شریف پژوه

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص مشکلات ارتوپدی به کمک روش های ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم کلونی زنبور عسل:

جراحی ارتوپدی (Orthopedic surgery) یا استخوان‌پزشکی به شاخه‌ای از علم پزشکی گفته می‌شود که شامل درمان بیماری‌ها و اصلاح ناهنجاری‌های مربوط به استخوان‌ها و مفاصل است. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد جراحی ارتوپدی و انواع آن کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های ماشین بردار پشتیبان (support vector machine) و الگوریتم کلونی زنبور عسل (Artificial bee colony algorithm)، مجموعه داده های مربوط به مشکلات ارتوپدی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص بیماری قلبی به کمک روش های ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم کلونی زنبور عسل:

بیماری قلبی-عروقی: یا بیماری قلبی  دسته‌ای از بیماری‌ها است که در قلب یا رگ‌ها (سرخرگ‌ها، مویرگ‌ها و سیاهرگ‌ها) رخ می‌دهد. بیماری قلبی-عروقی به هر گونه بیماری که دستگاه گردش خون را تحت تاثیر قرار دهد اشاره دارد که شامل بیماری‌های قلبی، بیماری‌های عروقی مغز و کلیه و بیماری‌های شریانی می‌شود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بیمارهای قلبی و انواع آن کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های ماشین بردار پشتیبان (support vector machine) و الگوریتم کلونی زنبور عسل (Artificial bee colony algorithm)، مجموعه داده های مربوط به بیماری قلبی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص بیماری دیابت به کمک روش های ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم کلونی زنبور عسل:

دیابت یا بیماری قند یک اختلال سوخت و سازی (متابولیک) در بدن است. در این بیماری توانایی تولید هورمون انسولین در بدن از بین می‌رود یا بدن در برابر انسولین مقاوم شده و بنابراین انسولین تولیدی نمی‌تواند عملکرد طبیعی خود را انجام دهد. نقش اصلی انسولین پایین آوردن قند خون توسط سازوکارهای مختلف است. دیابت دو نوع اصلی دارد. در دیابت نوع یک، تخریب سلول‌های بتا در پانکراس منجر به نقص تولید انسولین می‌شود و در نوع دو، مقاومت پیش رونده بدن به انسولین وجود دارد که در نهایت ممکن است به تخریب سلول‌های بتای پانکراس و نقص کامل تولید انسولین منجر شود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بیماری دیابت کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های ماشین بردار پشتیبان (support vector machine) و الگوریتم کلونی زنبور عسل (Artificial bee colony algorithm)، مجموعه داده های مربوط به بیماری دیابت مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

پیاده سازی الگوریتم کلونی زنبور عسل در پایتون(Python):

در این پروژه، با استفاده از پایتون(Python)، پیاده سازی الگوریتم کلونی زنبور عسل به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

پیاده سازی الگوریتم کلونی زنبور عسل در متلب(MATLAB):

در این پروژه، با استفاده از متلب(MATLAB)، پیاده سازی الگوریتم کلونی زنبور عسل به همراه توضیحات مربوطه، ارائه می گردد.

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم کلونی زنبور عسل:

به دلیل ضعف های امنیتی سیستم پردازش کارت هـای بـانکی، تقلـب در آن هـا رونـد رو به گسترشی دارد و خسارت های زیادی وارد می کند. تقلب در کارت های بانکی به یکی از راه های کسب درآمد بـرای مجرمـان تبـدیل شـده اسـت. به همین دلیل مسئله ی تقلب برای بانـکهـا و مؤسسه ها اهمیت بالایی دارد. رویکردهای تشخیص تقلب به طور گسترده به دو دسته تقسیم می شوند. مورد اول، تشخیص سو استفاده است که تلاش می کند که موارد مشاهده شده قبلی را در قالب یک الگو یا امضا تشخیص دهد. مورد دوم، تشخیص ناهنجاری است که تلاش می کند تا یک مشخصه از تاریخچه عملکرد برای هر کاربر ایجاد کرده و سپس با هرگونه انحراف به قدر کافی بزرگ، پی به یک رفتار مشکوک می برد.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم کلونی زنبور عسل (Artificial bee colony algorithm)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص تقلب در کارت های اعتباری مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص تقلب به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم کلونی زنبور عسل:

تقلب در مفهوم عام، عبارت است از تحریف حقایق مهم، توسط فردی که می داند ادعایش حقیقت ندارد و یا ارائه حقایق، بدون توجه نسبت به صحت آنها و به قصد فریب دیگران. رویکردهای تشخیص تقلب به طور گسترده به دو دسته تقسیم می شوند. مورد اول، تشخیص سو استفاده است که تلاش می کند که موارد مشاهده شده قبلی را در قالب یک الگو یا امضا تشخیص دهد. مورد دوم، تشخیص ناهنجاری است که تلاش می کند تا یک مشخصه از تاریخچه عملکرد برای هر کاربر ایجاد کرده و سپس با هرگونه انحراف به قدر کافی بزرگ، پی به یک رفتار مشکوک می برد.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم کلونی زنبور عسل (Artificial bee colony algorithm)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص تقلب مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه داده کاوی پیش بینی نقص در ماژول های نرم افزاری به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم کلونی زنبور عسل:

با توجه به اهمیت نقش نرم‌افزارها در زندگی جوامع امروزی، تحقیقات پیرامون کیفیت نرم‌افزار در سال‌های اخیر، گسترش زیادی داشته است. خطاهای پیش‌بینی نشده ی نرم‌افزاری هزینه‌های زیادی را مصرف کننده ها، تحمیل می‌کند. بنابراین، تحقیقات حوزه ی نرم افزار، بر روی تولید سیستم‌های با کیفیت بالا متمرکز شده‌اند. مهم ترین مولفه در سیستم نرم‌افزاری، قابلیت اطمینان است. تعداد خرابی در زمان اجرای نرم‌افزار باید حداقل شود تا بتوان به قابلیت اطمینان مناسبی حاصل شود.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم کلونی زنبور عسل (Artificial bee colony algorithm)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی نقص در ماژول های نرم افزاری مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص بیماری دیابت به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم کلونی زنبور عسل:

دیابت یا بیماری قند یک اختلال سوخت و سازی (متابولیک) در بدن است. در این بیماری توانایی تولید هورمون انسولین در بدن از بین می‌رود یا بدن در برابر انسولین مقاوم شده و بنابراین انسولین تولیدی نمی‌تواند عملکرد طبیعی خود را انجام دهد. نقش اصلی انسولین پایین آوردن قند خون توسط سازوکارهای مختلف است. دیابت دو نوع اصلی دارد. در دیابت نوع یک، تخریب سلول‌های بتا در پانکراس منجر به نقص تولید انسولین می‌شود و در نوع دو، مقاومت پیش رونده بدن به انسولین وجود دارد که در نهایت ممکن است به تخریب سلول‌های بتای پانکراس و نقص کامل تولید انسولین منجر شود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بیماری دیابت کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم کلونی زنبور عسل (Artificial bee colony algorithm)، مجموعه داده های مربوط به بیماری دیابت مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.