چکیده: در دنیای امروز حجم عظیمی از اطلاعات به صورت متن می باشد. بنابراین تکنیک های متن کاوی اهمیت یافته اند. کاوش نظرات یا تحلیل احساسات به عنوان شاخه ای از متن کاوی، به معنی یافتن دیدگاه نویسنده متن درباره یک موضوع خاص است. اینترنت این امکان را برای کاربران فراهم می کند تا نظرات خود را به سهولت بیان کنند و از نظرات دیگران در مورد موضوعی خاص مطلع شوند. حجم بالا و فقدان ساختار مناسب برای متن نظرات ارائه شده بروی بستر وب، استفاده از دانش پنهان درون آنها را دشوار نموده است. بنابراین ارائه روش هایی که بتواند این دانش را به صورت خلاصه و ساخت یافته آماده کرده و در اختیار ما قرار دهد حائز اهمیت است. در این پژوهش سعی شده به ارائه روشی برای تحلیل نظرات ذیل خبر در سایت های خبری با توجه به متن خبر پرداخته شود. در این راستا سعی شده با استفاده از ویژگی های دستوری متون مانند اسم و فعل و همچنین تحلیل بار احساسی جملات، رابطه نظر با خبر و دیدگاه نویسنده نظر را با توجه به موضوع متن خبرکشف کنیم. در ادامه به ارزیابی روش، با پیاده سازی آن روی مجموعه داده جمع آوری شده از اخبار و نظرات به زبان فارسی پرداخته شده است. روش پیشنهادی صحت تشخیص 42.9 درصدی دارد.
چکیده: در دنیای امروز حجم عظیمی از اطلاعات به صورت متن می باشد. بنابراین تکنیک های متن کاوی اهمیت یافته اند. کاوش نظرات یا تحلیل احساسات به عنوان شاخه ای از متن کاوی، به معنی یافتن دیدگاه نویسنده متن درباره یک موضوع خاص است. اینترنت این امکان را برای کاربران فراهم می کند تا نظرات خود را به سهولت بیان کنند و از نظرات دیگران در مورد موضوعی خاص مطلع شوند. حجم بالا و فقدان ساختار مناسب برای متن نظرات ارائه شده بروی بستر وب، استفاده از دانش پنهان درون آنها را دشوار نموده است. بنابراین ارائه روش هایی که بتواند این دانش را به صورت خلاصه و ساخت یافته آماده کرده و در اختیار ما قرار دهد حائز اهمیت است. در این پژوهش سعی شده به ارائه روشی برای تحلیل نظرات ذیل خبر در سایت های خبری با توجه به متن خبر پرداخته شود. در این راستا سعی شده با استفاده از ویژگی های دستوری متون مانند اسم و فعل و همچنین تحلیل بار احساسی جملات، رابطه نظر با خبر و دیدگاه نویسنده نظر را با توجه به موضوع متن خبرکشف کنیم. در ادامه به ارزیابی روش، با پیاده سازی آن روی مجموعه داده جمع آوری شده از اخبار و نظرات به زبان فارسی پرداخته شده است. روش پیشنهادی صحت تشخیص 42.9 درصدی دارد.
چکیده: به سبب رشد سریع شبکه ها و رسانه های اجتماعی، امکان دسترسی افراد به نظرهای دیگران افزایش یافته است. نظرها، حاوی اطلاعات ارزشمندی اند که با تحلیل آنها، می توان به گرایش ها و ترجیح افراد پی برد و نظرهای مثبت و منفی را نسبت به مسائل گوناگون، شناسایی کرد. نظرکاوی فرایندی است که به تحلیل عاطفه ها، احساس ها و نظرهای افراد می پردازد و از این طریق، اولویت افراد را شناسایی می کند. در این مقاله، روشی برای نظرکاوی در زبان فارسی ارائه شده است که از ترکیب لغت نامه و الگوریتم نظارتی ماشین بردار پشتیبان (SVM) استفاده می کند. برای ایجاد لغت نامه، از لغت نامه SentiWordNet بهره برده شده است. در واقع این لغت نامه، مجموعه ویژگی های الگوریتم SVM است. برای ارزیابی نتایج، از داده های دامنه هتل استفاده شد. چهار فرضیه برای دستیابی به بهترین نتیجه تعریف شد که از این بین، بیشترین درستی، به فرضیه حاصل ضرب قطبیت در تعداد تکرار کلمه ها اختصاص یافت.
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.
چکیده: باتوجه به اینکه مردم به تازگی علاقه به وضعیت سلامتیشان دارند، توسعه دامنه کاربرد پزشکی یکی از فعالترین زمینه های تحقیقات را به خود اختصاص داده است. یک مثال از دامنه کاربرد پزشکی کشف روش برای بیماری قلبی بر پایه روش تشخیص به کمک رایانه است، که اطلاعات از منابع دیگر بدست آمده و توسط نرم افزارهای رایانه ای ارزیابی شده است. سیستم های خبر، با هدف عمومی کردن مهارت های افراد متخصص، برای افراد غیرمتخصص طراحی شده اند. در واقع این نرم افزارها، الگوی منطقی ای را که یک متخصص براساس آنها تصمیم گیری می کند، شناسایی می نمایند و سپس بر اساس آن الگوها، مانند انسان ها تصمیم گیری می کنند. تاکنون سیستم های خبره ی مختلفی در زمینه ی علوم پزشکی ارائه شده و در این مورد پیشرفت زیادی داشته است. در حالی که سرعت عمل در تشخیص بیماری قلبی و در بهبود حال بیماران بسیار موثر می باشد، اما گاهی دسترسی به پزشکان متخصص برای بیماران وجود ندارد و ا ز این رو طراحی سیستمی با دانش پزشک متخصص که تشخیص مناسب را به بیماران ارائه نماید، شرایط درمان به موقع بیماران را رفراهم می کند. در این تحقیقی یک نمونه از قواعد نامعلوم سنگین برپایه روش پشتیبانی تصمیم برای تشخیص بیماری قبلی آورده شده است. تصمیم پزشکی پیشنهادی سیستم برای پیش بینی ریسک بیماران قلبی شامل دو فاز است: (1) روش خودکار برای قاعده سنگین نامعلوم (2) توسعه قاعده سنگین براساس پشتیببانی تصیمیم سیستم . سپس سیستم نامعلوم در مطابقت با قاعده سنگین نامعلوم و خواص منتخب ساخته شده است. در پایان عملکرد سیستم با دقت شبکه عصبی، حساسیت و ویژگی مورد استفاده مقایسه می شود.
چکیده: در این مقاله یک سیستم استنتاج عصبی- فازی برای تشخیص افراد مبتلا به بیماری دیابت پیشنهاد میکنیم. ایده این مقاله، استفاده از روشی جدید در آموزش سیستم فازی طراحی شده با استفاده از الگوریتم ژنتیک و الگوریتم بهینه سازیازدحام ذرات است. روش پیشنهادی با استفاده از نرم افزار متلب بر مجموعه داده بیماران دیابتی هندی موجود در مخزن داده یادگیری ماشین پیاده سازی شده است. شاخص های عملکردی این سیستم حساسیت، اختصاصیت و دقت است که در بهترین حالت به ترتیب 63/49و96/11و89/78درصد بدست آمده است.
چکیده: امروزه درصد بالایی از مردم در معرض خطر ابتلا به بیماری دیابت هستند. این بیماری یکی از خطرناکترین بیماری های عصر حاضر است و تشخیص به موقع این بیماری نقش به سزایی در درمان آن دارد.
روش ها: در این مقاله با استفاده از سیستم استنتاج فازی سوگنو و الگوریتم هوشمند کرم شب تاب، روشی نوین برای تشخیص دیابت ارائه شده است. روش ارائه شده قادر است با استفاده از تعداد کمی قوانین ساده فازی با دقت مطلوبی بیماری دیابت را تشخیص دهد.
یافته ها: کارآیی ترکیب سیستم استنتاج فازی سوگنو و الگوریتم کرم شب تاب 24/87 درصد به دست آمد.
نتیجه گیری: نتایج تجربی نشان میدهند که این روش روی مجموعه داده استاندارد PID دقت بیشتری نسبتی به الگوریتمهای موجود در این زمینه دارد.
چکیده: تشخیص پزشکی اغلب با تخصص و تجربه کادر پزشکی انجام میشود ولی بعضی مواقع ممکن است منجر به تشخیص نادرست شود. اسکلروز چندگانه (MS) بیماری دستگاه عصبی مرکزی است. در این بیماری بدن پادتنهایی را تولید میکند که به میلین حمله کرده و آسیب میزنند. در MS غلاف میلین (که پوششی عایقی برای رشته های عصبی است) دچار مشکل میشود و صدمهی وارده به میلین در سیستمهای عصبی مرکزی، ارتباط بین مغز و اسپینال کورد و دیگر اعضای بدن را قطع میکند. مشکل عمدهای که وجود دارد ضعف در تشخیص آن است. به منظور بهبود تشخیص، از شبکه عصبی فازی (ANFIS) استفاده میشود. ایده اصلی این گونه شبکهها از شیوه کارکرد سیستم عصبی زیستی برای پردازش دادهها و اطلاعات به منظور یادگیری و ایجاد دانش الهام گرفته شده است. این سیستم از شمار زیادی عناصر پردازشی فوقالعاده بهم پیوسته به نام نورون تشکیل شده است که برای حل یک مساله با هم هماهنگ عمل میکنند. در این سیستم قسمت شبکه عصبی برای یادگیری و طبقهبندی تواناییها و نیز پیوند و اصلاح الگو به کار میرود. قسمت شبکه عصبی به طور خودکار، قواعد منطق فازی و توابع عضویت را در طول دوره تناوب یادگیری ایجاد میکند. چند روش برای آموزش شبکههای عصبی وجود دارد که در این تحقیق از روش ترکیبی استفاده میشود. شبکهی عصبی-فازی توانایی ترکیب قدرت زبانی یک سیستم فازی با قدرت عددی یک شبکه عصبی را دارد. در این شبکه برای بهینهسازی دادههای ورودی خروجی از تکنیک K-fold cross validation استفاده میشود. پیادهسازی این سیستم در محیط متلب با فایلی حاوی600 داده که دارای6 ستون، که 5 ستون آن ورودی و 1 ستون خروجی میباشد انجام شد و دارای دقت تقریباً 96% میباشد.
- هوش مصنوعی (۳۱۶)
- پروژه رپیدماینر(RapidMiner) (۲۲)
- پروژه وکا(Weka) (۱۸)
- پروژه نایم(Knime) (۱۷)
- پروژه پایتون(Python) (۵۳)
- پروژه R (۲۰)
- پروژه کلمنتاین(clementine) یا مدلر(IBM Spss Modeler) (۱۵)
- پروژه شبکه عصبی (۱۰۳)
- پروژه الگوریتم ژنتیک (۳۴)
- پروژه الگوریتم ممتیک (۲۱)
- پروژه الگوریتم جستجوی هارمونی (۳۰)
- پروژه تکامل تفاضلی (۳۱)
- پروژه بهینه سازی ازدحام ذرات (۳۰)
- پروژه الگوریتم کلونی زنبور عسل (۳۴)
- پروژه عقیده کاوی (۱۶)
- پروژه ماشین بردار پشتیبان (۱۱)
- مقالات (۸)
- پروژه الگوریتم رقابت استعماری (۱۵)
- پروژه الگوریتم درخت تصمیم (۳۷)
- پروژه سیستم ایمنی مصنوعی (۱۴)
- دریافت ویدیوهای آموزشی (۴۸)
- یادگیری عمیق(Deep Learning) (۱۴)
- پردازش تصویر (۱۰)
- پروژه الگوریتم بهینه سازی چندهدفه (NSGA-II) (۴)
- پروژه متلب(MATLAB) (۱۸)
- برنامه نویسی (۴۴)
- پروژه C شارپ (۳)
- پروژه C پلاس پلاس (۵)
- 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) (۱۸)
- کلودسیم (CloudSim) (۱۸)
- پروژه الگوریتم فاخته (۸)
- پروژه الگوریتم خفاش (۱)
- دوره های آموزشی (۵)
- پروژه الگوریتم کرم شب تاب (۱)
- سیستم خبره (۲)
-
Mahdie raf
من نیاز به راهنمایی دارم ... -
رضا
سلام امکان داره کد الگوریتم در پایتون رو داشته باشم -
س. ش
بهینه سازی ماشین بردار ... -
سیما دانشور
پیاده سازی پروژه هشت ... -
شیما بهرامی
سلام،پیاده سازی الگوریتم ... -
امین قاسمی
برای دریافت پیاده سازی ... -
مهدی علی پور
برای پیاده سازی سسیستم ... -
احسن
سلام امکان داره کد پایتون رو داشته باشم
- پیاده سازی مقاله: ارایه یک روش انتخاب ویژگی جدید با بکارگیری الگوریتم رقابت استعماری در راهکار فیلتر
- پیاده سازی مقاله: روش جدید تشخیص فیشینگ مبتنی بر ترکیب الگوریتم پنگوئن و داده کاوی
- پیاده سازی مقاله: شناسایی و کشف بیماری آلزایمر با کمک داده کاوی و درخت تصمیم بهینه شده
- پیاده سازی مقاله: استفاده از تکنیک های متن کاوی در تجزیه و تحلیل احساسات کاربران ایرانی LinkedIn
- پیاده سازی مقاله: مشخصات نویسندگان مقاله ارائه یک سیستم توصیه گر برای استخراج اطلاعات...
- پیاده سازی مقاله: روشی برای تحلیل احساسات توییت براساس ترکیب روش های یادگیری ماشین و شباهت معنایی
- انتخاب موضوع پایان نامه
- پیاده سازی مقاله: بهینه سازی زمان بندی در رایانش ابری با الگوریتم های کلونی مورچه و ازدحام ذرات
- پیاده سازی مقاله: ارائه روشی برای آنالیز احساسات در متن نظرات
- پیاده سازی مقاله: ارائه روش نظارتی برای نظرکاوی در زبان فارسی با استفاده از لغت نامه و الگوریتم SVM
- آذر ۱۳۹۹ ( ۱ )
- آبان ۱۳۹۹ ( ۱ )
- مهر ۱۳۹۹ ( ۳ )
- شهریور ۱۳۹۹ ( ۲ )
- تیر ۱۳۹۹ ( ۱ )
- خرداد ۱۳۹۹ ( ۶ )
- ارديبهشت ۱۳۹۹ ( ۱۳ )
- فروردين ۱۳۹۹ ( ۵ )
- اسفند ۱۳۹۸ ( ۲ )
- دی ۱۳۹۸ ( ۲ )
- آذر ۱۳۹۸ ( ۶ )
- آبان ۱۳۹۸ ( ۳ )
- مهر ۱۳۹۸ ( ۱ )
- شهریور ۱۳۹۸ ( ۶ )
- مرداد ۱۳۹۸ ( ۱۶ )
- تیر ۱۳۹۸ ( ۱۷ )
- خرداد ۱۳۹۸ ( ۱۵ )
- ارديبهشت ۱۳۹۸ ( ۷۹ )
- فروردين ۱۳۹۸ ( ۱۳۴ )
- اسفند ۱۳۹۷ ( ۴۸ )
- پیاده سازی الگوریتم ژنتیک در پایتون(Python)
- پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات در پایتون(Python)
- پروژه داده کاوی تشخیص بیماری دیابت با پایتون(Python)
- پروژه داده کاوی تشخیص بیماری های قلبی با نرم افزار وکا (Weka)
- پروژه داده کاوی تشخیص بیماری کلیوی با نرم افزار کلمنتاین(clementine) یا مدلر(IBM Spss Modeler)
- پیاده سازی الگوریتم بهینه سازی چندهدفه NSGA-II در پایتون(Python)
- پروژه داده کاوی تشخیص تقلب با نرم افزار رپیدماینر (RapidMiner)
- پروژه داده کاوی تشخیص تقلب با نرم افزار نایم (Knime)
- پروژه داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری با نرم افزار نایم (Knime)
- پروژه داده کاوی تشخیص سرطان با زبان R
- 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)
- بهینه سازی ساختار شبکه عصبی با الگوریتم جستجوی فاخته برای داده کاوی سرطان
- پروژه داده کاوی امتیاز اعتباری (Credit scoring) با نرم افزار وکا (Weka)
- پروژه داده کاوی تشخیص تقلب با نرم افزار رپیدماینر (RapidMiner)
- پروژه داده کاوی تشخیص بیماری کلیوی با نرم افزار کلمنتاین(clementine) یا مدلر(IBM Spss Modeler)
- پروژه داده کاوی تشخیص سرطان با زبان R
- بهینه سازی ساختار شبکه عصبی با الگوریتم ممتیک برای داده کاوی امتیاز اعتباری
- سفارش انجام پروژه تعادل بار با استفاده از الگوریتم تکامل تفاضلی در محیط رایانش ابری (CloudSim)
- پروژه داده کاوی پیش بینی نقص در ماژول های نرم افزاری با زبان R