سفارش انجام پروژه پیش بینی قیمت سهام با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم ژنتیک

سفارش انجام پروژه پیش بینی قیمت سهام با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم ژنتیک:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های درخت تصمیم (decision tree) و الگوریتم ژنتیک(Genetic algorithm)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی قیمت سهام مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

  • شریف پژوه

پروژه داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری با نرم افزار وکا (Weka)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری:

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 نرم افزار وکا (Weka)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص تقلب در کارت های اعتباری 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.

  • شریف پژوه

بهینه سازی ساختار شبکه عصبی با الگوریتم ممتیک برای داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم ممتیک:

سامانه‌های تشخیص نفوذ، وظیفهٔ شناسایی و تشخیص هر گونه استفادهٔ غیرمجاز به سیستم، سوء استفاده یا آسیب‌رسانی توسط هر دو دستهٔ کاربران داخلی و خارجی را بر عهده دارند. تشخیص و جلوگیری از نفوذ امروزه به عنوان یکی از مکانیزم‌های اصلی در برآوردن امنیت شبکه‌ها و سیستم‌های رایانه‌ای مطرح است و عمومأ در کنار دیواره‌های آتش و به صورت مکمل امنیتی برای آن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص نفوذ کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم ممتیک (memetic algorithm)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

  • شریف پژوه

پروژه داده کاوی امتیاز اعتباری (Credit scoring) با زبان R

سفارش انجام پروژه داده کاوی امتیاز اعتباری:

امتیاز اعتباری یک عبارت عددی است که با تکنیک‌های آماری و بر اساس اطلاعات واقعی که بیانگر وضعیت جاری و سابقه‌ای فرد یا شرکت هستند محاسبه می‌شود. امتیاز اعتباری یک نمره قابل مقایسه است؛ لذا تصمیم‌گیری بر این مبنا، در مقایسه با روش‌های سلیقه‌ای و گزارش‌های متنی، به مراتب قابل اطمینان‌تر و منصفانه‌تر خواهد بود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد امتیازاعتباری کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از زبان R، مجموعه داده های مربوط به امتیاز اعتباری 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.

  • شریف پژوه

پروژه داده کاوی امتیاز اعتباری (Credit scoring) با نرم افزار وکا (Weka)

سفارش انجام پروژه داده کاوی امتیاز اعتباری:

امتیاز اعتباری یک عبارت عددی است که با تکنیک‌های آماری و بر اساس اطلاعات واقعی که بیانگر وضعیت جاری و سابقه‌ای فرد یا شرکت هستند محاسبه می‌شود. امتیاز اعتباری یک نمره قابل مقایسه است؛ لذا تصمیم‌گیری بر این مبنا، در مقایسه با روش‌های سلیقه‌ای و گزارش‌های متنی، به مراتب قابل اطمینان‌تر و منصفانه‌تر خواهد بود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد امتیازاعتباری کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار وکا (Weka)، مجموعه داده های مربوط به امتیاز اعتباری 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.

  • شریف پژوه

پروژه داده کاوی تشخیص مشکلات ارتوپدی با نرم افزار نایم (Knime)

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 نایم (Knime)، 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.

  • شریف پژوه

پروژه تشخیص اسپم با استفاده از تلفیق شبکه ی عصبی و الگوریتم جستجوی هارمونی

سفارش انجام پروژه تشخیص اسپم با استفاده از تلفیق شبکه ی عصبی و الگوریتم جستجوی هارمونی:

به سوءاستفاده از ابزارهای الکترونیکی مانند ایمیل، مسنجر، گروه‌های خبری ایمیلی، فکس، پیام کوتاه و... برای ارسال پیام به تعداد زیاد و به صورت ناخواسته اسپم می‌گویند. با توجه به هزینه اندک این روش نسبت به پست سنتی که در گذشته برای ارسال پلاک به پلاک تبلیغات مورد استفاده قرار می‌گرفت و همچنین ناقص بودن قوانین بین‌المللی برای محدود کردن هرزنامه، در حال حاضر اسپم ها در سطح وسیعی ارسال می‌شوند. امروزه اسپم‌ها به‌طور عمده با هدف‌های تجاری منتشر می‌شوند ولی اسپم‌های غیرتجاری مانند اسپم های سیاسی یا مذهبی نیز روز به روز در حال افزایش هستند. برای مقابله با اسپم ها تاکنون روش‌های متعددی ایجاد شده است و این روند با توجه به ابعاد گسترده آن، همچنان ادامه دارد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص اسپم کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم جستجوی هارمونی(harmony search algorithm)، متن های حاوی پیام های اسپم شناسایی و فیلتر خواهند شد. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

  • شریف پژوه

پروژه داده کاوی تشخیص مشکلات ارتوپدی با نرم افزار رپیدماینر (RapidMiner)

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 رپیدماینر (RapidMiner)، 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.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: بهبود امنیت در شبکه های اینترنت اشیا با استفاده از یادگیری ماشینی

پیاده سازی پایان نامه: بهبود امنیت در شبکه های اینترنت اشیا با استفاده از یادگیری ماشینی

از زمان شروع اینترنت اشیا (IoT)، تعداد دستگاه های اینترنت اشیا متصل به اینترنت به سرعت رشد کرده است. با این حال، بسیاری از دستگاه های اینترنت اشیا فاقد استانداردهای امنیتی هستند که دستگاه های غیر اینترنت اشیا دارند. این بدان معنی است که میلیاردها دستگاه هوشمند می توانند به عنوان بخشی از یک حمله استفاده شوند. پتانسیل بهره برداری از دستگاه های اینترنت اشیا، جستجو برای یافتن اقدامات امنیتی مناسب اینترنت اشیا را بسیار مهم می کند. به منظور رفع این نیاز، این مطالعه راهکاری جدید با استفاده از یادگیری ماشین برای بهبود امنیت IoT پیشنهاد می کند.

  • شریف پژوه

پروژه داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری با نرم افزار نایم (Knime)

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری:

سامانه‌های تشخیص نفوذ، وظیفهٔ شناسایی و تشخیص هر گونه استفادهٔ غیرمجاز به سیستم، سوء استفاده یا آسیب‌رسانی توسط هر دو دستهٔ کاربران داخلی و خارجی را بر عهده دارند. تشخیص و جلوگیری از نفوذ امروزه به عنوان یکی از مکانیزم‌های اصلی در برآوردن امنیت شبکه‌ها و سیستم‌های رایانه‌ای مطرح است و عمومأ در کنار دیواره‌های آتش و به صورت مکمل امنیتی برای آن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص نفوذ کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار نایم (Knime)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری 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.

  • شریف پژوه

پروژه داده کاوی بازاریابی مستقیم (Direct marketing) با نرم افزار نایم (Knime)

سفارش انجام پروژه داده کاوی بازاریابی مستقیم:

بازاریابی مستقیم (Direct Marketing) یعنی استفاده از کانال های مستقیم مصرف کننده، برای رساندن و تحویل کالاها و خدمات به مشتریان بدون استفاده از واسطه های بازاریابی. این کانال ها شامل پست مستقیم، کاتالوگ ها، بازاریابی تلفنی، تلویزیون تعاملی، دکه ها، وب سایت ها، و تجهیزات همراه می شوند. بازاریاب های مستقیم به دنبال یک پاسخ قابل اندازه گیری، مثل سفارش مشتری هستند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بازاریابی مستقیم کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار نایم (Knime)، مجموعه داده های مربوط به بازاریابی مستقیم 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.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: تشخیص بیماری آریتمی قلبی با استفاده از یادگیری عمیق

پیاده سازی مقاله: تشخیص بیماری آریتمی قلبی با استفاده از یادگیری عمیق

چکیده:

بیماریهای قلبی یکی از شایعترین انواع بیماریها است که آمار بسیار بالایی از مرگ و میر را به خوداختصاص میدهد. آریتمی ها ضربانهای غیر طبیعی هستند، که موجب میشوند قلب خیلی سریع تاکی کارد یا خیلی آهسته برادی کارد بزند و پمپاژ غیر مؤثر داشته باشد . تجزیه وتحلیل خودکار الکتروکاردیوگرام برای تشخیص ودرمان بیماران قلبی حیاتی است. روشهای متعددی از قبیل درخت تصمیم، شبکه عصبی، SVM ، بیزین و k نزدیکترین همسایگی برای تحلیل سیگنالهای ECG درتشخیص آریتمی مطرح گردیده اند. در این مقاله ضمن بررسی اجمالی این روش ها، بکارگیری شبکهعصبی عمیق برای تشخیص انواع آریتمی پیشنهاد شده است. در آزمایشات انجام شده روی دادگان آریتمی UCI عملکرد بهتر روش پیشنهادی مشاهده گردید.
  • شریف پژوه

زمانبندی بهینه کارها با استفاده از الگوریتم هارمونی در محیط رایانش ابری (با استفاده از CloudSim)

سفارش انجام پروژه زمانبندی بهینه کارها با استفاده از الگوریتم هارمونی در محیط رایانش ابری (CloudSim):

در این پروژه، با استفاده از الگوریتم هارمونی (Harmony search algorithm)، زمانبندی بهینه کارها در محیط رایانش ابری (Cloud Computing) مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

  • شریف پژوه

بهینه سازی شبکه عصبی با روش بهینه سازی ازدحام ذرات برای داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات:

سامانه‌های تشخیص نفوذ، وظیفهٔ شناسایی و تشخیص هر گونه استفادهٔ غیرمجاز به سیستم، سوء استفاده یا آسیب‌رسانی توسط هر دو دستهٔ کاربران داخلی و خارجی را بر عهده دارند. تشخیص و جلوگیری از نفوذ امروزه به عنوان یکی از مکانیزم‌های اصلی در برآوردن امنیت شبکه‌ها و سیستم‌های رایانه‌ای مطرح است و عمومأ در کنار دیواره‌های آتش و به صورت مکمل امنیتی برای آن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص نفوذ کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (particle swarm optimization algorithm)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: تشخیص جرایم سایبری در ارتباطات برخط با رویکرد داده کاوی

پیاده سازی مقاله: تشخیص جرایم سایبری در ارتباطات برخط با رویکرد داده کاوی

چکیده:

در سال­های اخیر سایت­های شبکه های اجتماعی برخط محبوبیت چشمگیری را به دست آورده­اند. جرایم سایبری از رسانه­های اجتماعی به عنوان پلتفرم جدید در پذیرش انواع مختلف جرایم رایانه­­ای مانند فیشینگ، اسپمینگ، اشاعه بدافزار و اذیت و آزار سایبری استفاده می­کنند. در این تحقیق، با کمک استفاده از اطلاعات مفید در پیام ها، عملکرد تشخیص آزار و اذیت­های سایبری را بهبود داده می شود. انتخاب بهترین مشخصه­ها با قدرت جداکنندگی بالا بین توئیت­های مزاحمت­های سایبری و غیر مزاحمت های سایبری یک فعالیت پیچیده است که نیازمند تلاش قابل ملاحظه­ای در ساخت مدل یادگیری ماشین می­باشد. در این راستا عملکرد پنج روش طبقه بندی بیزساده، ماشین بردار پشتیبان، درخت تصمیم، k- نزدیک­ترین همسایگی و شبکه عصبی را تحت پنج تنظیم مختلف به منظور انتخاب بهترین تنظیم برای مشخصه های پیشنهادی مقایسه شده است و با استفاده از الگوریتم های خفاش و ژنتیک و ازدحام ذرات پارامترهای C و سیگما را بهبود داده شده است و مقایسه­ای بین پنج روش طبقه بندی با پارامترهای پیش فرض و پارامترهایی که با الگوریتم­­های بهینه ساز به دست آورده شده و مشخص شده است که الگوریتم خفاش از بین الگوریتم های دیگر بهینه­ساز بهترین عملکرد را داشته است. با توجه به پژوهشی که انجام شده بیشترین دقت را با مدل SVM به 56/86 و بیشترین صحت را به 14/87 بوده است.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: ارائه یک سیستم نظرکاوی برای تحلیل نظرات کابران در مورد فیلم‌های سینمایی

پیاده سازی مقاله: ارائه یک سیستم نظرکاوی برای تحلیل نظرات کابران در مورد فیلم‌های سینمایی

 
چکیده:
 با استفاده از دانش عقیده کاوی می‌توان دانش بسیار خوبی از عموم جامعه در شبکه‌های اجتماعی درباره موضوعات مختلف به دست آورد. با استفاده از عقیده کاوی می‌توانیم کشف کنیم که افراد چه عقایدی درباره موضوعات مختلف دارند و چه نظراتی داده‌اند که با تحلیل این نظرات نتایج جالبی می‌توانیم به دست آوریم، دانش نظر کاوی زیر مجموعه علم داده کاوی می‌باشد. با تحلیل احساسات و نظرات می‌توانیم دلیل شکست یا موفقیت موضوعات مختلف در جامعه را از دید کاربران به دست آوریم. در این پژوهش ما یک روش جدید برای عقیده کاوی در شبکه‌های اجتماعی درباره فیلم‌های سینمایی ارائه کرده‌ایم. نتیجه این تحقیق نشان می‌دهد که علت موفقیت یا شکست یک فیلم از دید کاربران چه بوده است، در روش پیشنهادی نظرات کاربران ابتدا بر اساس کلمات کلیدی و هشتگ های مهم برچسب گذاری می‌شود که نظر مثبت می‌باشد یا منفی و در ادامه بعد از برچسب گذاری تحلیلی برای نظرات انجام می‌شود که تعداد لایک هر نظر تأثیر بالایی در تحلیل دارد، نتایج شبیه سازی و مقایسه روش پیشنهادی نشان می‌دهد که روش پیشنهادی از دقت بالایی برخوردار می‌باشد و می‌توان از روش پیشنهادی در دیتاست های مختلف فارسی مورد استفاده قرار داد.

  • شریف پژوه

بهینه سازی شبکه عصبی با الگوریتم ژنتیک برای پیش بینی ورشکستگی

سفارش انجام پروژه پیش بینی ورشکستگی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم ژنتیک:

پیش بینی ورشکستگی یکی از مهم ترین عنوان های کاربرد داده کاوی در حوزه های مالی است. در این راستا، عوامل، شرایط و اقداماتی که نهایتا به مشکلات مالی منجر می شود، شناسایی خواهند شد. در طول سال های اخیر، تحقیقات مالی و حسابداری گسترده ای در این زمینه انجام شده است. اهمیت این مسئله به حدی است که بسیاری از سرمایه گذاری ها و همکاری های مالی قبل از حصول اطمینان از عدم امکان ورشکستگی انجام نمی شود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد پیش بینی ورشکستگی کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم ژنتیک (Genetic algorithm)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی ورشکستگی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: روش جدید تشخیص فیشینگ مبتنی بر ترکیب الگوریتم پنگوئن و داده کاوی

پیاده سازی مقاله: روش جدید تشخیص فیشینگ مبتنی بر ترکیب الگوریتم پنگوئن و داده کاوی

چکیده:

با دسترسی آسان به اینترنت، بسیاری از کسب و کارها فعالیت های خود را در شبکه های وابسته به اینترنت انجام می دهند. اما هموره مخاطرات امنیتی از جمله حملات فیشینگ این کسب و کارها را تهدید می کنند. تعدد ویژگی های صفحات وب، منجر به استفاده از روش های انتخاب ویژگی و ترکیب آنها با روش های یادیگیر به منظور تشخیص فیشینگ شده است. عملکرد مناسب الگوریتم فرا ابتکاری پنگوئن در یافتن پاسخ بهینه، ایده اصلی این مقاله جهت بررسی نحوه عملکرد این الگوریتم در مسئله تشخیص فیشینگ بوده است. بنابراین از تریکب الگوریتم پنگوئن در فاز انتخاب ویژگی با شبکه عصبی مصنوعی در فاز تشخیص فیشینگ استفاده شده است. برای آموزش و ارزیایی روش پینشهادی از یک مجموعه داده با 11055 نمونه وبسایت های فیشینگ و عادی استفاده شده است. نتایج پیاده سازی در محیط متلب نشان می دهد با افزایش اندازه جمعیت و تعداد تکرار در الگوریتم بهینه سازی پنگوئن، مقدار متوسط تابع انتخاب ویژگی 69.57%، و شاخص RMSE حدود 24.56% کاهش یافته است. همچنین روش پیشنهادی در مقایسه با شبکه عصبی مصنوعی چند لایه حدود 29.16% خطای کمتر در تشخیص فیشینگ را نشان می دهد.

  • شریف پژوه

بهینه سازی ماشین بردار پشتیبان با روش کلونی زنبور عسل برای 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 ماشین بردار پشتیبان 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 ماشین بردار پشتیبان (support vector machine) 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.

  • شریف پژوه

بهینه سازی ماشین بردار پشتیبان با الگوریتم کلونی زنبور عسل برای داده کاوی سرطان

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص سرطان به کمک روش های ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم کلونی زنبور عسل:

سرطان نامی است که به مجموعهٔ بیماری‌هایی اطلاق می‌شود که از تکثیر مهارنشده سلول‌ها پدید می‌آیند. سلول‌های سرطانی از سازوکارهای عادی تقسیم و رشد سلول‌ها جدا می‌افتند. علت دقیق این پدیده همچنان نامشخص است ولی احتمال دارد عوامل ژنتیکی یا مواردی که موجب اختلال در فعالیت سلول‌ها می‌شوند در هسته سلول اشکال وارد کنند. از جملهٔ این موارد می‌توان از مواد رادیو اکتیو، مواد شیمیایی و سمی یا تابش بیش از حد اشعه‌هایی مانند نور آفتاب نام برد. در یک جاندار سالم، همیشه بین میزان تقسیم سلول، مرگ طبیعی سلولی و تمایز، تعادلی وجود دارد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بیماری سرطان کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های ماشین بردار پشتیبان (support vector machine) و الگوریتم کلونی زنبور عسل (Artificial bee colony algorithm)، مجموعه داده های مربوط به سرطان مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

  • شریف پژوه
موضوعات
Latest Posts