یک شبکه عصبی آنالوگ مناسب برای الگوریتم های ژنتیک

خلاصه

مفید بودن شبکه عصبی آنالوگ مصنوعی بصورت خیلی نزدیکی با میزان قابلیت آموزش پذیری آن محدود می شود .

این مقاله یک معماری شبکه عصبی آنالوگ جدید را معرفی می کند که وزنهای بکار برده شده در آن توسط الگوریتم ژنتیک تعیین می شوند .

اولین پیاده سازی VLSI ارائه شده در این مقاله روی سیلیکونی با مساحت کمتر از 1mm که شامل 4046 سیناپس و 200 گیگا اتصال در ثانیه است اجرا شده است .

از آنجائیکه آموزش می تواند در سرعت کامل شبکه انجام شود بنابراین چندین صد حالت منفرد در هر ثانیه می تواند توسط الگوریتم ژنتیک تست شود .

این باعث می شود تا پیاده سازی مسائل بسیار پیچیده که نیاز به شبکه های چند لایه بزرگ دارند عملی بنظر برسد .

1- مقدمه

شبکه های عصبی مصنوعی به صورت عمومی بعنوان یک راه حل خوب برای مسائلی از قبیل تطبیق الگو مورد پذیرش قرار گرفته اند .

علیرغم مناسب بودن آنها برای پیاده سازی موازی ، از آنها در سطح وسیعی بعنوان شبیه سازهای عددی در سیستمهای معمولی استفاده می شود .

یک دلیل برای این مسئله مشکلات موجود در تعیین وزنها برای سیناپسها در یک شبکه بر پایه مدارات آنالوگ است .

موفقترین الگوریتم آموزش ، الگوریتم Back-Propagation است .

این الگوریتم بر پایه یک سیستم متقابل است که مقادیر صحیح را از خطای خروجی شبکه محاسبه می کند .

یک شرط لازم برای این الگوریتم دانستن مشتق اول تابع تبدیل نرون است .

در حالیکه اجرای این مسئله برای ساختارهای دیجیتال از قبیل میکروپروسسورهای معمولی و سخت افزارهای خاص آسان است ، در ساختار آنالوگ با مشکل روبرو می شویم .

دلیل این مشکل ، تغییرات قطعه و توابع تبدیل نرونها و در نتیجه تغییر مشتقات اول آنها از نرونی به نرون دیگر و از تراشه ای به تراشه دیگر است و چه چیزی می تواند بدتر از این باشد که آنها با دما نیز تغییر کنند .

ساختن مدارات آنالوگی که بتوانند همه این اثرات را جبران سازی کنند امکان پذیر است ولی این مدارات در مقایسه با مدارهایی که جبران سازی نشده اند دارای حجم بزرگتر و سرعت کمتر هستند .

برای کسب موفقیت تحت فشار رقابت شدید از سوی دنیای دیجیتال ، شبکه های عصبی آنالوگ نباید سعی کنند که مفاهیم دیجیتال را به دنیای آنالوگ انتقال دهند .

در عوض آنها باید تا حد امکان به فیزیک قطعات متکی باشند تا امکان استخراج یک موازی سازی گسترده در تکنولوژی VLSI مدرن بدست آید .

شبکه های عصبی برای چنین پیاده سازیهای آنالوگ بسیار مناسب هستند زیرا جبران سازی نوسانات غیر قابل اجتناب قطعه می تواند در وزنها لحاظ شود .

مسئله اصلی که هنوز باید حل شود آموزش است .

حجم بزرگی از مفاهیم شبکه عصبی آنالوگ که در این زمینه می توانند یافت شوند ، تکنولوژیهای گیت شناور را جهت ذخیره سازی وزنهای آنالوگ بکار می برند ، مثل EEPROM حافظه های Flash .

در نظر اول بنظر می رسد که این مسئله راه حل بهینه ای باشد .

آن فقط سطح کوچکی را مصرف می کند و بنابراین حجم سیناپس تا حد امکان فشرده می شود (کاهش تا حد فقط یک ترانزیستور) .

دقت آنالوگ می تواند بیشتر از 8 بیت باشد و زمان ذخیره سازی داده (با دقت 5 بیت) تا 10 سال افزایش می یابد .

اگر قطعه بطور متناوب مورد برنامه ریزی قرار گیرد ، یک عامل منفی وجود خواهد داشت و آن زمان برنامه ریزی و طول عمر محدود ساختار گیت شناور است .

بنابراین چنین قطعاتی احتیاج به وزنهایی دارند که از پیش تعیین شده باشند .

اما برای محاسبه وزنها یک دانش دقیق از تابع تبدیل شبکه ضروری است .

برای شکستن این چرخه پیچیده ، ذخیره سازی وزن باید زمان نوشتن کوتاهی داشته باشد .

این عامل باعث می شود که الگوریتم ژنتیک وارد محاسبات شود .

با ارزیابی تعداد زیادی از ساختارهای تست می توان وزنها را با بکار بردن یک تراشه واقعی تعیین کرد .

همچنین این مسئله می تواند حجم عمده ای از تغییرات قطعه را جبران سلزی کند ، زیرا داده متناسب شامل خطاهایی است که توسط این نقایص ایجاد شده اند .