- شریف پژوه
پیاده سازی الگوریتم ژنتیک در پایتون(Python):
الگوریتمهای ژنتیک (به انگلیسی: Genetic algorithm) تکنیک جستجو در علم رایانه برای یافتن راهحل تقریبی برای بهینهسازی مدل، ریاضی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتمهای تکاملی است که از تکنیکهای زیستشناسی فرگشتی مانند وراثت، جهش زیستشناسی و اصول انتخابی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیشبینی یا تطبیق الگواستفاده میشود. الگوریتمهای ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیکهای پیشبینی بر مبنای رگرسیون هستند. در مدلسازی الگوریتم ژنتیک یک تکنیک برنامهنویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده میکند. مسئلهای که باید حل شود دارای ورودیهایی میباشد که طی یک فرایند الگوبرداری شده از تکامل ژنتیکی به راهحلها تبدیل میشود سپس راه حلها به عنوان کاندیداها توسط تابع ارزیاب (Fitness Function) مورد ارزیابی قرار میگیرند و چنانچه شرط خروج مسئله فراهم شده باشد الگوریتم خاتمه مییابد. بطور کلی یک الگوریتم مبتنی بر تکرار است که اغلب بخشهای آن به صورت فرایندهای تصادفی انتخاب میشوند که این الگوریتمها از بخشهای تابع برازش، نمایش، انتخاب وتغییر تشکیل میشوند.. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد الگوریتم ژنتیک کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از پایتون، پیاده سازی الگوریتم ژنتیک به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.
- شریف پژوه
پیاده سازی الگوریتم ممتیک در پایتون(Python):
در این پروژه، با استفاده از پایتون، پیاده سازی الگوریتم ممتیک به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.
پیاده سازی الگوریتم ممتیک در متلب(MATLAB):
در این پروژه، با استفاده از متلب، پیاده سازی الگوریتم ممتیک به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.
پیاده سازی الگوریتم هارمونی در متلب(MATLAB):
در این پروژه، با استفاده از متلب(MATLAB)، پیاده سازی الگوریتم هارمونی به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.
پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی ازدحام در متلب(MATLAB):
الگوریتم PSO یک الگوریتم جستجوی جمعی است که از روی رفتار اجتماعی دستههای پرندگان مدل شدهاست. در ابتدا این الگوریتم به منظور کشف الگوهای حاکم بر پرواز همزمان پرندگان و تغییر ناگهانی مسیر آنها و تغییر شکل بهینهٔ دسته به کار گرفته شد. در PSO، ذرات در فضای جستجو جاری میشوند. تغییر مکان ذرات در فضای جستجو تحت تأثیر تجربه و دانش خودشان و همسایگانشان است؛ بنابراین موقعیت دیگر توده ذرات روی چگونگی جستجوی یک ذره اثر میگذارد. نتیجهٔ مدلسازی این رفتار اجتماعی فرایند جستجویی است که ذرات به سمت نواحی موفق میل میکنند. ذرات از یکدیگر میآموزند و بر مبنای دانش بدست آمده به سمت بهترین همسایگان خود میروند اساس کار PSO بر این اصل استوار است که در هر لحظه هر ذره مکان خود را در فضای جستجو با توجه به بهترین مکانی که تاکنون در آن قرار گرفتهاست و بهترین مکانی که در کل همسایگیاش وجود دارد، تنظیم میکند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از متلب، پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی ازدحام به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.
پیاده سازی الگوریتم کلونی زنبور عسل در متلب(MATLAB):
در این پروژه، با استفاده از متلب(MATLAB)، پیاده سازی الگوریتم کلونی زنبور عسل به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.
پیاده سازی الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی در متلب(MATLAB):
در این پروژه، با استفاده از متلب(MATLAB)، پیاده سازی الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.
پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی چندهدفه NSGA-II در متلب(MATLAB):
در این پروژه، با استفاده از متلب(MATLAB)، پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی چندهدفه NSGA-II به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.
پیاده سازی الگوریتم تکامل تفاضلی در متلب(MATLAB):
در این پروژه، با استفاده از متلب، پیاده سازی الگوریتم تکامل تفاضلی به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.
پیاده سازی الگوریتم ژنتیک در متلب(MATLAB):
الگوریتمهای ژنتیک (به انگلیسی: Genetic algorithm) تکنیک جستجو در علم رایانه برای یافتن راهحل تقریبی برای بهینهسازی مدل، ریاضی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتمهای تکاملی است که از تکنیکهای زیستشناسی فرگشتی مانند وراثت، جهش زیستشناسی و اصول انتخابی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیشبینی یا تطبیق الگواستفاده میشود. الگوریتمهای ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیکهای پیشبینی بر مبنای رگرسیون هستند. در مدلسازی الگوریتم ژنتیک یک تکنیک برنامهنویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده میکند. مسئلهای که باید حل شود دارای ورودیهایی میباشد که طی یک فرایند الگوبرداری شده از تکامل ژنتیکی به راهحلها تبدیل میشود سپس راه حلها به عنوان کاندیداها توسط تابع ارزیاب (Fitness Function) مورد ارزیابی قرار میگیرند و چنانچه شرط خروج مسئله فراهم شده باشد الگوریتم خاتمه مییابد. بطور کلی یک الگوریتم مبتنی بر تکرار است که اغلب بخشهای آن به صورت فرایندهای تصادفی انتخاب میشوند که این الگوریتمها از بخشهای تابع برازش، نمایش، انتخاب وتغییر تشکیل میشوند.. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد الگوریتم ژنتیک کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از متلب، پیاده سازی الگوریتم ژنتیک به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.
سفارش انجام پروژه تعادل بار با استفاده از الگوریتم هارمونی در محیط رایانش ابری (CloudSim):
در این پروژه، با استفاده از الگوریتم هارمونی(Harmony search algorithm)، تعادل بار در محیط رایانش ابری (Cloud Computing) مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا:
رشد استفاده از اینترنت و شبکههای اجتماعی، باعث ایجاد متون انبوهی حاوی عقاید افراد شدهاست که در گذشته قابل ثبت نبودهاند. آگاهی از عقاید افراد برای بسیاری از امور مرتبط با تصمیمگیری اهمیّت فراوانی دارد. متنکاوی که شاخهای از دادهکاوی است، اطلاعات مفیدی را از متن استخراج میکند، ولی برای استخراج عقاید باید سراغ روشهای پیشرفتهتری رفت. عقیدهکاوی به عنوان شاخهای از متنکاوی با تمرکز بر روی استخراج عقاید شناخته میشود.
عقیدهکاوی کاربردهای فراوانی دارد. از مهمترین کاربردهای آن میتوان به دنبالکردن عقاید مردم توسط سیاستمداران، آگاهی تولیدکنندگان از سطح رضایت مشتریان و پیشبینی تغییرات بازار با توجه به نظرات افراد اشاره کرد. سرعت زیاد و هزینهٔ کم مهمترین عوامل جایگزینکردن عقیدهکاوی با روشهای سنتّی (به کمک نیروی انسانی) هستند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد عقیده کاوی کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از نرم افزار وکا (Weka)، مجموعه داده های مربوط به نظرات کاربران دیجی کالا مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه عقیده کاوی نظرات کاربران دیجی کالا:
رشد استفاده از اینترنت و شبکههای اجتماعی، باعث ایجاد متون انبوهی حاوی عقاید افراد شدهاست که در گذشته قابل ثبت نبودهاند. آگاهی از عقاید افراد برای بسیاری از امور مرتبط با تصمیمگیری اهمیّت فراوانی دارد. متنکاوی که شاخهای از دادهکاوی است، اطلاعات مفیدی را از متن استخراج میکند، ولی برای استخراج عقاید باید سراغ روشهای پیشرفتهتری رفت. عقیدهکاوی به عنوان شاخهای از متنکاوی با تمرکز بر روی استخراج عقاید شناخته میشود.
عقیدهکاوی کاربردهای فراوانی دارد. از مهمترین کاربردهای آن میتوان به دنبالکردن عقاید مردم توسط سیاستمداران، آگاهی تولیدکنندگان از سطح رضایت مشتریان و پیشبینی تغییرات بازار با توجه به نظرات افراد اشاره کرد. سرعت زیاد و هزینهٔ کم مهمترین عوامل جایگزینکردن عقیدهکاوی با روشهای سنتّی (به کمک نیروی انسانی) هستند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد عقیده کاوی کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از نرم افزار رپیدماینر (RapidMiner)، مجموعه داده های مربوط به نظرات کاربران دیجی کالا مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم کلونی زنبور عسل:
به دلیل ضعف های امنیتی سیستم پردازش کارت هـای بـانکی، تقلـب در آن هـا رونـد رو به گسترشی دارد و خسارت های زیادی وارد می کند. تقلب در کارت های بانکی به یکی از راه های کسب درآمد بـرای مجرمـان تبـدیل شـده اسـت. به همین دلیل مسئله ی تقلب برای بانـکهـا و مؤسسه ها اهمیت بالایی دارد. رویکردهای تشخیص تقلب به طور گسترده به دو دسته تقسیم می شوند. مورد اول، تشخیص سو استفاده است که تلاش می کند که موارد مشاهده شده قبلی را در قالب یک الگو یا امضا تشخیص دهد. مورد دوم، تشخیص ناهنجاری است که تلاش می کند تا یک مشخصه از تاریخچه عملکرد برای هر کاربر ایجاد کرده و سپس با هرگونه انحراف به قدر کافی بزرگ، پی به یک رفتار مشکوک می برد.
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم کلونی زنبور عسل (Artificial bee colony algorithm)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص تقلب در کارت های اعتباری مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص مشکلات ارتوپدی:
جراحی ارتوپدی (Orthopedic surgery) یا استخوانپزشکی به شاخهای از علم پزشکی گفته میشود که شامل درمان بیماریها و اصلاح ناهنجاریهای مربوط به استخوانها و مفاصل است. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد جراحی ارتوپدی و انواع آن کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از نرم افزار وکا(Weka)، مجموعه داده های مربوط به مشکلات ارتوپدی مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص تقلب به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم کلونی زنبور عسل:
تقلب در مفهوم عام، عبارت است از تحریف حقایق مهم، توسط فردی که می داند ادعایش حقیقت ندارد و یا ارائه حقایق، بدون توجه نسبت به صحت آنها و به قصد فریب دیگران. رویکردهای تشخیص تقلب به طور گسترده به دو دسته تقسیم می شوند. مورد اول، تشخیص سو استفاده است که تلاش می کند که موارد مشاهده شده قبلی را در قالب یک الگو یا امضا تشخیص دهد. مورد دوم، تشخیص ناهنجاری است که تلاش می کند تا یک مشخصه از تاریخچه عملکرد برای هر کاربر ایجاد کرده و سپس با هرگونه انحراف به قدر کافی بزرگ، پی به یک رفتار مشکوک می برد.
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم کلونی زنبور عسل (Artificial bee colony algorithm)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص تقلب مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
بهینه سازی شبکه عصبی با الگوریتم کلونی زنبور عسل برای داده کاوی پیش بینی نقص در ماژول های نرم افزاری
سفارش انجام پروژه داده کاوی پیش بینی نقص در ماژول های نرم افزاری به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم کلونی زنبور عسل:
با توجه به اهمیت نقش نرمافزارها در زندگی جوامع امروزی، تحقیقات پیرامون کیفیت نرمافزار در سالهای اخیر، گسترش زیادی داشته است. خطاهای پیشبینی نشده ی نرمافزاری هزینههای زیادی را مصرف کننده ها، تحمیل میکند. بنابراین، تحقیقات حوزه ی نرم افزار، بر روی تولید سیستمهای با کیفیت بالا متمرکز شدهاند. مهم ترین مولفه در سیستم نرمافزاری، قابلیت اطمینان است. تعداد خرابی در زمان اجرای نرمافزار باید حداقل شود تا بتوان به قابلیت اطمینان مناسبی حاصل شود.
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم کلونی زنبور عسل (Artificial bee colony algorithm)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی نقص در ماژول های نرم افزاری مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص بیماری دیابت به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم کلونی زنبور عسل:
دیابت یا بیماری قند یک اختلال سوخت و سازی (متابولیک) در بدن است. در این بیماری توانایی تولید هورمون انسولین در بدن از بین میرود یا بدن در برابر انسولین مقاوم شده و بنابراین انسولین تولیدی نمیتواند عملکرد طبیعی خود را انجام دهد. نقش اصلی انسولین پایین آوردن قند خون توسط سازوکارهای مختلف است. دیابت دو نوع اصلی دارد. در دیابت نوع یک، تخریب سلولهای بتا در پانکراس منجر به نقص تولید انسولین میشود و در نوع دو، مقاومت پیش رونده بدن به انسولین وجود دارد که در نهایت ممکن است به تخریب سلولهای بتای پانکراس و نقص کامل تولید انسولین منجر شود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بیماری دیابت کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم کلونی زنبور عسل (Artificial bee colony algorithm)، مجموعه داده های مربوط به بیماری دیابت مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.
- هوش مصنوعی (۳۸۴)
- پروژه رپیدماینر(RapidMiner) (۲۶)
- پروژه وکا(Weka) (۲۰)
- پروژه نایم(Knime) (۲۰)
- پروژه پایتون(Python) (۶۴)
- پروژه R (۳۰)
- پروژه کلمنتاین(clementine) یا مدلر(IBM Spss Modeler) (۱۶)
- پروژه شبکه عصبی (۱۱۲)
- پروژه الگوریتم ژنتیک (۳۷)
- پروژه الگوریتم ممتیک (۲۳)
- پروژه الگوریتم جستجوی هارمونی (۳۰)
- پروژه تکامل تفاضلی (۳۲)
- پروژه بهینه سازی ازدحام ذرات (۳۴)
- پروژه الگوریتم کلونی زنبور عسل (۳۴)
- پروژه عقیده کاوی (۱۷)
- پروژه ماشین بردار پشتیبان (۱۴)
- مقالات (۶۲)
- پروژه الگوریتم رقابت استعماری (۱۶)
- پروژه الگوریتم درخت تصمیم (۳۹)
- پروژه سیستم ایمنی مصنوعی (۱۶)
- دریافت ویدیوهای آموزشی (۴۸)
- یادگیری عمیق(Deep Learning) (۱۴)
- پردازش تصویر (۱۰)
- پروژه الگوریتم بهینه سازی چندهدفه (NSGA-II) (۴)
- پروژه متلب(MATLAB) (۳۸)
- برنامه نویسی (۹۴)
- پروژه C شارپ (۶)
- پروژه C پلاس پلاس (۶)
- پروژه جاوا(JAVA) (۴)
- پروژه دلفی (Delphi) (۴)
- یادگیری انتقالی(Transfer Learning) (۱)
- سیستم توصیه گر (recommender system) (۴)
- شبکه کاوی(Social media mining) (۱)
- رایانش ابری (Cloud Computing) (۱۹)
- کلودسیم (CloudSim) (۱۸)
- پروژه الگوریتم فاخته (۸)
- پروژه الگوریتم خفاش (۲)
- دوره های آموزشی (۶)
- پروژه الگوریتم کرم شب تاب (۱)
- سیستم خبره (۳)
- پروژه های مشترک (۱۱)
- تدریس رایگان (۱)
-
مهدی کشاورز
سلام. امکانش هست فایل رو برای منم ارسال کنید. سپاسگزارم -
محمد
سلام لطفا کد الگوریتم NSGA-II برام بفرستین -
Sajad
سلام وقت بخیر میشه کد الگوریتم nsga-ll برام بفرستید -
Mansoureh Mirzaei
با سلام و عرض ادب میشه ... -
مجید
سلام و خسته ... -
Nader
باسلام و وقت بخیر ... -
پریسا
سلام چطور میتونم کد پایتون این پروژه رو داشته باشم؟ -
مجتبی
سلام لطفا کد ...
- بهینه سازی شبکه عصبی با روش بهینه سازی ازدحام ذرات برای داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری
- سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم فاخته برای شناسایی اعداد دست نویس
- سفارش انجام پروژه داده کاوی فرآیند ریزش مشتری با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم هارمونی
- بهینه سازی ساختار شبکه عصبی با الگوریتم ژنتیک برای داده کاوی بیماری دیابت
- پیاده سازی مقاله تشخیص تقلب در سیستم های پرداخت الکترونیکی بانک ها با استفاده از داده کاوی
- بهینه سازی ساختار شبکه عصبی با الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات برای داده کاوی بیماری قلبی
- بهینه سازی شبکه عصبی با روش بهینه سازی ازدحام ذرات برای داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری
- بهینه سازی ماشین بردار پشتیبان با روش کلونی زنبور عسل برای پیش بینی نقص در ماژول های نرم افزاری
- پیاده سازی مقاله: تشخیص بیماری آریتمی قلبی با استفاده از یادگیری عمیق
- پروژه پیش بینی نرخ جرم و جنایت با استفاده از تلفیق درخت تصمیم و الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی
- تیر ۱۴۰۴ ( ۱ )
- خرداد ۱۴۰۴ ( ۴ )
- ارديبهشت ۱۴۰۴ ( ۴ )
- اسفند ۱۴۰۳ ( ۴ )
- بهمن ۱۴۰۳ ( ۲ )
- دی ۱۴۰۳ ( ۴ )
- آذر ۱۴۰۳ ( ۴ )
- آبان ۱۴۰۳ ( ۲ )
- مهر ۱۴۰۳ ( ۴ )
- شهریور ۱۴۰۳ ( ۴ )
- مرداد ۱۴۰۳ ( ۴ )
- تیر ۱۴۰۳ ( ۳ )
- خرداد ۱۴۰۳ ( ۵ )
- ارديبهشت ۱۴۰۳ ( ۴ )
- فروردين ۱۴۰۳ ( ۴ )
- اسفند ۱۴۰۲ ( ۲ )
- بهمن ۱۴۰۲ ( ۲ )
- دی ۱۴۰۲ ( ۴ )
- آذر ۱۴۰۲ ( ۳ )
- آبان ۱۴۰۲ ( ۶ )
- مهر ۱۴۰۲ ( ۲ )
- شهریور ۱۴۰۲ ( ۷ )
- مرداد ۱۴۰۲ ( ۱۲ )
- تیر ۱۴۰۲ ( ۸ )
- خرداد ۱۴۰۲ ( ۲ )
- ارديبهشت ۱۴۰۲ ( ۳ )
- تیر ۱۴۰۱ ( ۱ )
- خرداد ۱۴۰۱ ( ۲ )
- ارديبهشت ۱۴۰۱ ( ۲ )
- فروردين ۱۴۰۱ ( ۱ )
- اسفند ۱۴۰۰ ( ۲ )
- بهمن ۱۴۰۰ ( ۱ )
- آذر ۱۴۰۰ ( ۱ )
- آبان ۱۴۰۰ ( ۱ )
- مهر ۱۴۰۰ ( ۲ )
- شهریور ۱۴۰۰ ( ۵ )
- مرداد ۱۴۰۰ ( ۳ )
- تیر ۱۴۰۰ ( ۳ )
- خرداد ۱۴۰۰ ( ۴ )
- ارديبهشت ۱۴۰۰ ( ۵ )
- فروردين ۱۴۰۰ ( ۶ )
- اسفند ۱۳۹۹ ( ۶ )
- آذر ۱۳۹۹ ( ۱ )
- مهر ۱۳۹۹ ( ۲ )
- شهریور ۱۳۹۹ ( ۲ )
- تیر ۱۳۹۹ ( ۱ )
- خرداد ۱۳۹۹ ( ۵ )
- ارديبهشت ۱۳۹۹ ( ۱۰ )
- فروردين ۱۳۹۹ ( ۲ )
- اسفند ۱۳۹۸ ( ۲ )
- دی ۱۳۹۸ ( ۱ )
- آذر ۱۳۹۸ ( ۴ )
- آبان ۱۳۹۸ ( ۲ )
- مهر ۱۳۹۸ ( ۱ )
- شهریور ۱۳۹۸ ( ۴ )
- مرداد ۱۳۹۸ ( ۱۲ )
- تیر ۱۳۹۸ ( ۹ )
- خرداد ۱۳۹۸ ( ۱۳ )
- ارديبهشت ۱۳۹۸ ( ۶۶ )
- فروردين ۱۳۹۸ ( ۱۰۶ )
- اسفند ۱۳۹۷ ( ۳۷ )
- پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی چندهدفه NSGA-II در پایتون(Python)
- پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات در پایتون(Python)
- پروژه داده کاوی تشخیص بیماری های قلبی با پایتون (Python)
- پروژه داده کاوی تشخیص بیماری دیابت با پایتون(Python)
- پروژه داده کاوی تشخیص تقلب با نرم افزار نایم (Knime)
- پیاده سازی الگوریتم ژنتیک در پایتون(Python)
- پروژه داده کاوی تشخیص بیماری های قلبی با نرم افزار وکا (Weka)
- پروژه داده کاوی تشخیص سرطان با پایتون (Python)
- پروژه داده کاوی تشخیص تقلب با نرم افزار رپیدماینر (RapidMiner)
- پروژه داده کاوی بازاریابی مستقیم (Direct marketing) با پایتون (Python)
- پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی چندهدفه NSGA-II در پایتون(Python)
- پروژه داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری با نرم افزار کلمنتاین یا مدلر(IBM Spss Modeler)
- پیاده سازی مقاله: تشخیص بیماری دیابت با استفاده از تکنیک داده کاوی و شبکه عصبی
- سفارش انجام پروژه تعادل بار با استفاده از الگوریتم تکامل تفاضلی در محیط رایانش ابری (CloudSim)
- پروژه داده کاوی تشخیص سرطان با نرم افزار کلمنتاین(clementine) یا مدلر(IBM Spss Modeler)
- پروژه داده کاوی امتیاز اعتباری (Credit scoring) با نرم افزار وکا (Weka)
- پروژه آموزشی سیستم های توصیه گر (recommender system) در محیط پایتون
- بهینه سازی شبکه عصبی با الگوریتم کلونی زنبور عسل برای داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری
- پروژه داده کاوی تشخیص تقلب با نرم افزار نایم (Knime)
- بهینه سازی ساختار شبکه عصبی با الگوریتم جستجوی فاخته برای داده کاوی سرطان