شریف پژوه

سفارش انجام پروژه پیش بینی ریزش مشتری با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم هارمونی:

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 تلفیق روش های درخت تصمیم (decision tree) و الگوریتم هارمونی (Harmony algorithm)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی ریزش مشتری مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

 
چکیده: یکی از چالشهای تشخیص تقلب در حوزه سیستم های پرداخت الکترونیکی، تنوع و تغییر مداوم شیوههای تقلب است لذا نیاز به روش های تشخیص تقلب با کارایی و دقت باال به روشنی قابل درک است. در این پژوهش روش داده کاوی رگرسیون لجستیک، شبکه عصبی BP و شبکه عصبی GMDH برای ساخت مدلهایی جهت شناسایی تقلب در تراکنشهای مالی دستکاه خودپرداز یک بانک پیاده سازی شدند. در ادامه، این روشها برروی دادههای واقعی آزمایش و کارایی هر روش سنجیده شد. روش شبکه عصبی GMDH با دقت 19.37 درصد در شناسایی تقلب یا غیرتقلب بودن تراکنشهای مالی بهترین کارایی را در مقایسه با دو روش رگرسیون لجستیک با دقت کلی 98.63 و شبکه عصبی BP با دقت کلی 0..34داشت. باتوجه به نتایج بدست آمده روش پیشنهادی در تشخیص تقلب نسبت به دو روش دیگر با دقت بیشتری عمل کرده است.

 
چکیده: 
در سیستمهای تشخیص نفوذ، با داده های حجیم برای تحلیل مواجه هستند. بررسی مجموعه داده سیستمهای تشخیص نفوذ نشان می دهد که بسیاری از ویژگیها، ویژگیهای غیرمفید، بی تاثیر در سناریوهای حمله و یا ویژگیهای نامربوط هستند. بنابراین حذف ویژگیهای نامناسب از مجموعه ویژگی، به عنوان یک راهکار مناسب برای کاهش مجموعه داده سیستمهای تشخیص نفوذ معرفی می شود. نیازمندی دیگری که در سیستمهای تشخیص نفوذ مطرح می باشد، دانستن مجموعه ویژگی بهینه برای هر نوع حمله است. چرا که در اینصورت، سیستم تشخیص نفوذ قادر خواهد بود برای تشخیص هر نوع حمله، تنها از مجموعه ویژگی متناسب با آن حمله استفاده کند. در این تحقیق، روشی ارایه می شود که قادر است تمام نیازمندیهای فوق را پاسخگو باشد، علاوه بر این، این روش نحوه ارتباط بین ویژگیها را برای تحلیل بهتر آنها نشان می دهد. روش پیشنهادی از مفاهیم داده کاوی و تحلیل شبکه های اجتماعی استفاده می نماید.

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

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 تکامل تفاضلی (differential evolution 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 پیش بینی نرخ جرم و جنایت با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی:

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های درخت تصمیم (decision tree) و الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی (Artificial immune system algorithm)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی نرخ جرم و جنایت مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه داده کاوی امتیاز اعتباری:

امتیاز اعتباری یک عبارت عددی است که با تکنیک‌های آماری و بر اساس اطلاعات واقعی که بیانگر وضعیت جاری و سابقه‌ای فرد یا شرکت هستند محاسبه می‌شود. امتیاز اعتباری یک نمره قابل مقایسه است؛ لذا تصمیم‌گیری بر این مبنا، در مقایسه با روش‌های سلیقه‌ای و گزارش‌های متنی، به مراتب قابل اطمینان‌تر و منصفانه‌تر خواهد بود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد امتیازاعتباری کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از نرم افزار رپیدماینر (RapidMiner)، مجموعه داده های مربوط به امتیاز اعتباری مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص سرطان:

سرطان نامی است که به مجموعهٔ بیماری‌هایی اطلاق می‌شود که از تکثیر مهارنشده سلول‌ها پدید می‌آیند. سلول‌های سرطانی از سازوکارهای عادی تقسیم و رشد سلول‌ها جدا می‌افتند. علت دقیق این پدیده همچنان نامشخص است ولی احتمال دارد عوامل ژنتیکی یا مواردی که موجب اختلال در فعالیت سلول‌ها می‌شوند در هسته سلول اشکال وارد کنند. از جملهٔ این موارد می‌توان از مواد رادیو اکتیو، مواد شیمیایی و سمی یا تابش بیش از حد اشعه‌هایی مانند نور آفتاب نام برد. در یک جاندار سالم، همیشه بین میزان تقسیم سلول، مرگ طبیعی سلولی و تمایز، تعادلی وجود دارد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بیماری سرطان کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از زبان R، مجموعه داده های مربوط به سرطان (انواع سرطان) مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص مشکلات ارتوپدی به کمک روش های شبکه ی عصبی و جستجوی فاخته:

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 شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم جستجوی فاخته (Cuckoo search)، 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 نفوذ در شبکه های کامپیوتری به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم فاخته:

سامانه‌های تشخیص نفوذ، وظیفهٔ شناسایی و تشخیص هر گونه استفادهٔ غیرمجاز به سیستم، سوء استفاده یا آسیب‌رسانی توسط هر دو دستهٔ کاربران داخلی و خارجی را بر عهده دارند. تشخیص و جلوگیری از نفوذ امروزه به عنوان یکی از مکانیزم‌های اصلی در برآوردن امنیت شبکه‌ها و سیستم‌های رایانه‌ای مطرح است و عمومأ در کنار دیواره‌های آتش و به صورت مکمل امنیتی برای آن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص نفوذ کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم فاخته (Cuckoo search)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

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

سامانه‌های تشخیص نفوذ، وظیفهٔ شناسایی و تشخیص هر گونه استفادهٔ غیرمجاز به سیستم، سوء استفاده یا آسیب‌رسانی توسط هر دو دستهٔ کاربران داخلی و خارجی را بر عهده دارند. تشخیص و جلوگیری از نفوذ امروزه به عنوان یکی از مکانیزم‌های اصلی در برآوردن امنیت شبکه‌ها و سیستم‌های رایانه‌ای مطرح است و عمومأ در کنار دیواره‌های آتش و به صورت مکمل امنیتی برای آن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص نفوذ 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 تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری 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 های قلبی:

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 نرم افزار رپیدماینر (RapidMiner)، مجموعه داده های مربوط به بیماری های قلبی مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

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

کلیه یکی از اندام‌های درونی بدن انسان و برخی دیگر از جانداران است. کار کلیه تصفیه خون از مواد زائد و دفع متابولیت‌های بدن می‌باشد جالب است بدانید انسان می‌تواند با ۲۰٪ کلیه‌هایش زندگی نسبتاً سالمی داشته باشد. کلیه نقش مهمی در دفع مواد زائد و تعادل آب و الکترولیتها در بدن دارد. نارسایی حاد کلیوی در اثر تخریب کلیه‌ها پدید می‌آید و با فقدان سریع عملکرد کلیوی مشخص می‌شود. این بیماری منجر به ناهنجاری‌های الکترولیتی و بر پایه اسید و احتباس فراورده‌های زاید نیتروژنی از قبیل اوره و کراتینین می‌گردد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد کلیه و بیماری های آن 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 کلیوی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری:

سامانه‌های تشخیص نفوذ، وظیفهٔ شناسایی و تشخیص هر گونه استفادهٔ غیرمجاز به سیستم، سوء استفاده یا آسیب‌رسانی توسط هر دو دستهٔ کاربران داخلی و خارجی را بر عهده دارند. تشخیص و جلوگیری از نفوذ امروزه به عنوان یکی از مکانیزم‌های اصلی در برآوردن امنیت شبکه‌ها و سیستم‌های رایانه‌ای مطرح است و عمومأ در کنار دیواره‌های آتش و به صورت مکمل امنیتی برای آن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص نفوذ کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از پایتون (Python)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری مورد بررسی قرار گرفته است. راهکارهای متعدد پاکسازی داده ها، دسته بندی، خوشه بندی بر روی داده ها اعمال شده است و نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص سرطان به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم تکامل تفاضلی:

سرطان نامی است که به مجموعهٔ بیماری‌هایی اطلاق می‌شود که از تکثیر مهارنشده سلول‌ها پدید می‌آیند. سلول‌های سرطانی از سازوکارهای عادی تقسیم و رشد سلول‌ها جدا می‌افتند. علت دقیق این پدیده همچنان نامشخص است ولی احتمال دارد عوامل ژنتیکی یا مواردی که موجب اختلال در فعالیت سلول‌ها می‌شوند در هسته سلول اشکال وارد کنند. از جملهٔ این موارد می‌توان از مواد رادیو اکتیو، مواد شیمیایی و سمی یا تابش بیش از حد اشعه‌هایی مانند نور آفتاب نام برد. در یک جاندار سالم، همیشه بین میزان تقسیم سلول، مرگ طبیعی سلولی و تمایز، تعادلی وجود دارد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بیماری سرطان کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم تکامل تفاضلی (differential evolution algorithm)، مجموعه داده های مربوط به سرطان مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری به کمک روش های ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم کلونی زنبور عسل:

سامانه‌های تشخیص نفوذ، وظیفهٔ شناسایی و تشخیص هر گونه استفادهٔ غیرمجاز به سیستم، سوء استفاده یا آسیب‌رسانی توسط هر دو دستهٔ کاربران داخلی و خارجی را بر عهده دارند. تشخیص و جلوگیری از نفوذ امروزه به عنوان یکی از مکانیزم‌های اصلی در برآوردن امنیت شبکه‌ها و سیستم‌های رایانه‌ای مطرح است و عمومأ در کنار دیواره‌های آتش و به صورت مکمل امنیتی برای آن‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص نفوذ 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 تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه داده کاوی امتیاز اعتباری به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم ممتیک:

امتیاز اعتباری یک عبارت عددی است که با تکنیک‌های آماری و بر اساس اطلاعات واقعی که بیانگر وضعیت جاری و سابقه‌ای فرد یا شرکت هستند محاسبه می‌شود. امتیاز اعتباری یک نمره قابل مقایسه است؛ لذا تصمیم‌گیری بر این مبنا، در مقایسه با روش‌های سلیقه‌ای و گزارش‌های متنی، به مراتب قابل اطمینان‌تر و منصفانه‌تر خواهد بود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد امتیازاعتباری کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم ممتیک (memetic algorithm)، مجموعه داده های مربوط به امتیاز 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 بیماری قلبی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم جستجوی هارمونی:

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 شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم جستجوی هارمونی (harmony search 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 بازاریابی مستقیم به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم ممتیک:

بازاریابی مستقیم (Direct Marketing) یعنی استفاده از کانال های مستقیم مصرف کننده، برای رساندن و تحویل کالاها و خدمات به مشتریان بدون استفاده از واسطه های بازاریابی. این کانال ها شامل پست مستقیم، کاتالوگ ها، بازاریابی تلفنی، تلویزیون تعاملی، دکه ها، وب سایت ها، و تجهیزات همراه می شوند. بازاریاب های مستقیم به دنبال یک پاسخ قابل اندازه گیری، مثل سفارش مشتری هستند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد بازاریابی مستقیم کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم ممتیک (memetic algorithm)، مجموعه داده های مربوط به بازاریابی مستقیم مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.