۲۲۵ مطلب با کلمه‌ی کلیدی «سفارش انجام پروژه داده کاوی» ثبت شده است

پیاده سازی مقاله: یک رویکرد هوشمند برای مساله زمانبندی کار در گرید محاسباتی

پیاده سازی مقاله: یک رویکرد هوشمند برای مساله زمانبندی کار در گرید محاسباتی

چکیده:

مساله زمان بندی کارها یکی از چالش های مهم در یک گرید محاسباتی است. هدف مساله زمانبندی گرید، انتساب بهینه کارها به منابع است. با توجه به پویایی محیط گرید، ناهمگونی و خود مختار بودن گره های گرید و پیچیدگی کارهایکاربران ، کارایی محیط گرید به شدت به تکنیک های زمانبندی که دنبال می کند وابسته است. بنابراین ارایه یک تکنیک کارآمد، منطبق و کم هزینه برای زمانبندی کارها در محیط گرید بسیار مهم است .اکثر روش های زمان بندی متمرکز یانیمه متمرکز می باشند در نتیجه این روش ها با شرایط محیطی منطبق نمی باشند.در این اثر یک الگوریتم زمان بندی کار پویا مبتنی بر آتاماتای یادگیر برای حل مساله زمانبندی کار در گرید محاسباتی ارایه شده است. در روش پیشنهادی، با استفاده از الگوهای یادگیر ابتدا اطلاعاتی در مورد پارامترهای محیطی گرید همچون انواع کاربران، نرخ ترافیک کاربرانمختلف، توان محاسباتی گره های مختلف گرید و غیره توسط الگوریتم گردآوری می شود. سپس بر اساس اطلاعات بدست آمده سعی می شود تا فرایند تخصیص کار و زمانبندی کار متناسب با بار کاری کاربران مختلف باشد. کارایی الگوریتمپیشنهادی، با استفاده از نرم افزار متلب، تحت سه اندازه مختلف گرید، مورد آزمایش قرار گرفت. نتایج بدست آمده با دوروش مختلف زمان بندی کار مقایسه شده است. نتایج عددی برتری الگوریتم پیشنهادی را نسبت به دو روش موجود از نظر حداکثر زمان اجرای تمام کار های ارسالی، مجموع زمان تکمیل شدن تمام کارها و تعادل بار کاری قرار داده شده روی گره های گرید، تایید می کنند.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: تاثیر انتخاب اپراتور برNSGA_III در بهینه سازی بیش هدفه- چند هدفه و تک هدفه

پیاده سازی مقاله: تاثیر انتخاب اپراتور برNSGA_III در بهینه سازی بیش هدفه- چند هدفه و تک هدفه

چکیده:

الگوریتم مناسب ژنتیک طبقه بندی شده (NSGA_III) یک الگوریتم بهینه چندگانه می باشد که با استفاده از چند جهت مرجع از پیشتعریف شده و در عین حال سازگار به حفظ تنوع در میان راه حل های آن است. خصوصا طراحی حل مسایل چندگانه ای که دارای چهاریا بیشتر تابع هدف است. محدودیتی وجود دارد که مانع از استفاده NSGA_III به مسایل بهینه سازی تک هدفه که در آن تنها یکجهت مرجع وجود دارد شده است که برای این منظور یک الگوریتم یکپارچه U_ NSGA_III به تازگی طراحی شده تا مطالعه اینمقاله را به عهده گیرد.U_ NSGA_III قابلیت تطبیق دهی خودکار به ابعاد شکل را دارد.به هر حال طراحان در این مقاله امکان چشم پوشی از محدودهNSGA_III و استفاده از ارزیابی عملکرد چند گانه برای حل مسایل چند گانه ، ضربه دری و تکی را داریم.در اینجا عملکرد ارزیابی روی یک سری مسایل چند گانه ،ضربه دری ، تکی ثابت و غیر ثابت به این منظورانجام می شوند که ضعفو عیب NSGA_III چند رشته ای در مقایسه با U_ NSGA_III بررسی شوند نقطه قوت NSGA_III در هر نوع مساله نیز شرحداده شده است این مطاله یک ارزیابی مقایسه ای در مورد روند کاری NSGA_III اصلی فراهم می کند.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: الگوریتم ژنتیک گروهی مبتنی بر الگوریتم پرندگان

پیاده سازی مقاله: الگوریتم ژنتیک گروهی مبتنی بر الگوریتم پرندگان

چکیده:

هدف از این مقاله و ارزیابی یک الگوریتم بهینه سازی جدید است. الگوریتم جدید، الگوریتم ژنتیک پرندگان نام دارد . این الگوریتم نوعی ترکیبی از الگوریتم ژنتیک و الگوریتم بهینهسازی ذرات است این مقاله به نقاط قوت و ضعف دو الگوریتم می پردازد. سپس چگونگی ترکیب شدن ویژگی های هر دو را شرح داده و جزئیات الگوریتم را بیان می کند. هر سه الگوریتم با استفاده از هشت مسئله بهینه سازی استاندارد ادبیات موضوع با هم مقایسه می شوند. نشان داده می شود که الگوریتم ژنتیک پرندگان کارایی برتری در 75% حالات تست شده دارد در 25% بقیه حالات کارایی بیشتری نسبت به الگوریتم ژنتیک یا بهینه سازی ذرات داشته و در هیچ حالتی بدتر از دو الگوریتم دیگر نیست. بهبودهای ممکن در آینده نیز به طور خلاصه بررسی می شوند.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: الگوریتم های زمانبندی کارها در محیط گرید

پیاده سازی مقاله: الگوریتم های زمانبندی کارها در محیط گرید

چکیده:

گرید محاسباتی دارای مقیاسی بزرگ، متشکل از مجموعه سیستم های مستقل ناهمگن است که از لحاظ جغرافیایی توزیع شده و با تاخیر زمانی کم و پهنای باند بالا به یکدیگر متصل شده اند. به اشتراک گذاری کارها، کاربرد اصلی گریدها است. مدیریت منابع گرید قابلیت هایی برای کشف و انتشار منابع فراهم و همچنین برنامه ریزی، ارسال و نظارت بر کارها را انجام می دهد. با این حال، مدیریت منابعی که از لحاظ جغرافیایی توزیع شده و تحت مالکیت سازمان های مختلف هستند، دارای هزینه ها و محدودیت های بسیاری است. با توجه به ماهیت مقاوم به درمان مشکل زمانبندی و اهمیت آن در محاسبات گرید، نیاز به کشف راه حل های دیگری برای توسعه الگوریتم های اکتشافی جهت استفاده در این مشکل است. در این راستا الگوریتم ها و تکنیک هایی بسیاری ارائه شده است که در این مقاله به بررسی و مقایسه عملکرد تعدادی از آن ها پرداخته ایم.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: کاربرد الگوریتم رقابت استعماری در پیش بینی ورشکستگی

پیاده سازی مقاله: کاربرد الگوریتم رقابت استعماری در پیش بینی ورشکستگی

چکیده:

هدف بررسی کارایی الگوریتم رقابت استعماری در پیش بینی ورشکستگی بوده، در این مطالعه با بررسی برخی از داده های مرتبط با ورشکستگی، صورت های مالی شرکت های موجود در بازار بورس ایران و با مشاهده تجربی و تجارب پژوهش های گذشته به انتخاب متغیرهای اصلی در پیش بینی ورشکستگی پرداخته شده، سپس به دلیل انطباق بیشتر مدل با واقعیت، با توجه به ارتباط داده های متغیرهای اصلی با دیگر داده های در دسترس، به انتخاب متغیرهای فرعی پرداخته شده است. 6 متغیر اصلی و 18 متغیر فرعی اولیه، برای شرکت های نمونه ورشکسته با سه معیار ورشکستگی و برای شکرتهای نمونه غیر وزشکسته با انتخابی تصادفی، استخراج گشته است. معیارهای تعیین ورشکستگی با توجه با نگاهی فرآیندی برگزیده شده اند، معیار اول ماده 141 قانون تجارت و معیار دوم، معیار نسبت بدهی به دارایی ها می باشد، معیار سوم که در آن نسبت جمع حقوق صاحبان سهام به ارزش اسمی سهام، معیار تشخیص ورشکستگی است برای پوشش انتقادهای وارده به این معیار لحاظ گردیده است، به این صورت که اگر این نسبت کمتر از یک باشد شرکت ورشکسته تلقی می گردد. بازه زمانی انتخاب نمونه سال 1389 بوده و بازه رمانی استخراج داده ها سال های 1387 تا 1389 بوده است. تجزیه و تحلیل آماری روی این متغیرها منجر به حذف بعضی از آنها در معیارهای مختلف گشته و مدلی با بهره گیری از الگوریتم رقابت استعماری، متغیرهای اصلی و متغیرهای فرعی برای هر یک از سه معیار، طراحی و ارائه شده است که به نقطه آغازین وابسته نیست از این رو دسته بندی اولیه متغیرهای اصلی و فرعی تاثیری رخروجی مدل ندارد. مدل با استفاده از اطلاعات شرکت های ورشکسته و شرکت های غیر ورشکسته ارزیای شده و نتایج نشان میدهد که ورشکستگی را می توان با دقت نسبتا بالایی با مدل حاصل پیش بینی نمود.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: بهینه سازی تخصیص منابع در رایانش ابری با استفاده از الگوریتم ارزیابی چندهدفه

پیاده سازی مقاله: بهینه سازی تخصیص منابع در رایانش ابری با استفاده از الگوریتم ارزیابی چندهدفه

چکیده:

توسعه سریع‌ استفاده از رایانش ابری منجر به انتشار مراکزداده مختلفی در سراسر جهان شده است که این افزایش تعداد مراکزداده، تعداد منابع با عملکرد مشابه ولی مشخصات مختلف را افزایش داده است، همچنین از آنجایی که منابعی که به صورت مستقل توسعه داده شده‌اند ممکن است همیشه با هم سازگاری نداشته باشند، حال پیش بینی همه منابع مورد نیاز، انتخاب منابع بهینه و ترکیب این منابع، چالش‌های مطرح در این مساله خواهند بود. بنابراین انتخاب منبع ساده و مناسب و بهینه برای ترکیب با یکدیگر برای پاسخگویی درخواست های بزرگ، یکی از مهمترین مشکلات در تخصیص منابع ابری می‌باشد. تاکنون کارهای زیادی روی تخصیص منابع در ابر صورت گرفته است و در هر روش معیارهای متفاوتی نظیر اطمینان پذیری، توان مصرفی، کارایی، دسترس پذیری بررسی گردیده است. اما در کارهای گذشته چندین معیار با یکدیگر بررسی نشده اند و در واقع انتخاب منابع بر اساس یک یا دو معیار بوده است. ما در این پایان نامه قصد داریم تا تخصیص منابع را بر اساس ترکیبی از چهار معیار دسترس پذیری، اطمینان پذیری، هزینه و ترافیک بررسی کنیم تا بتوانیم با توجه به معیارهای مهم برای کاربر بهترین منابع را برای وی انتخاب کنیم و به وی پیشنهاد دهیم. با توجه به اینکه می خواهیم چندین معیار را برای انتخاب منابع بهینه درنظر بگیریم، نیاز است تا از الگوریتم های ارزیابی چندهدفه استفاده نماییم. استفاده از رویکرد پیشنهادی، سبب افزایش میزان رضایت‌مندی کاربران از فراهم کنندگان ابری و در نتیجه افزایش سودآوری برای ارائه دهندگان ابری خواهد شد. ارائه دهند‌گان منابع ابری از جمله: مایکروسافت، گوگل، آمازون و... می توانند با بهره‌گیری از رویکرد پیشنهادی، نیازهای کاربران را با توان بیشتری پاسخ دهند.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: بهبود الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات چندهدفه به وسیله عملگر جهش

پیاده سازی مقاله: بهبود الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات چندهدفه به وسیله عملگر جهش

چکیده:

در این مقاله ما به تشریح الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات با رویکرد چند هدفه می پردازیم، همچنین عملگر جهش را در آن به کار بردیم تا ظرفیت جستجوی فضای هدف را افزایش دهیم چون این الگوریتم در معرض خطر افتادن در بهینه محلی می باشد. برنامه پیاده سازی شده را به تعداد ده مرتبه با دو نوع تابع هدف MOP 2 ,MOP 4 اجرا نموده و حالات مختلف را درنظر گرفته تا نتایج را با یکدیگر مقایسه نمائیم. نتایج بدست آمده از آزمایشات بیانگراین موضوع می باشد که اگر از عملگر جهش بخوبی استفاده شود نتایج بهبود یافته و این امر به این دلیل تحقق پیدا می کند که هر زمان ذره ای در بهینه محلی قرار بگیرد با اعمال کردن عملگر جهش از آن خارج شده و باعث می شود تا به کار خود ادامه دهد.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: تشخیص سایت های فیشینگ با استفاده از الگوریتم جنگل تصادفی

پیاده سازی مقاله: تشخیص سایت های فیشینگ با استفاده از الگوریتم جنگل تصادفی

چکیده:

فیشینگ یک نوع حمله مهندسی اجتماعی است که هدف آن بدست آوردن اطلاعات شخصی افراد جامعه و حساب های بانکی و... از طریق وب سایت های جعلی می باشد. برای تشخیص میزان دقت حملات سایت های فیشینگ یک مجموعه داده را که شامل 9999 نمونه می باشد و 30 ویژگی در آن بررسی شده است را استفاده کردیم. برای اینکه میزان دقت تشخیص سایت های فیشینگ را بدست بیاوریم از الگوریتم ها مختلف داده کاوی استفاده کردیم. بهترین الگوریتمی که میزان دقت تشخیص بالایی نسبت به بقیه الگوریتم ها داشت الگوریتم جنگل تصادفی بود که توانست میزان دقت تشخیص سایت های فیشینگ را 97.8398 افزایش دهد.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: عقیده کاوی مبتنی بر منطق فازی جهت ارائه سیستمهای پیشنهاددهنده

پیاده سازی مقاله: عقیده کاوی مبتنی بر منطق فازی جهت ارائه سیستمهای پیشنهاددهنده

چکیده:

با پیدایش اینترنت و گسترش تجارت الکترونیک امروزه مشتریان میتوانند با مراجعه به پایگاه وب به خریدکالا یا محصول مورد نظر خود بپردازند و عقاید و نظرات خود راجع به کالای مورد نظر خود را بیان کنند.سیستمهای پیشنهاد دهنده با استفاده از عقیده کاوی و بررسی نظرات کاربران پیشنهادات مناسبی را برای خرید محصول مورد علاقهی آنها به مشتریان میدهند. در هر تجارتی از جمله تجارت الکترونیک پیشنهاداتمناسب باعث جلوگیری از سردرگمی مشتریان و افزایش فروش میگردد. در این مقاله سعی در ارائهی روشی داریم که نزدیکی نظرات کاربران را به دست آورده و با استفاده از سیستمهای پیشنهاد دهنده بتوانیم به وسیلهی فازیسازی عقاید و خواستههای کاربران، پیشنهادات دقیقی سازگار با نیازهای آنها ارائه دهیم.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: پیاده سازی سیستم های توصیه گر هتلها با استفاده از اولویت های کاربران در توییتر

پیاده سازی مقاله: پیاده سازی سیستم های توصیه گر هتلها با استفاده از اولویت های کاربران در توییتر

چکیده:

استفاده از سیستم های توصیه گر افزایش فروش در تجارت الکترونیک را اثبات نموده است. هدف سیستم ارائه محصولاتی به کاربر است که متضمن علاقه مندی و آسایش او از محصولات بوده و همچنین در شرکت ها شانس فروش خدمات را ارتقا دهد. یکپارچه سازی تکنیک های مدیریت داده می تواند مسائل مرتبط با ارائه خدمات منطبق با علایق مشتری را مخاطب قرار داده و کیفیت پیشنهاد ها را به طرز چشمگیری بهبود دهد. تحقیقات اخیر بر روی این سیستم ایده استفاده از داده های شبکه اجتماعی به منظور ارتقا سیستم توصیه گر سنتی و پیش بینی بهتر را آشکار می سازد. ما دیدگاه های سیستم های توصیه گر مبتنی بر داده شبکه اجتماعی توییتر را با استفاده از انواع رابط ها، روش های تجزیه وتحلیل محتوا با تکنیک های زبان-شناسی محاسباتی و الگوریتم تاپیک مدلینگ ملت بیان می کنیم. پس از بررسی عمق اهداف، متدولوژی ها این مقاله به علاقه مندان در توسعه سیستم توصیه گر سفر و همچنین تسهیل تحقیقات آینده کمک می نماید.

  • شریف پژوه

پیاه سازی مقاله: عقیده کاوی در نقد کالا با استفاده از شبکه واژگان احساسی

پیاه سازی مقاله: عقیده کاوی در نقد کالا با استفاده از شبکه واژگان احساسی

چکیده:

امروزه با گسترش شبکه جهانی وب، افراد برای خرید کالاهای مورد نیاز خود و یا آگاهی از موضوعات مختلف به وب مراجعه مینمایند.تعداد زیادی از بلاگها و شبکه های اجتماعی وجود دارند که کاربران نظرات خود را در مورد موضوعات مختلف در آنها درج نمودهاند. درنتیجه حجم زیادی از اطلاعات به صورت غیر ساخت یافته وجود دارد که استخراج اطلاعات دلخواه از آنها کار دشواری است. عقیده کاویفرآیند تحلیل نظرات، عقاید و احساسات کاربران است که از نقدها و نظراتی که در مورد یک موضوع خاص نوشتهاند استخراج میشود. در این مقاله، یک سیستم عقیده کاوی که از تکنیکهای پردازش زبان طبیعی و شبکه واژگان احساسی برای عقیدهکاوی در مجموعهای از نقدهای کالا استفاده مینماید، بررسی شده است. در این سیستم ابتدا در مرحله پیش پردازش دادهها با جداسازی کلمات و جملات،برچسبگذاری اجزای سخن و ریشهیابی کلمات، اطلاعات مورد نیاز از نقدها استخراج میشود. در مرحله بعد با استخراج ویژگیهای کالا از نقدها، آن دسته از ویژگیها که از نظر کاربران اهمیت بیشتری دارند مشخص میشوند. ویژگیهای به دست آمده با دقت بالایی مشابه با ویژگیهای واقعی کالا میباشند. سپس طبقه بندی احساسی مجموعه داده بر اساس بار احساسی واژگان موجود در متن صورت میپذیرد.

دریافت مقاله:

 لینک مقاله

دریافت پیاده سازی:

برای دریافت پیاده سازی مقاله مورد نظر، و یا اعمال بهبود در آن، با استفاده از لینک زیر، سفارش خود را ارسال نمایید.

سفارش انجام پروژه

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: استفاده از شبکه های عصبی برای رتبه بندی اعتباری مشتریان

پیاده سازی مقاله: استفاده از شبکه های عصبی برای رتبه بندی اعتباری مشتریان

چکیده:

با توجه به محدودیت منابع ، تخصیص بهینه منابع یک ضرورت به حساب می اید. در تحقیق حاضر به مدل سازی رفتار اعتباری مشتریان با استفاده از شبکه های عصبی جهت تخصیص بهینه منابع و ارتقاء کیفیت خدمات تسهیلات بانک های کشور پرداخته شده است در ادامه، مشتریان تسهیلات اعتباری ساخت مسکن در شهر تهران به سه دسته خوش حساب، سررسید گذشته و بدحساب تقسیم شده، متغیرهای تاثیرگذار بر رفتار اعتباری انهخا شناسایی گردی. سپس داده های تاریخی متناظر ، جمع اوری و به دو مجموعه اموزشی و تست، تقسیم گردید. در مرحله بعد، پس از طراحی مدل های رتبه بندی اعتباری، این مدل ها با داده های آموزشی ، آموزش داده شدند. در نهایت با مجموعه داده های تست، مورد ازمون قرار گرفتند. نتایج بدست امده حاکی از آن است که رفتار اعتباری مشتریان با استفاده از مدل های رتبه بندی شبکه های عصبی قابل پیش بینی است. همچنین مدل آنالیز ممیزی با همان داده های تاریخی اجرا گردید. مقایسه بین قدرت تفکیک مدل های شبکه عصبی و مدل آنالیز ممیزی ، نشان می دهدکه مدل های رتبه بندی اعتباری شبکه های عصبی نسبت به مدل آنالیز ممیزی از قدرت تفکیک یا دقت پیش بینی بیشتری برخوردار هستند.

دریافت مقاله:

 لینک مقاله

دریافت پیاده سازی:

برای دریافت پیاده سازی مقاله مورد نظر، و یا اعمال بهبود در آن، با استفاده از لینک زیر، سفارش خود را ارسال نمایید.

سفارش انجام پروژه

  • شریف پژوه

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: 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: ارائه یک سیستم توصیه گر برای استخراج اطلاعات موردنیاز کاربران در زمینه املاک با استفاده از وب کاوی

پیاده سازی مقاله:  ارائه یک سیستم توصیه گر برای استخراج اطلاعات موردنیاز کاربران در زمینه املاک با استفاده از وب کاوی

چکیده:

با رشد تکنولوژی در عصر امروزی و اهمیت و صرفه جویی در وقت و هزینه،تجارت الکترونیکی یکی از ضرورت های تجاری محسوب می شود.رشد روز افزون بنگاه های تجاری گوناگون بر روی وب،باعث دشوار شدن انتخاب مشتریان گردیده است.با توجه به فضای رقابتی موجود در وب سایت های مختلف و فروشگا های تجاری موجود،لزوم استفاده از ابزاری که سبب جذب بیشتر مشتریان و رضایتمندی آنان گردد و نیز از سردرگمی آنان در میان حجم عظیم اطلاعات جلوگیری کرده و آنان را در دسترسی سریعتر به هدف،یاری نماید،بیش از پیش احساس می شود.یکی از ابزارهای موثر در تجارت الکترونیک،سیتم های توصیه گر می باشند.سیستم های هوشمندی که به ارائه ی پیشنهادات شخصی سازی شده به کاربران،سبب ترغیب آنان به خرید از وب سایت ها یا فروشگاه های آنلاین میشوند.به طور کلی سیستم های توصیه گر یا پیشنهاد دهنده سیتم هایی هستند که با یکسری از روش های داده کاوی و وبکاوی و خصوصیاتی مانند جستجوی کاربران در گذشته یا امتیازاتی که سایر کاربران به اقلام مورد بازدید در گذشته داده اند،می توانند پیشنهاد های مناسبی را به کاربران ارئه دهند.در این تحقیق به ارائه روشی جهت بهبود سیتم های توصیه گر درزمینه املاک پرداخته می شود که طی تحقیقات صورت گرفته این سیستم می تواند تا 90 درصد به درستی نیازهای کاربران در زمینه املاک را به درستی تخیص داده وپیشنهادات مناسبی را به کاربر ارائه دهد کی می تواند مورد علاقه وی باشند.

  • شریف پژوه
موضوعات