۶۲ مطلب با موضوع «مقالات» ثبت شده است

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 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: طبقه بندی زیرگروه ویروس آنفولانزا با استفاده از تکنیک های داده کاوی

پیاده سازی مقاله: طبقه بندی زیرگروه ویروس آنفولانزا با استفاده از تکنیک های داده کاوی

چکیده:

آنفولانزا یک بیماری شدیدا مسری، حاد و تب زاست که در اثر ویروس آنفولانزا ایجاد می شود ، این ویروس از سه نوع تشکیل شد ه-است: نوع B، Aو C. در طی قرن گذشته، اپیدمی های مختلفی از آنفولانزا نوع A، مرگ و میر و خسارات سنگین اقتصادی به جامعه انسانی تحمیل کرده است. آنفولانزا A بر اساس آنتی ژن های سطحی اش، هماگلوتینین و نورامینیداس تقسیم بندی میشود. تا کنون61 زیرگروه از هماگلوتینین و 9 زیرگروه از نورامینیداس شناسایی شده است. تشخیص زودهنگام و دقیق زیرگروه ویروس امری حیاتی است. کارهای معدودی در حوزه داده کاوی در این راستا، انجام شده است که غالبا روی ناحیه محدودی از دیتاست و تنها برای چند زیرگروه رایج بوده است؛ در این پژوهش، دیتاست بزرگی شامل 43533 توالی ثبت شده آنفولانزا نوعA در کتابخانهNCBI از سال 1900 تا کنون در قالب 4 گروه استفاده شده است: توالی های DNA و پروتئینی آنتی ژن هماگلوتینین، توالیهایDNA و پروتئینی آنتی ژن نورامینیداس. پس از پیش پردازش های متعدد، با استفاده از طبقه بندی جنگل تصادفی، جنگلی از طبقه-بندهای مستقل از هم، مدل دقیقی برای تشخیص زیرگروه ویروس، بدست آمد. این مدل قادر به تشخیص ویروس از تمام زیرگروه-ها، بر اساس توالی هر کدام از آنتی ژن های هماگلوتینین و نورامینیداس با تشخیص و حساسیت 99% میباشد.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: پیش بینی قیمت سهام بانک صادرات با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

پیاده سازی مقاله: پیش بینی قیمت سهام بانک صادرات با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

چکیده:

امروزه سرمایه گذاری در بورس، بخش مهمی از اقتصاد جامعه را تشکیل می دهد. تغییرات قیمت سهام یکی از مهم ترین موضوعات مورد توجه هر سرمایه گذار است. به همین دلیل پیش بینی قیمت سهام برای سهامداران از اهمیت بالایی برخوردار است تا بتوانند از سرمایه گذاری خود، سود بیشتری کسب کنند. در این نوشتار سعی بر این است که به پیش بینی قیمت سهام روز بعد بانک صادرات در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از مدل پرسپترون چند لایه از شبکه های عصبی مصنوعی بپردازیم و سعی میکنیم مدلی را انتخاب کنیم که میانگین مجموع مربعات خطای آن (MSE) کمتر باشد. متغیرهای زیادی بر قیمت سهام تاثیرگذار هستند، اما از بین آن ها تاثیر شاخص های اقتصادی را می توان بیشتر دانست. از جمله : نرخ ارز، قیمت طلا و قیمت نفت. این شاخص ها به عنوان متغیرهای مستقل برای پیش بینی قیمت سهام درنظر گرفته می شوند. نتایج حاصل نشان می دهد شبکه با ترکیب 20-80 و معماری 1-14-4 به بهترین پاسخ همگرا می شود.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: تشخیص افراد ریسکی در صنعت بیمه با استفاده از درخت تصمیم Hoeffding

پیاده سازی مقاله: تشخیص افراد ریسکی در صنعت بیمه با استفاده از درخت تصمیم Hoeffding

چکیده:

با رشد روزافزون کامپیوتر، مقادیر زیادی از داده ها به وسیله ی سیستم های مختلف به وجود می آیند. در حال حاضر مسئله ی پیش روی سازمان ها، دیگر جمع آوری داده ها نیست، بلکه توانایی استخراج اطلاعات مفید از میان آنهاست. همانند دیگر بخش های اقتصادی، شناخت و جذب مشتریان کم ریسک و سودآور برای صنعت بیمه نیز دارای اهمیت است. اگر شرکت ها بیمه به طبقه بندی مشتریان با توجه به ویژگی های قابل مشاهده بپردازند، می توانند نرخ پوشش دهی بیمه و سود خود را افزایش دهند واز سوی دیگر فشاری بر افراد با ریسک کم برای جبران خسارات وارده، به وسیله ی افراد ریسک زیاد به شرکت های بیمه وارد نشود. در این مقاله قصد داریم مروری بر روش های تشخیص افراد ریسک در صنعت بیمه داشته باشیم سپس در مطالعه موردی به شناسایی افراد ریسکی بپردازیم. برای این منظور از درخت تصمیم Hoeffding برای کلاس بندی مشتریان بیمه استفاده شده است.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: ترکیبی از الگوریتم سیاه چاله با الگوریتم تبرید تدریجی

پیاده سازی مقاله: ترکیبی از الگوریتم سیاه چاله با الگوریتم تبرید تدریجی

چکیده:

امروزه اغلب مسائل بهینه سازی از نوع مسائل NP-hard هستند. از جمله راه حل های موجود در برخورد با این گونه مسائل، استفاده از الگوریتمهای تقریبی یا ابتکاری است. الگوریتم سیاه چاله (BH) یک روش ابتکاری جدید است که از پدیده سیاه چاله طبیعی الهام گرفته شده است، این الگوریتم سرعتی بالا و ساختاری ساده برای پیاده سازی دارد ولی در جستجوی محلی ضعیف عمل میکند. بنابراین در این مقاله ترکیبی از الگوریتم BH و الگوریتم تبرید تدریجی (SA) با نام BH-SA معرفی می شود. ما از الگوریتم SA برای بهبود جستجوی محلی و فرار از بهینه محلی استفاده کرده ایم. روش پیشنهادی بر روی تعدادی تابع محک رایج، مورد آزمایش قرار گرفته است. نتایج آزمایش ها نشان می دهد که روش پیشنهادی از دقت بالاتری در رسیدن به جواب بهینه سراسری برخوردار است. به عنوان مثال پاسخ حاصل از میانگین گیری 20 بار اجرای الگوریتم پیشنهادی روی تابع Griewank، نشان می دهد که خطای نسبی روش پیشنهادی 69.44 برابر کمتر از روش BH پایه است.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: استفاده از سیستم تکاملی ایمنی مصنوعی برای امنیت شبکه های کامپیوتری

پیاده سازی مقاله: استفاده از سیستم تکاملی ایمنی مصنوعی برای امنیت شبکه های کامپیوتری

چکیده:

سیستم ایمنی بدن ،یک سیستم محاسباتی جالب و کارا برای بسیاری از کاربردها در زمینه مهندسی وبخصوص تشخیصنفوذ است این سیستم دفاعی بر اساس عامل ،بصورت توزیع شده و خود تطبیق است که بر اساس یک معماری لایه ای وسلسله مراتبی عمل می کند. در این مقاله ابتدا عناصرمعماری سیستم های های تشخیص ویروس که شامل چهار قسمتتبدیل داده ،ایجاد و تشخیص ویروس و شناسایی سلول های حافظه می باشد با تمرکز بر عناصر شبکه های کامپیوتریبیان شده است.سپس چند نمونه سیستم ایمنی مصنوعی برای امنیت شبکه را مورد بررسی قرار داده ایم. از جمله سیستمایمنی فورست که فقط ترافیک TCP/IP را در یک شبکه محلی مانیتور میکند . در انتها با توجه به ویژگی های الگوریتمهای هوش محاسباتی نتیجه گیری و پیشنهاداتی برای استفاده موثر از این الگوریتم ها بیان شده اند.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: شناسایی و رتبه بندی موانع موثر بر عدم استفاده معلمان از فناوری اطلاعات و ارتباطات

پیاده سازی مقاله: شناسایی و رتبه بندی موانع موثر بر عدم استفاده معلمان از فناوری اطلاعات و ارتباطات

چکیده:

چکیده: کارکردهای متعدد و متنوع فناوری اطلاعات و ارتباطات تمامی سازمان ها و از جمله نظام آموزشی را دچار تغییر و تحولات اساسی کرده اند؛ اما به نظر می رسد آن چنان که شایسته است فناوری اطلاعات و ارتباطات در نظام آموزشی مورد استفاده معلمان قرار نمی گیرد، از این رو هدف پژوهش توصیفی حاضر، شناسایی و رتبه بندی موانع موثر بر عدم استفاده معلمان از فناوری اطلاعات و ارتباطات (فاوا) بوده است که جهت تحقق این امر، پرسش نامه محقق ساخته ای میان معلمان دبیرستان های شهر تهران توزیع و داده های گردآوری شده با استفاده از آزمون های تی و فریدمن تحلیل شدند، نتایج حاکی از آن است که مهم ترین موانع عدم استفاده از فناوری اطلاعات و ارتباطات توسط معلمان، عوامل زیرساختی - فنی، فردی، اقتصادی و فرهنگی - آموزشی بوده اند که متناسب با هر یک پیشنهادهایی ارایه شده است.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: آموزش شبکه عصبی مصنوعی چند لایه مبتنی بر الگوریتم خفاش اصلاح شده

پیاده سازی مقاله: آموزش شبکه عصبی مصنوعی چند لایه مبتنی بر الگوریتم خفاش اصلاح شده

چکیده:

کارایی شبکه عصبی مصنوعی وابسته به وزن اتصالات بین نرون های آن است که از طریقالگوریتم های آموزش شبکه تعیین می شوند. در این مقاله، ما الگوریتم خفاش اصلاح شده(MBA) را جهت محاسبه مقدار بهینه وزن های شبکه عصبی مصنوعی پیشنهاد می دهیم. الگوریتمخفاش (BA) یک الگوریتم بهینه سازی الهام گرفته از طبیعت است که به علت برقراری تعادلیمناسب بین نرخ همگرایی و قدرت اکتشاف، عملکرد نسبتاً خوبی در حل مسائل بهینه سازی از خودنشان داده است. MBA با تغییراتی در تولید جمعیت اولیه BA بدست می آید که باعث می شودقابلیت جستجوی سراسری در الگوریتم بصورت موثری افزایش یابد. جهت ارزیابی، عملکردالگوریتم BA, MBA و الگوریتم مبتنی بر گرادیان لونبرگ مارکارد را در آموزش شبکه عصبیبا آزمایشاتی بر روی دو مجموعه داده محک شناخته شده خانه بوستون (Boston Housing) وفریدمن (Friedman) بررسی کرده ایم. نتایج نشان داده است که بطور کلی MBA در مقایسه باالگوریتم BA از کارایی بهتری برخوردار می باشد؛ همچنین، دو الگوریتم MBA و BA نسبت بهالگوریتم مبتنی بر گرادیان لونبرگ مارکارد دارای قابلیت تعمیم بهتری در مجموعه داده خانهبوستون می باشند.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: کاربرد الگوریتم رقابت استعماری در پیش بینی ورشکستگی

پیاده سازی مقاله: کاربرد الگوریتم رقابت استعماری در پیش بینی ورشکستگی

چکیده:

هدف بررسی کارایی الگوریتم رقابت استعماری در پیش بینی ورشکستگی بوده، در این مطالعه با بررسی برخی از داده های مرتبط با ورشکستگی، صورت های مالی شرکت های موجود در بازار بورس ایران و با مشاهده تجربی و تجارب پژوهش های گذشته به انتخاب متغیرهای اصلی در پیش بینی ورشکستگی پرداخته شده، سپس به دلیل انطباق بیشتر مدل با واقعیت، با توجه به ارتباط داده های متغیرهای اصلی با دیگر داده های در دسترس، به انتخاب متغیرهای فرعی پرداخته شده است. 6 متغیر اصلی و 18 متغیر فرعی اولیه، برای شرکت های نمونه ورشکسته با سه معیار ورشکستگی و برای شکرتهای نمونه غیر وزشکسته با انتخابی تصادفی، استخراج گشته است. معیارهای تعیین ورشکستگی با توجه با نگاهی فرآیندی برگزیده شده اند، معیار اول ماده 141 قانون تجارت و معیار دوم، معیار نسبت بدهی به دارایی ها می باشد، معیار سوم که در آن نسبت جمع حقوق صاحبان سهام به ارزش اسمی سهام، معیار تشخیص ورشکستگی است برای پوشش انتقادهای وارده به این معیار لحاظ گردیده است، به این صورت که اگر این نسبت کمتر از یک باشد شرکت ورشکسته تلقی می گردد. بازه زمانی انتخاب نمونه سال 1389 بوده و بازه رمانی استخراج داده ها سال های 1387 تا 1389 بوده است. تجزیه و تحلیل آماری روی این متغیرها منجر به حذف بعضی از آنها در معیارهای مختلف گشته و مدلی با بهره گیری از الگوریتم رقابت استعماری، متغیرهای اصلی و متغیرهای فرعی برای هر یک از سه معیار، طراحی و ارائه شده است که به نقطه آغازین وابسته نیست از این رو دسته بندی اولیه متغیرهای اصلی و فرعی تاثیری رخروجی مدل ندارد. مدل با استفاده از اطلاعات شرکت های ورشکسته و شرکت های غیر ورشکسته ارزیای شده و نتایج نشان میدهد که ورشکستگی را می توان با دقت نسبتا بالایی با مدل حاصل پیش بینی نمود.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: یش بینی قیمت سهام با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

پیاده سازی مقاله: یش بینی قیمت سهام با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

چکیده:

شبکه های عصبی مصنوعی مدل هایی ریاضی می باشند که الهام گرفته از سیستم عصبی و مغز انسان می باشند. در این مقاله سعی محقق بر آن است که به پیش بینی قیمت سهام روز بعد در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از مدل پرسپترون چندلایه از شبکه های عصبی مصنوعی بپردازد؛ و با روش های مختلف سعی شود خطای این پیش بینی را بهبود بخشد. متغیرهای بسیار زیادی در قیمت سهام تاثیر گذار می باشند که در این میان سهم شاخص های اقتصادی عمده را می توان بسـیار بالا دانست، که نرخ ارز (شـامل نرخ دلار آمریـکا و یورو)، قـیمت طـلا و قیمت نفت از آن جمله می باشند. همچنین شاخص کل نیز به عنوان نماینده ای از کل شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهـادار تهـران در نظر گرفته می شود، که این شاخص ها به عـنوان متغـیرهای مستقل جهت پیش بینی قیمت سهام مورد استفاده قرار گرفته اند.

دریافت مقاله:

 لینک مقاله

دریافت پیاده سازی:

برای دریافت پیاده سازی مقاله مورد نظر، و یا اعمال بهبود در آن، با استفاده از لینک زیر، سفارش خود را ارسال نمایید.

سفارش انجام پروژه

  • 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

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: 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

پیاده سازی پایان نامه: تحلیل احساسات برای تشخیص افسردگی با یادگیری ماشین

پیاده سازی پایان نامه: تحلیل احساسات داده های رسانه های اجتماعی برای تشخیص افسردگی با یادگیری ماشین

عقیده کاوی یا تحلیل احساسات امروزه یک روند نوظهور برای درک احساسات افراد در موقعیت های مختلف زندگی روزمره آنهاست. در این تحقیق روشی بر تحلیل احساسات در داده‌های رسانه‌های اجتماعی برای تشخیص دلهره یا دلسردی با استفاده از تکنیک‌های مختلف هوش مصنوعی ارائه می شود.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی لغو هتل ها با استفاده از یادگیری ماشینی

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی لغو هتل ها با استفاده از یادگیری ماشینی

لغو اتاق یک چالش بزرگ برای صنعت هتلداری است زیرا تعداد مهمانان بر کل تنظیمات عملیاتی تأثیر می گذارد. هدف از این تحقیق پیش بینی لغو هتل ها با استفاده از یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل عواملی است که بیشترین تأثیر را دارند. در این تحقیق راهکاری مبتنی بر تکنیک های داده کاوی و یادگیری ماشین برای حل این مسئله ارائه می شود.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: تشخیص تقلب صورت های مالی با استفاده از تکنیک های داده کاوی

پیاده سازی پایان نامه: تشخیص تقلب صورت های مالی با استفاده از تکنیک های داده کاوی

بررسی تقلب مالی در واقع یکی از موضوعات چالش برانگیز است با توجه به این که پیامدهای اقتصادی و اجتماعی ناشی از تقلب می تواند گسترده باشد. به این ترتیب تقلب مالی در حال تبدیل شدن به یک مشکل جدی است و در نتیجه، شناسایی موثر تقلب حسابداری همیشه یک کار مهم اما نسبتاً پیچیده برای متخصصان حسابداری بوده است. در این تحقیق راهکاری مبتنی بر تکنیک های داده کاوی برای حل این مسئله ارائه می شود.

  • 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
موضوعات
Archive