۹۲ مطلب با موضوع «برنامه نویسی» ثبت شده است

پیاده سازی پایان نامه: پیش‌بینی مصرف انرژی ساختمان با استفاده از یادگیری عمیق

پیاده سازی پایان نامه: پیش‌بینی مصرف انرژی ساختمان با استفاده از یادگیری عمیق

نسبت بالای انرژی مصرف شده در ساختمان ها باعث بروز مشکلات زیست محیطی بسیاری شده است که اثرات نامطلوبی بر موجودیت بشر ایجاد می کند. پیش‌بینی مصرف انرژی ساختمان اساساً به عنوان روشی برای حفظ انرژی و بهبود تصمیم‌گیری در جهت کاهش مصرف انرژی اعلام می‌شود. ساخت ساختمان های کارآمد انرژی به کاهش کل انرژی مصرفی در ساختمان های جدید کمک می کند. روش یادگیری عمیق که به عنوان یکی از بهترین روش های تولید نتایج مطلوب در کار پیش بینی شناخته شده است در این تحقیق برای پیش بینی مصرف انرژی ساختمان به کار می رود.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی نیاز به احیا در نوزادان با استفاده از تکنیک های داده کاوی

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی نیاز به احیا در نوزادان با استفاده از تکنیک های داده کاوی

تخمین زده می شود که تقریباً 10 درصد از نوزادان در هنگام تولد به نوعی کمک برای تنفس نیاز دارند. با هدف پیشگیری از مرگ و میر نوزادان، در این تحقیق پیش بینی نیاز به احیای نوزاد با توجه به برخی شرایط سلامت نوزاد و مادر و همچنین ویژگی های بارداری و زایمان با استفاده از مدل های داده کاوی انجام می شود.

  • شریف پژوه

یاده سازی پایان نامه: پیش بینی بستری مجدد در بیمارستان ها با تکنیک های داده کاوی

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی بستری مجدد در بیمارستان ها با تکنیک های داده کاوی

بهداشت و درمان به یکی از بزرگترین صنایع در سطح جهان تبدیل شده است و به همین دلیل منابع زیادی را مصرف می کند. در سال‌های اخیر بستری مجدد در بیمارستان به دلیل هزینه‌های غیرضروری در سیستم مراقبت‌های بهداشتی به موضوعی قابل توجه تبدیل شده است. بسیاری از بستری‌های مجدد قابل پیشگیری به کیفیت پایین مراقبت در طول اقامت بیمار در بیمارستان و همچنین به ضعیف فرآیند ترخیص مربوط می‌شود. در سال های اخیر به کارگیری تکنیک های داده کاوی توانسته مداخلات موثر و پیشگیرانه را برای آن اجرا کند.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: داده کاوی برای انتخاب ویژگی در داده های بیان ژن

پیاده سازی پایان نامه: داده کاوی برای انتخاب ویژگی در داده های بیان ژن

شناسایی مهم‌ترین ژن‌ها و توالی‌های ژنی (عنوان ویژگی‌ها) ذخیره‌شده در مجموعه داده‌ای از ریزآرایه‌های بیان ژن یکی از مسائل مهم در حوزه ی پزشکی است. انتخاب مهم‌ترین ژن‌ها و طبقه‌بندی موارد بر اساس ژن‌های انتخابی با استفاده از تکنیک های داده کاوی یکی از راهکار های موجود در این زمینه است.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: تشخیص نفوذ با استفاده از روش های ترکیبی داده کاوی

پیاده سازی پایان نامه: تشخیص نفوذ با استفاده از روش های ترکیبی داده کاوی

با رشد سریع اینترنت، حملات سایبری به شبکه ها و سیستم های رایانه ای نیز به سرعت افزایش یافته است. به عنوان یک اقدام احتیاطی در برابر این حملات، سیستم‌های تشخیص نفوذ (IDS) در سیستم‌های شبکه مستقر شده‌اند. سیستم‌های تشخیص نفوذ بخشی از دومین خط دفاعی یک سیستم هستند.. آن ها را می توان همراه با سایر اقدامات امنیتی مانند کنترل دسترسی، مکانیسم های احراز هویت و تکنیک های رمزگذاری به منظور ایمن سازی بهتر سیستم ها در برابر حملات سایبری مستقر کرد. استفاده از ترکیب تکنیک های داده کاوی راهکاری برای ارائه ی یک سیستم تشخیص نفوذ موثر می باشد.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: شناسایی موارد پرت در قیمت گذاری مسکن با تکنیک های داده کاوی

پیاده سازی پایان نامه: شناسایی موارد پرت در قیمت گذاری مسکن با تکنیک های داده کاوی

با توجه به اینکه برای افراد شناخت تغییر و تحول هایی که در آینده رخ می دهد اهمیت فراوانی دارد موضوعاتی که پیرامون پیش بینی می باشد برای افراد مورد توجه است. از جمله مواردی که در این بین اهمیت فراوانی دارد موضوعات پیرامون مسائل مالی از جمله پیش بینی قیمت مسکن می باشد. هدف از این تحقیق ارائه ی مدلی برای پیش بینی قیمت مسکن و پس از آن شناسایی موارد پرت در قیمت گذاری های انجام شده در این حوزه است.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: تشخیص احتمالات مشکوک به پولشویی با استفاده از تکنیک های داده‌کاوی

پیاده سازی پایان نامه: تشخیص احتمالات مشکوک به پولشویی با استفاده از تکنیک های داده‌کاوی

در سال های اخیر موضوع پولشویی یکی از مباحث مهم اقتصادی می باشد که معضلات فراوانی را برای شرکت های کوچک و بزرگ ایجاد کرده است. از این رو راهکار های متعددی برای حل این مشکل در سراسر جهان پیشنهاد شده است. با توجه به گستردگی داده های موجود در این زمینه یکی از راهکار های حل این مسئله استفاده از تکنیک های داده کاوی می باشد.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی میزان بارش فصلی و ماهیانه براساس داده کاوی

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی میزان بارش فصلی و ماهیانه براساس داده کاوی

داده‌کاوی هواشناسی شکلی از داده‌کاوی است که به یافتن الگوهای پنهان در داده‌های هواشناسی که تا حد زیادی در دسترس است می‌پردازد، به طوری که اطلاعات بازیابی شده می‌تواند به دانش قابل استفاده تبدیل شود. آب و هوا یکی از داده های هواشناسی است که سرشار از دانش مهم است. مهمترین عنصر اقلیمی که بر بخش های مختلف مانند کشاورزی تأثیر می گذارد، بارندگی است. بنابراین پیش‌بینی بارندگی در کشورهای مختلف به یک موضوع مهم تبدیل شده است. در این پروژه، با استفاده از تکنیک های داده کاوی راهکاری برای پیش بینی بارندگی ارائه می شود.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی نقص نرم افزار با استفاده از تکنیک های داده کاوی

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی نقص نرم افزار با استفاده از تکنیک های داده کاوی

فرآیند تست یکی از مهمترین فعالیت ها در توسعه و نگهداری نرم افزار است و زمان و منابع قابل توجهی را مصرف می کند. از آنجایی که توزیع اشکالات بین ماژول‌های نرم‌افزار یکنواخت نیست این مسئله در بسیاری از مواقع چالش برانگیز می باشد. بنابراین، پیش‌بینی نقص نرم‌افزار تکنیک مهمی است که در تضمین کیفیت نرم‌افزار مورد استفاده قرار می‌گیرد.  در این پروژه، با استفاده از تکنیک های داده کاوی راهکاری برای پیش بینی نقص نرم افزار ارائه می شود.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: استفاده از تکنیک های داده کاوی برای حل مسئله ی پیش بینی قیمت سهام

پیاده سازی پایان نامه: استفاده از تکنیک های داده کاوی برای حل مسئله ی پیش بینی قیمت سهام 

سرمایه گذاری در سهام عرضه شده در بورس اوراق بهادار یکی از گزینه های پرسود در بازار سرمایه است. با این وجود بازار سهام دارای سیستمی غیر خطی و آشوب گونه است که تحت تاثیر شرایط سیاسی، اقتصادی و روانشناسی می باشد. از این رو نحوه ی مدیریت و پیش بینی قیمت سهام برای سرمایه گذاران در بازار سهام اهمیت فراوانی دارد. برای حل مسئله ی پیش بینی قیمت سهام می توان از سیستم های هوشمند غیرخطی استفاده نمود. در این پروژه، با استفاده از تکنیک های داده کاوی راهکاری برای حل این مسئله ارائه می شود.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: استفاده از تکنیک های داده کاوی برای حل مسئله ی زمان بندی کار ها

پیاده سازی پایان نامه: استفاده از تکنیک های داده کاوی برای حل مسئله ی زمان بندی کار ها 

مسئله ی زمان‌بندی کارها (Job shop scheduling) یک مسئلهی بهینه‌سازی علوم رایانه و تحقیق در عملیات است که در آن کار های ایده‌آل به منابع در زمان‌های خاصی نسبت داده می‌شوند. در این مسئله n کار j1, j2, …, jn با اندازه‌های متفاوت که باید روی m ماشین یکسان زمان‌بندی شوند در تلاشند تا زمان کل(makespan)  را به حداقل برسانند. زمان کل مجموع زمان لازم برای انجام همه ی کار است. امروزه، این مسئله به عنوان یک مسئله ی پویا مطرح می‌شود، که با ارائه شدن هر کار، الگوریتم پویا باید با اطلاعات موجود تصمیم‌گیری کند قبل از اینکه کار بعدی مطرح شود.

در این پروژه، با استفاده از تکنیک های داده کاوی راهکاری برای حل مسئله ی زمان بندی کار ها ارائه می شود.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: تخمین مدت زمان جراحی از طربق تکنیک های داده کاوی

پیاده سازی پایان نامه: تخمین مدت زمان جراحی از طربق تکنیک های داده کاوی 

اتاق های عمل  یکی از گران ترین و سودآورترین منابع در یک سیستم بیمارستانی هستند. مدیران بیمارستان ها  همواره تلاش می کنند تا از این منابع به بهترین شکل ممکن استفاده کنند. به طور سنتی، مدت زمان جراحی با استفاده از آمار ها و اطلاعات موجود تخمین زده می شود. در این راستا برای غلبه بر مشکلات موجود در تخمین با انواع روش های سنتی و کمبود حجم نمونه کافی، روش های مبتنی بر داده کاوی پیشنهاد می شود که با استفاده از تکنیک های  موجود مدت زمان مورد نظر را پیش بینی خواهند کرد.

در این پروژه، با استفاده از تکنیک های داده کاوی راهکاری برای پیش بینی مدت زمان جراحی ارائه می شود.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی مصرف انرژی ساختمان با استفاده از تکنیک های داده کاوی

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی مصرف انرژی ساختمان با استفاده از تکنیک های داده کاوی

پیش‌بینی هوشمند مصرف انرژی به‌ویژه برای ساختمان‌ها مسئله ی مهمی است، زیرا مصرف انرژی ساختمان‌ها روز به روز در حال افزایش است و تقریباً به 40 درصد مصرف انرژی اولیه در کشورهای توسعه‌یافته می‌رسد. در سال های اخیر مصرف انرژی به دلیل رشد جمعیت به تدریج افزایش یافته است. افزایش مصرف انرژی ساختمان ها، اجباری را در کشورهای مختلف برای مدیریت و کاهش هر چه بیشتر مصرف انرژی به منظور ارتقای بهره وری انرژی ایجاد می کند.

در این پروژه، با استفاده از تکنیک های داده کاوی راهکاری برای پیش بینی مصرف انرژی ساختمان ارائه می شود.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی ریزش مشتری با استفاده از تکنیک های داده کاوی

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی ریزش مشتری با استفاده از تکنیک های داده کاوی

رویگردانی مشتریان یا ریزش مشتری، اصطلاحی تجاری اســت که برای از دست رفتن مشــتریان استفاده می‌شود. سازمان‌ها و شرکت‌هایی مانند بانک‌ها، شرکت‌های مخابراتی، ارائه‌دهندگان خدمات اینترنتــی (ISP)، شرکت‌های تلویزیون کابلی، شرکت‌های بیمه و غیره اغلب از رویگردانی مشــتریان و نرخ از دست دادن مشــتریان به‌عنوان یکی از معیارهای کلیدی سنجش در کسب‌وکار استفاده می‌کنند. دلیل این امر این است که هزینه نگهداری یک مشتری موجود بسیار کمتر از هزینه جذب یک مشتری تازه است. بنابراین این نوع بنگاه‌های اقتصادی، اغلب واحدها و بخش‌هایی به نام خدمات مشــتریان دارند که سعی می‌کنند مشــتریان رویگردان را دوباره بازگردانند زیرا مشــتریان قدیمی معمولاً ارزش بیشــتری از مشتریان جدید خلق می‌کنند. برای مطالعه ی بیشتر کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تکنیک های داده کاوی راهکاری برای پیش بینی ریزش مشتری ارائه می شود.

  • 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

پیاده سازی مقاله: تحلیل روش های داده کاوی در پیش بینی ریزش مشتریان مخابرات

پیاده سازی مقاله: تحلیل روش های داده کاوی در پیش بینی ریزش مشتریان مخابرات

چکیده:

امروزه عملیات داده کاوی به صورت گسترده توسط تمامی شرکت ھای مشتری محور، از جمله مخابرات استفاده می شود. مھم ترین چالش و مسیله ای که صنعت مخابرات با آن روبه رو است، ریزش مشتری است. در این مقاله به بررسی تکنیک ھای پیش بینی ریزش مشتریان در مخابرات پرداخته ایم. به این نتیجه رسیدیم که تکنیک ھای مبتنی بر درخت تصمیم گیری دقیق تر از تکنیک ھای مبتنی بر رگرسیون است. روش ھای داده کاوی مبتنی بر شبکه ھای عصبی در مقایسه با تکنیک ھای درخت تصمیم گیری، نتایج بھتری ارایه می دھند. روش ھای مبتنی بر درخت تصمیم به ویژه 0/5C و CART از نظر دقت عملکرد نتایج بھتری نسبت به برخی از تکنیک ھای داده کاوی موجود مانند رگرسیون، دارند.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: تجزیه و تحلیل داده های بزرگ تجاری در رایانش ابری مبتنی بر آپاچی اسپارک

پیاده سازی مقاله: تجزیه و تحلیل داده های بزرگ تجاری در رایانش ابری مبتنی بر آپاچی اسپارک

چکیده:

حجم بالایی از داده های تجاری توسط برنامه های کاربردی یا در محیط وب مرتبا ایجاد می شود و نیاز است که این داده ها مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفته تا دانش نهفته درون آنها آشکار شود. روش های یادگیری ماشین و داده کاوی از جمله تکنیک های مهم در تحلیل داده های تجاری است اما چالش آنها در این است که توانایی آنها برای پردازش داده های بزرگ اندک است و نیاز است از روش های توزیع شده آنها استفاده شود. در این پژوهش یک روش مبتنی بر پردازش توزیع شده توسط فناوری آپاچی اسپارک ارائه شده تا روش های داده کاوی و یادگیری ماشین مانند تکنیک های درخت تصمیم گیری، جنگل تصادفی و رگرسیون در این بستر اجرایی شده و تحلیل داده های تجاری در زمان واقعی انجام شود. برای پیاده سازی روش پیشنهادی از داده های مرتبط با مشتریان در کاربردهای تجاری و محیط پردازش ابری آپاچی اسپارک استفاده شده است. نتایج نشان می دهد از بین تکنیک های درخت تصمیم گیری، جنگل تصادفی و رگرسیون در آپاچی اسپارک و حالت غیرتوزیع شده تکنیک رگرسیون دارای حداقل خطای ممکن برای تحلیل داده های تجاری است و از طرفی جنگل تصادفی در بین تکنکی های درخت تصمیم گیری، جنگل تصادفی و رگرسیون چه در حالت توزیع شده و چه در حالت غیرتوزیع شده دارای حداقل زمان اجراء برای تحلیل داده ها است.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: بررسی کاربرد چارچوب های تحلیل عظیم داده ها در پیش بینی زلزله

پیاده سازی مقاله: بررسی کاربرد چارچوب های تحلیل عظیم داده ها در پیش بینی زلزله

چکیده:

این مقاله به بررسی کاربرد چارچوب های عظیم داده ها از جمله آپاچی هادوپ و آپاچی اسپارک در پیش بینی زلزله پرداخته است. برای این منظور، ابتدا چارچوب های هادوپ و اسپارک، نصب و پیکربندی شده، سپس از ابزار تحلیل و داده کاوی رپیدماینر و الگوریتم ماشین بردار پشتیبان غیرخطی با تابع کرنل RBF باتوجه به داده های پژوهش جهت مدل سازی بر روی این 2 چارچوب استفاده گردید. سپس همین فرآیند بدون استفاده از چارچوب های هادوپ و اسپارک تکرار گردید. مقایسه نتایج نشان می دهد؛ در مدلی که از چارچوب های هادوپ و اسپارک بعنوان زیرساخت پردازش استفاده نشده است، زمان اجرا حدودا 4 0 برابر حالتی است که از هادوپ و اسپارک استفاده گردیده است. ولیکن درخصوص خروجی مدل در رابطه با پیش بینی بزرگای زلزله، در هر دو مدل نتایج یکسان بوده و تفاوتی وجود نداشته است.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: تحلیل سبد خرید مشتریان در خرید اینترنتی با استفاده از تکنیک های داده کاوی

پیاده سازی مقاله: تحلیل سبد خرید مشتریان در خرید اینترنتی با استفاده از تکنیک های داده کاوی

چکیده:

در این مقاله عملیات برخی خریدها با انتخاب تصادفی در یک سایت بازاریابی مورد بررسی قرار می گیرد.این خریدها در فضای بیکران اینترنت که مجموعه ای بسیار بزرگ از شبکه های بزرگ و کوچک به هم پیوستهاست ، انجام می گیرد . اگر به جای رفتن به محیط بیرون از خانه و خرید از فروشگاههای سنتی و مدرن ، با استفاده از اینترنت خرید خود را انجام دهید خرید اینترنتی صورت گرفته است که هزینه آن به صورت آنلاین پرداخت می شود و یا مامور پست کالا را جلوی منزل به مشتری تحویل می دهد و هزینه کالا را پس از تحویل از مشتری دریافت می کند .سبد خرید مشتری شامل کالاهایی است که مشتری از یک فروشگاه اینترنتی خریده است .یعنی ممکن است یکباره چندین کالا خریده باشد .داده کاوی مجموعه ای از روشها در فرآیند کسب دانش است که برای تشخیص الگوها و رابطه های نامعلوم در داده ها مورد استفاده قرار می گیرد . فروش بازاریاب سایت ایران سی نت به عنوان موردانجام شد .در این مقاله سعی weka مطالعه فرض شده است . فرآیند داده کاوی در این پژوهش با استفاده از نرم افزار شده تا رابطه بین خرید چند کالا بررسی شود و پیشنهاد دهیم که اگر یکی از آنها را مشتری خرید ، با استفاده از قوانین کشف شده چه کالاهای دیگری را می تواند انتخاب کند .

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: تشخیص احساس از روی گفتار فارسی با استفاده از ماشین بردار پشتیبان

پیاده سازی مقاله: تشخیص احساس از روی گفتار فارسی با استفاده از ماشین بردار پشتیبان

چکیده:

تشخیص خودکار احساس از روی گفتار مساله بسیار مهم، در عرصه تعامل انسان و ماشین است.قابلیت تشخیص احساس توسط کامپیوتر با دقتی همانند انسان، به منظور ایجاد رابطه طبیعی و دوستانهبین انسان و کامپیوتر، بسیار حائز اهمیت است. با وجود پیشرفتهای گسترده در حوزهً پردازشگفتار، استخراج و درک احساس پنهان در گفتار انسان، همچون خشم، شادی و جز اینها، از یکسو و تولید گفتار احساسی مناسب از سوی دیگر، یکی از چالشهای مهم برای ساخت ماشینهایهوشمند محسوب میشود. در این مقاله، یک سیستم تشخیص خودکار احساس ارائه شده است.سیستم معرفی شده، شامل دو بخش اصلی، استخراج ویژگی و آموزش مدل دسته بند می باشد.درمرحله استخراج ویژگی، ویژگیهای عروضی از جمله فرکانس گام، شدت و ویژگی های کلی ازسیگنال گفتار به ازای شش حس متفاوت خشم، تنفر، ترس، شادی، غم و خنثی استخراج شده است.پس از تشکیل بردار ویژگی، با روش دستهبند ماشین بردار پشتیبان آموزش داده شده اند. در نهایت،نتیجه محاسبات انجام شده حاکی از میانگین دقت 82/744 درصد می باشد که در مقایسه با روش های دیگر از کارایی بالاتری برخوردار است.

  • شریف پژوه
موضوعات