۶۰ مطلب با موضوع «پروژه پایتون(Python)» ثبت شده است

پیاده سازی مفاله: الگوریتم جستجوی گرانشی فازی، رهیافتی برای داده کاوی

پیاده سازی مقاله: الگوریتم جستجوی گرانشی فازی، رهیافتی برای داده کاوی

چکیده:

مفهوم کنترل هوشمندانه فرآیند جستجو در الگوریتم جستجوی گرانشی (GSA) برای توسعه یک روش داده کاوی جدید معرفی می شود. روش پیشنهاد شده، کاوشگر فازی (FGSA-miner) GSA نامیده می شود. در ابتدا یک کنترل کننده فازی طراحی می شود تا ضریب گرانش و تعداد اجرام موثر را به عنوان دو پارامتر اساسی که نقش اصلی را در فرآیند جستجوی GSA بر عهده دارند، بطور وفقی کنترل کند. سپس، الگوریتم بهبود یافته GSA (با نامFuzzy-GSA ) برای ساختن یک الگوریتم داده کاوی جدید برای کشف قواعد در طبقه بندی بر مبنای مجموعه ای از داده های مرجع به خدمت گرفته می شود. نتایج آزمایشهای زیادی روی مسائل عملی و محک بازشناسی الگو شامل مسائل غیرخطی، دسته های با مرزهای همپوشان و ابعاد ویژگی مختلف فراهم شده است تا توانمندی روش پیشنهادی را نشان دهد. نتایج مقایسه ای بیانگر آن است که کارایی FGSA-miner پیشنهادی با الگوریتم های CN2 (یک روش داده کاوی سنتی) و روشهای مشابهی که بر پایه سایر الگوریتم های هوش جمعی (بهینه ساز جمعیت مورچگان و بهینه ساز گروه ذرات) و الگوریتم تکاملی (الگوریتم وراثتی) هستند قابل قیاس و در بعضی موارد از آنها بهتر 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

ایجاد مدل برای تشخیص بیماری مزمن کلیه با استفاده از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان، جنگل و درخت تصمیم

پیاده سازی مقاله: ایجاد مدل برای تشخیص بیماری مزمن کلیه با استفاده از الگوریتم های ماشین بردار پشتیبان، جنگل و درخت تصمیم

چکیده:

امروزه بیماری مزمن کلیه یکی از مهمترین بیماریهای رایج بین افراد جامعه بخصوص بزرگسالان است. این بیماری در واقع نوعی مرگ خاموش محسوب میشود زیرا این بیماری از دسته بیماریهای مزمن است و یکباره فرد به این بیماری مبتلا نمی شود و ممکن است، سالهای سال مبتلا به این بیماری باشد بدون اینکه کوچکترین علائمی از خود نشان دهد و زمانی علائم خود را بروز دهد که به بدترین وضعیت بیماری برسد و منجر به خطر افتادن جان بیمار یا صرف هزینه های بسیاری برای دیالیز یا پیوند کلیه های بیمار شود. هدف این پژوهش ارائه مدل هوشمند برای کمک به شناسایی و تشخیص بیماری کلیه با استفاده از روشها و الگوریتم های یادگیری ماشین و داده کاوی برروی مجموعه داده کلیه دانشگاه کلیولند کالیفرنیا است. در این تحقیق برای ساخت مدل پیشبینی در ابتدا مجموعه داده اصلی را به دو مجموعه داده آموزش/ ارزیابی و مجموعه داده آزمایش تقسیم کردیم. به کمک مجموعه داده آموزش/ارزیابی با استفاده از روش اعتبار سنجی متقابل fold-10 و الگوریتم های درخت تصمیم، جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبان مدل را ایجاد کرده و دقت نهایی مدل در این پژوهش را به کمک مجموعه داده آزمایش ارزیابی کرده ایم. در انتها نتایج بدست آمده با الگوریتم های جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبان با دقت های 89,98 %بالاترین دقت را دراین پژوهش حاصل کرده است.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: تشخیص بیماری دیابت با استفاده از تکنیک داده کاوی و شبکه عصبی

پیاده سازی مقاله: تشخیص بیماری دیابت با استفاده از تکنیک داده کاوی و شبکه عصبی

چکیده:

استخراج اطلاعات و کشف الگوهای پنهان از پایگاه داده های تا اندازه بسیار بزرگ داده کاوی نامیده می شود. الگوها و اطلاعات معمولا به شکل پنهانی در داده ها نهفته هستند و به سادگی خود را نشان می دهد. استخراج این داده ها یکی از کاربردهای اصلی داده کاوی است. روش کشف الگوهای پنهان که تاثیر مهمی در کشف و تشخیص بیماری ها دارد به طور معمول به کمک داده کاوی امکان پذیر است. در داده کاوی حجم زیادی از اطلاعات بیماران بررسی می شود و الگوهای مفید و پنهان آن کشف می شود. تشخیص به موقع بیماری دیابت یکی از روش های کنترل و درمان آن محسوب می شود. در این مقاله با استفاده از تکنیک داده کاوی و به کارگیری یک روش ابتکاری شامل ترکیب شبکه عصبی با الگوریتم هوش دسته جمعی ذرات، یک سیستم دقیق برای تشخیص بیماری دیابت ارایه می شود. یکی از ویژگی های مهم روش پیشنهادی استفاده از مجموعه داده استاندارد Pima پس آنچه شبکه عصبی و تشخیص بیماری دیابت است. در این روش همراه با آموزش شبکه عصبی از الگوریتم هوش دسته جمعی ذرات جهت تعیین بهینه تر اوزان شبکه عصبی استفاده می شود تا یک مدل پیش بینی بیماری دیابت دقیق ساخته شود. روش پیشنهادی پس معیار دقت، ویژگی و حساسیت با سه تکنیک معتبر تشخیص بیماری دیابت شامل رگرسیون، شبکه عصبی مصنوعی و درخت تصمیم گیری مورد ارزیابی قرار می گیرد و همان طور که نتایج شبیه سازی نشان می دهد و هر سه معیار عملکرد بهتری دارد و تا حدود خیلی زیادی منطبق بر مدل واقعی می باشد. به طوری که بیشترین مقدار دقت، ویژگی و حساسیت در روش پیشنهادی با تعداد 50 آزمایش مختلف به ترتیب 94.1% ، 92.88% و 92.12 می باشد.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: روشی جهت تشخیص بدافزار با استفاده از الگوریتم های داده کاوی و هوش مصنوعی

پیاده سازی مقاله: روشی جهت تشخیص بدافزار با استفاده از الگوریتم های داده کاوی و هوش مصنوعی

چکیده:

بدافزار به هرگونه برنامه کامپیوتری اطلاق می شود که دارای اهداف مخرب باشد. این برنامه ها مهمترین تهدید برای سیستم هایکامپیوتری به حساب می آیند. تنوع این بدافزارها باعث محدود شدن راه کارهای مقابله با آنها شده است، به گونه ای که روزانه میلیون ها سیستمکامپیوتری بر اثر آسیب های ناشی از انواع ویروس ها، تروجان ها و کرم های اینترنتی و غیره آلوده می شوند. در سال های اخیر یکی از مهمترینچالش های امنیت اطلاعات و شبکه های ارتباطی، افزایش روز افزون انواع بدافزارها و به دنبال آن یافتن راه های مناسب جهت حفاظت سیستم ها درمقابل آنهاست که از مهمترین دغدغه های برنامه نویسان و متخصصین امنیت اطلاعات، شناخت به موقع و یافتن راه های مقابله با اثرات مخرباینگونه بدافزارها می باشد. در این راستا طی سالهای اخیر استفاده از الگوریتم های داده کاوی و هوش مصنوعی بعنوان یکی از روشهای نوظهور وامیدوار کننده توانسته است کاربرد بسیاری جهت شناسایی و تشخیص انواع بدافزارها داشته باشد. لذا در این تحقیق سعی کردیم با استفاده ازشبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم ازدحام ذرات، فایل های آلوده به بدافزار را تشخیص دهیم. پیاده سازی روش پیشنهادی نشان میدهد که توانستهاست فایل های آلوده به بدافزار را با استفاده از مجموعه داده مربوط به فایل های سالم و آلوده به بدافزار با دقت 0.91 درصد تشخیص دهد که نشان ازعملکرد بالای آن دارد.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: بکارگیری تکنیک های داده کاوی در تشخیص و پیش بینی کلاهبرداری بانکی

پیاده سازی مقاله: بکارگیری تکنیک های داده کاوی در تشخیص و پیش بینی کلاهبرداری بانکی

چکیده:

با گسترش روز افزون استفاده از سامانه های نوین بانکی و افزایش تعداد عملیات بانکی، سوء استفاده های مالی و تقلب در این عملیات بیشاز پیش گسترش پیدا کرده است. اینگونه سوء استفاده ها علاوه بر اتلاف منابع مالی، باعث کاهش اعتماد مشتریان به استفاده از سامانه های نوینبانکی و در نتیجه کاهش اثر بخشی این سامانه ها در مدیریت بهینه ی سرمایه و تراکنش های مالی می شود. در این پژوهش جهت کشف تقلببانکی بر روی مجموعه داده های بانکی ، از ترکیب الگوریتم های داده کاوی استفاده شده است. برای انجام کار در ابتدا، خوشه بندی رکوردهای دادهای موجود در مجموعه داده ها صورت گرفته است و به دنبال آن، تشخیص تراکنش های بانکی شبهه دار، در زمان انجام تراکنش تشخیص داده میشود. نتایج حاصل نشان می دهد که روش پیشنهادی دارای میزان دقت بالاتری نسبت به الگوریتم های داده کاوی دیگر همچون درخت تصمیم J48و جنگلهای تصادفی دارد.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری مبتنی بر سیستم های فازی و الگوریتم جستجوی ممنوعه

پیاده سازی مقاله: تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری مبتنی بر سیستم های فازی و الگوریتم جستجوی ممنوعه

چکیده:

 با توجه به گسترش و توسعه سریع شبکه های کامپیوتری، نفوذ و حملات به آن ها افزایش یافته و به طرق و شیوه های مختلف انجام می شود. هدف از تشخیص نفوذ برای شناسایی استفاده غیرمجاز، سوء استفاده، و آسیب پذیری های ایجاد شده توسط کاربران داخلی و مهاجمان خارجی است. در این مقاله قصد داریم که سیستم تشخیص نفوذ از نوع سوء استفاده مبتنی بر سیستم فازی و الگوریتم جستجوی ممنوعه را ارائه کنیم. در ابتدا دانش موردنیاز خود را از سیستم فازی که مجموعه ای از قوانین if-then است، را کسب کرده و سپس الگوریتم جستجوی ممنوعه برای بهینه کردن مجموعه قوانین به دست آمده را بر روی مجموعه داده NSL-KDD پیاده و اجرا نمودیم. نتایج به دست آمده در مقایسه با نتایج موجود حاکی از آن است که روش پیشنهادی از صحت و کارایی مناسبی برخوردار است.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: ارایه یک روش انتخاب ویژگی جدید با بکارگیری الگوریتم رقابت استعماری در راهکار فیلتر

پیاده سازی مقاله: ارایه یک روش انتخاب ویژگی جدید با بکارگیری الگوریتم رقابت استعماری در راهکار فیلتر

چکیده:

 با پیشرفت تکنولوژی در زمینه داده کاوی، مجموعه های دادهای با ابعاد بالا در حال افزایش است که در آن بسیاری ازویژگیها بی ربط و زاید هستند و منجر به کاهش کارایی الگوریتم های دسته بندی میشود؛ بنابراین، کاهش ابعاد این مجموعه های دادهای تبدیل به یک تلاش ضروری شده است. انتخاب ویژگی یک تکنیک رایج برای غلبه بر این مشکل است که هدف آن، شناسایی زیرمجموعه ای از ویژگیهای مفید از بین مجموعه ویژگیهای اولیه برای بهبود عملکرد طبقه بندی است. در این مقاله، روش جدیدی برای انتخاب ویژگی مبتنی بر راهکار فیلتر به نامSimRelICA ارایه میشود. در روش پیشنهادی با بکارگیری الگوریتم رقابت استعماری چارچوبی ارایه شده که فرآیند انتخاب ویژگی را مستقل از هر طبقه بندی کننده، انجام میدهد. در ابتدا، هر کشور با استفاده از یک شکل جدید، بازنمایی میشود. سپس با توجه به این بازنمایی،روش جدیدی برای تولید جمعیت اولیه پیشنهاد شده است. در طی یک فرآیند تکرارشونده، روش پیشنهادی یک زیرمجموعه ویژگی مناسب را انتخاب میکند که در آن از تابع هزینه جدید برای محاسبه هزینه هر کشور استفاده شده است. این تابع هزینه به شکلی ارایه شده است که مناسب بودن هر ویژگی را ارزیابی میکند. عملکرد روش پیشنهادی با روشهای انتخاب ویژگی شناخته شده، با استفاده از طبقه بندی کنندههای مختلف مقایسه شده است. نتایج آزمایشها نشان از برتری روش پیشنهادیSimRelICA به لحاظ دقت طبقهبندی، بر روشهای انتخاب ویژگی موجود دارد. همچنین نتایج نشان میدهد که با توجه به مستقل بودن روش پیشنهادی از طبقه بندی کننده، عملکرد مناسبی بر روی طبقه بندی کننده های مختلف داشته 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

پیاده سازی مقاله: شناسایی و کشف بیماری آلزایمر با کمک داده کاوی و درخت تصمیم بهینه شده

پیاده سازی مقاله: شناسایی و کشف بیماری آلزایمر با کمک داده کاوی و درخت تصمیم بهینه شده

چکیده:

امروزه بیماری آلزایمر بسیار شیوع پیداکرده است و تشخیص سریع آن یکی از موارد بسیار مهمی می باشد که می تواند در پیشگیری و درمان افرادب سیار موثر واقع شود. از این رو در این تحقیق روشی برای پیش بینی بیماری آلزایمر ارائه شده است. در اینجا با استفاده از الگوریتم ژنتیک ویژگی های موثر شناسایی می شوند تا اینکه تعداد ویژگی ها کاهش یافته و تنها ویژگی های موثرتر شناسایی شوند و در ادامه با استفاده از درخت تصمیم گیری سعی شده است تا راه حلی بیان شود که با استفاده از پارامترهایی که از طریق داده کاوی به دست آمده است بیماری آلزایمر در افراد پیش بینی شود. سیستم ارائه شده در اینجا قادر است تا تصمیماتی را اتخاذ کند که این تصمیمات می تواند در جهت رسیدن به سیستمی توصیه گر خود مختار بسیار سودمند باشد. سربار محاسباتی روش پیشنهادی (O(n و سرابر حافظه (O(mn می باشد که در ان m تعداد ویژگی های دیتاست می باشد.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: استفاده از تکنیک های متن کاوی در تجزیه و تحلیل احساسات کاربران ایرانی LinkedIn

پیاده سازی مقاله: استفاده از تکنیک های متن کاوی در تجزیه و تحلیل احساسات کاربران ایرانی LinkedIn

چکیده:

امروزه با استفاده روزافزون از شبکه های اجتماعی شاهد حجم انبوهی ازنظرات کاربران درارتباط با موضوعات مختلف هستیمکه مطالعه و تحلیل نظرات در حجم انبوه با مشکلات زیادی روبرو بوده و کاربرد تکنیک های علمی نوین ضرورتی اجتناب ناپذیرمی باشد. در این پژوهش با کاربرد تکنیک متن کاوی و تحلیل محتوا پدیده های اقتصادی سال 1398 را در شبکه اجتماعی LinkedIn مورد مطالعه و بررسی قرار داده و تمام پست های انتشار یافته شامل؛ 2800 پست را در چهار گروه؛ تورم و افزایش هزینه های زندگی و افزایش قیمت کالا ها، افزایش دستمزد کارگران و کارمندان، افزایش نرخ بیکاری، تغییر نرخ ارز رده بندی و همبستگی بین رده ها را با ویژگی کاربران توصیف نموده است. پست های کاربران به کمک نرم افزار rapidmainer و الگوریتم های متن کاوی مورد تحلیل قرار گرفت و در پایان به این نتیجه رسیدیم که احساسات و فعالیت های کاربران در شبکه های اجتماعی ارتباط مستقیم با ویژگی های شخصی آنها دارد.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: روشی برای تحلیل احساسات توییت براساس ترکیب روش های یادگیری ماشین و شباهت معنایی

پیاده سازی مقاله: ارائه روشی کارا برای تجزیه و تحلیل احساسات توییت براساس ترکیب روش های یادگیری ماشین و شباهت معنایی

چکیده:

با ظهور شبکه های اجتماعی حجم اطلاعات تولید شده رشدی صعودی داشته است. توییتر از جمله شبکه های اجتماعیاست که کاربران آن پیام هایی با طول کمتر از 140 کاراکتر (توییت) ارسال می کنند. تشخیص احساسات کاربران درزمان حال بیشترین کاربرد را در سایت های عرضه انواع کالا (مجازی یا حقیقی) دارد. با این حال مشکل عمده طبقهبندی توییت ها، ابعاد بالای فضای ویژگی است. در حال حاضر روش های بسیاری برای مقابله با انتخاب ویژگی هایتوییت وجود دارد. به منظور بهبود عملکرد طبقه بندی توییت ها، ما یکی دیگر از روش انتخاب ویژگی را ارئه می کنیم.مطالعه ما بر اساس الگوریتم ژنتیک است، ما یک الگوریتم ژنتیک جدید به منظور کاهش ابعاد بالا فضای ویژگی طراحیمیکنیم. پارامترهای الگوریتم ژنتیک جدید بر اساس میزان برازندگی و شباهت ویژگی ها تعیین می شود. نتایج حاصلاز آزمایش ها نشان می دهد که روش پیشنهادی میزان دقت و صحت را در انتخاب مجموعه ویژگی و پیش بینی احساسات توییت بهبود بخشیده است.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: بهینه سازی زمان بندی در رایانش ابری با الگوریتم های کلونی مورچه و ازدحام ذرات

پیاده سازی مقاله: روشی برای بهینه سازی زمان بندی در رایانش ابری با الگوریتم های کلونی مورچه و ازدحام ذرات


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.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: ارائه روشی برای آنالیز احساسات در متن نظرات

پیاده سازی مقاله: ارائه روشی برای آنالیز احساسات در متن نظرات


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.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: ارائه روش نظارتی برای نظرکاوی در زبان فارسی با استفاده از لغت نامه و الگوریتم SVM

پیاده سازی مقاله: ارائه روش نظارتی برای نظرکاوی در زبان فارسی با استفاده از لغت نامه و الگوریتم SVM


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.

  • 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 مقاله: سیستم خبره تشخیص بیماری های تیروییدی

پیاده سازی مقاله: سیستم خبره تشخیص بیماری های تیروییدی

 
چکیده:
 سیستم های خبره یا مبتنی بر دانش، رایج ترین نوع سیستمهای هوش مصنوعی در علم پزشکی در کاربرد ها و استفاده های کلینیکی هستند. آنها شامل دانش پزشکی هستند که این دانش معمولا در محدوده وظیفه و عملیاتی است که به صورت مخصوص برای او تعریف شده است. سیستم های خبره می توانند با استفاده از داده های مربوط به هر بیمار، نتیجه گیری منطقی و معقولی را به دست آورند. با وجود تغییرات فراوان و تفاوت های موجود، دانش درون سیستم خبره، بسته به نوع آن، در قالب مجموعه ای از قوانین، نمایش داده می شود.دراین مقاله، برای تشخیص اختلال های تیرویید را با استفاده از یک سیستم خبره مبتنی بر آنتولوژی و روش فازی عصبی پیشنهاد می دهدOBESTDD مخفف عبارت . سیستم خبره مبتنی بر آنتولوژی برای تشخیص اختلال تیرویید است. در این تشخیص، از آنتولوژی برای مدل سازی محتوا و مفاهیم دانش حوزه ای، و همچنین استنتاج تشخیص مرتبط با بیماری بر اساس قوانین، استفاده می شود.فایده آنتولوژی این است که دانش ارایه شده، هم برای کامپیوتر و هم برای انسان، به اندازه کافی خوانایی دارد. استفاده از آنتولوژی در حوزه پزشکی و مراقبت های بهداشتی، باعث شده است که افراد متخصص و یا غیر متخصص در این حوزه بتوانند به راحتی دانش خود را ارایه دهند. همچنین ما با استفاده از روش فازی عصبی، توانستیم قوانین فازی را به دست آورده و آنها را در سیستم سیستم خبره تشخیص اختلال تیروییدESTDDجایگذاری کنیم. به این صورت، این سیستم توانست اختلال تیرویید را با دقت 95.33 % تشخیص دهد. علاوه بر این، می توان از این سیستم برای آموزش دانشجویان رشته پزشکی نیز استفاده کرد.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: طراحی یک سیستم خبره برای تشخیص بیماری قلبی

پیاده سازی مقاله: طراحی یک سیستم خبره برای تشخیص بیماری قلبی

 
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.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: بهبود تشخیص بیماری دیابت با استفاده از روش فازی سوگنو و الگوریتم کرم شب تاب

پیاده سازی مقاله: بهبود تشخیص بیماری دیابت با استفاده از ترکیب سیستم استنتاج فازی سوگنو و الگوریتم کرم شب تاب

 
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.

  • شریف پژوه

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

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

 

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم فاخته (Cuckoo 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
موضوعات