۲۱۲ مطلب با کلمه‌ی کلیدی «سفارش انجام پایان نامه» ثبت شده است

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: 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

انتخاب موضوع پایان نامه

نوشتن پایان نامه یکی از مراحل مهم در فرآیند تحصیلات تکمیلی محسوب می شود. فرآیند انتخاب موضوع و نگارش پایان نامه در کارشناسی ارشد، به طور معمول در سال دوم تحصیلی صورت می پذیرد.

مهم ترین مسئله در پایان نامه، انتخاب موضوع می باشد. موضوع پایان نامه باید به نحوی انتخاب شود که حوزه مورد بررسی تا حدی مورد تحقیق توسط سایر محققان واقع شده باشد و هم اینکه امکان بهبود و نوآوری در این زمینه فراهم باشد. انتخاب اشتباه و نادرست موضوع پایان نامه می تواند برای یک سال تحصیلی و حتی بیشتر از آن، دانشجو را با زحمت و مشکلات عدیده ای رو به رو کند.

  • 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

زمانبندی بهینه کارها با استفاده از الگوریتم ممتیک در محیط رایانش ابری (با استفاده از CloudSim)

سفارش انجام پروژه زمانبندی بهینه کارها با استفاده از الگوریتم ممتیک در محیط رایانش ابری (CloudSim):

در این پروژه، با استفاده از الگوریتم ممتیک (Memetic algorithm)، زمانبندی بهینه کارها در محیط رایانش ابری (Cloud Computing) مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

  • شریف پژوه

سفارش انجام پروژه داده کاوی فرآیند ریزش مشتری با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم هارمونی

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.

  • 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

بهینه سازی ساختار شبکه عصبی با الگوریتم تکامل تفاضلی برای داده کاوی تشخیص تقلب در کارت های اعتباری

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.

  • شریف پژوه

پروژه داده کاوی امتیاز اعتباری (Credit scoring) با نرم افزار رپیدماینر (RapidMiner)

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.

  • شریف پژوه

پروژه داده کاوی تشخیص سرطان با زبان R

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.

  • شریف پژوه

بهینه سازی ساختار شبکه عصبی با الگوریتم جستجوی فاخته برای داده کاوی سرطان

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

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 جستجوی فاخته (Cuckoo search)، مجموعه داده های مربوط به سرطان مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

  • شریف پژوه

بهینه سازی ساختار شبکه عصبی با جستجوی فاخته برای داده کاوی مشکلات ارتوپدی

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.

  • شریف پژوه

بهینه سازی شبکه عصبی با الگوریتم فاخته برای داده کاوی تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری

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.

  • شریف پژوه

بهینه سازی شبکه عصبی با الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی برای پیش بینی ورشکستگی

سفارش انجام پروژه پیش بینی ورشکستگی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم سیستم ایمنی مصنوعی:

پیش بینی ورشکستگی یکی از مهم ترین عنوان های کاربرد داده کاوی در حوزه های مالی است. در این راستا، عوامل، شرایط و اقداماتی که نهایتا به مشکلات مالی منجر می شود، شناسایی خواهند شد. در طول سال های اخیر، تحقیقات مالی و حسابداری گسترده ای در این زمینه انجام شده است. اهمیت این مسئله به حدی است که بسیاری از سرمایه گذاری ها و همکاری های مالی قبل از حصول اطمینان از عدم امکان ورشکستگی انجام نمی شود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد پیش بینی ورشکستگی کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و سیستم ایمنی مصنوعی (Artificial immune system)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی ورشکستگی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

  • شریف پژوه

تشخیص فرار مالیاتی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم رقابت استعماری

سفارش انجام پروژه تشخیص فرار مالیاتی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم رقابت استعماری:

فرار مالیاتی یا گریز از مالیات (Tax evasion) به هر گونه تلاش قانونی یا غیرقانونی یک شرکت به منظور طفره رفتن و گریختن از پرداخت مالیات یا کمتر پرداخت نمودن آن، به هر شیوه که انجام شود، گفته می‌شود. در سال های اخیر تکنیک های داده کاوی برای ارائه ی ابزارهای مؤثر برای تقویت کارآیی و اثربخشی تشخیص فرار مالیاتی مورد توجه قرار گرفته اند. تکنیک های داده کاوی قادر به شناسایی الگوهای خاص و مطابقت آن با داده های جدید می باشد و از این طریق می تواند برای کاهش یا به حداقل رساندن ضرر و زیان ناشی از فرار از مالیاتی مورد استفاده قرار بگیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص فرار مالی کلیک کنید.
در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم رقابت استعماری (Imperialist competitive algorithm)، مجموعه داده های مربوط به تشخیص فرار مالیاتی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

  • شریف پژوه

بهینه سازی شبکه عصبی با الگوریتم رقابت استعماری برای پیش بینی ورشکستگی

سفارش انجام پروژه پیش بینی ورشکستگی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم رقابت استعماری:

پیش بینی ورشکستگی یکی از مهم ترین عنوان های کاربرد داده کاوی در حوزه های مالی است. در این راستا، عوامل، شرایط و اقداماتی که نهایتا به مشکلات مالی منجر می شود، شناسایی خواهند شد. در طول سال های اخیر، تحقیقات مالی و حسابداری گسترده ای در این زمینه انجام شده است. اهمیت این مسئله به حدی است که بسیاری از سرمایه گذاری ها و همکاری های مالی قبل از حصول اطمینان از عدم امکان ورشکستگی انجام نمی شود. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد پیش بینی ورشکستگی کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم رقابت استعماری (Imperialist competitive algorithm)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی ورشکستگی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

  • شریف پژوه

بهینه سازی ساختار شبکه عصبی با الگوریتم جستجوی فاخته برای داده کاوی بیماری دیابت

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص بیماری دیابت به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم جستجوی فاخته:

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 جستوی فاخته (Cuckoo search)، 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.

  • شریف پژوه

تشخیص فرار مالیاتی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم جستجوی فاخته

سفارش انجام پروژه تشخیص فرار مالیاتی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم جستجوی فاخته:

فرار مالیاتی یا گریز از مالیات (Tax evasion) به هر گونه تلاش قانونی یا غیرقانونی یک شرکت به منظور طفره رفتن و گریختن از پرداخت مالیات یا کمتر پرداخت نمودن آن، به هر شیوه که انجام شود، گفته می‌شود. در سال های اخیر تکنیک های داده کاوی برای ارائه ی ابزارهای مؤثر برای تقویت کارآیی و اثربخشی تشخیص فرار مالیاتی مورد توجه قرار گرفته اند. تکنیک های داده کاوی قادر به شناسایی الگوهای خاص و مطابقت آن با داده های جدید می باشد و از این طریق می تواند برای کاهش یا به حداقل رساندن ضرر و زیان ناشی از فرار از مالیاتی مورد استفاده قرار بگیرند. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص فرار مالی 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 تشخیص فرار مالیاتی مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

  • شریف پژوه
موضوعات
آخرین مطالب