۱۰ مطلب در تیر ۱۳۹۸ ثبت شده است

بهینه سازی ساختار شبکه عصبی با الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات برای داده کاوی سرطان

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

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 شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (particle swarm optimization 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

بهینه سازی ساختار شبکه عصبی با الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات برای داده کاوی بیماری کلیوی

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

کلیه یکی از اندام‌های درونی بدن انسان و برخی دیگر از جانداران است. کار کلیه تصفیه خون از مواد زائد و دفع متابولیت‌های بدن می‌باشد جالب است بدانید انسان می‌تواند با ۲۰٪ کلیه‌هایش زندگی نسبتاً سالمی داشته باشد. کلیه نقش مهمی در دفع مواد زائد و تعادل آب و الکترولیتها در بدن دارد. نارسایی حاد کلیوی در اثر تخریب کلیه‌ها پدید می‌آید و با فقدان سریع عملکرد کلیوی مشخص می‌شود. این بیماری منجر به ناهنجاری‌های الکترولیتی و بر پایه اسید و احتباس فراورده‌های زاید نیتروژنی از قبیل اوره و کراتینین می‌گردد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد کلیه و بیماری های آن 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 بیماری کلیوی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

  • شریف پژوه

سفارش انجام پروژه تشخیص اسپم با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم تکامل تفاضلی

سفارش انجام پروژه تشخیص اسپم با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم تکامل تفاضلی:

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 درخت تصمیم (decision tree) و الگوریتم تکامل تفاضلی (Differential evolution algorithm)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص اسپم مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

  • شریف پژوه

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

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

در این پروژه، با استفاده از الگوریتم تکامل تفاضلی(Differential evolution 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

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم ممتیک برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم ممتیک برای شناسایی اعداد دست نویس:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم ممتیک (Memetic algorithm)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

  • شریف پژوه

پیاده سازی و آموزش سیستم استنتاج عصبی-فازی تطبیقی ANFIS در متلب (MATLAB)

پیاده سازی و آموزش سیستم  استنتاج عصبی-فازی تطبیقی  ANFIS  در متلب (MATLAB) :

یک سیستم استنتاج عصبی-فازی سازگار (adaptive neuro-fuzzy inference system یا adaptive network-based fuzzy inference system که به صورت ANFISخلاصه شده است) نوعی شبکه عصبی مصنوعی است که براساس سیستم فازی تاکاگی-سوگنو (Takagi–Sugeno) می باشد. این شیوه در اوایل ۱۹۹۰ ایجاد شده است. از آنجایی که این سیستم، شبکه های عصبی و مفاهیم منطق فازی را یکی می کند، می‌تواند از امکانات هر دو آنها در یک قاب بهره برد.سیستم استنتاج (inference) آن مطابق با مجموعه قوانین فازی اگر-آنگاهاست که قابلیت یادگیری برای تقریب زدن توابع غیرخطی را دارد.  برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد ANFIS کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از متلب (MATLAB)، پیاده سازی سیستم  استنتاج عصبی-فازی تطبیقی ANFIS به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

  • شریف پژوه

پروژه داده کاوی پیش بینی نرخ جرم و جنایت با نرم افزار کلمنتاین یا مدلر(IBM Spss Modeler)

سفارش انجام پروژه داده کاوی پیش بینی نرخ جرم و جنایت با نرم افزار کلمنتاین یا مدلر:

با گسترش روزافزون سیستم های کامپیوتری، تحلیلگران اطلاعات می توانند به روند حل جرم و جنایات سرعت بخشند و از این طریق به اجرای قانون کمک کنند. تجزیه و تحلیل و پیشگیری از جرم رویکردی برای شناسایی و تحلیل الگوها و روند جنایت است. در این پروژه اطلاعات ناشناخته و مفید از داده های بدون ساختار استخراج می شود و مناطقی که احتمال وقوع جرم و جنایت در آن ها وجود دارد، پیش بینی می شود.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار کلمنتاین(clementine) یا مدلر(IBM Spss Modeler)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی نرخ جرم و جنایت 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

انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با سیستم ایمنی مصنوعی برای شناسایی اعداد دست نویس

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با سیستم ایمنی مصنوعی برای شناسایی اعداد دست نویس:

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و سیستم ایمنی مصنوعی (artificial immune system)، مجموعه داده های مربوط به اعداد دست نویس، مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

  • شریف پژوه

دریافت ویدیوی آموزشی ماتریس درهم ریختگی

ویدیوی آموزشی ماتریس درهم ریختگی

 

 

  • شریف پژوه

دریافت ویدیوی آموزشی خوشه بندی سلسله مراتبی

ویدیوی آموزشی خوشه بندی سلسله مراتبی

 

 

  • شریف پژوه
موضوعات
Latest Posts