شریف پژوه

 
چکیده: در این مقاله یک سیستم استنتاج عصبی- فازی برای تشخیص افراد مبتلا به بیماری دیابت پیشنهاد میکنیم. ایده این مقاله، استفاده از روشی جدید در آموزش سیستم فازی طراحی شده با استفاده از الگوریتم ژنتیک و الگوریتم بهینه سازیازدحام ذرات است. روش پیشنهادی با استفاده از نرم افزار متلب بر مجموعه داده بیماران دیابتی هندی موجود در مخزن داده یادگیری ماشین پیاده سازی شده است. شاخص های عملکردی این سیستم حساسیت، اختصاصیت و دقت است که در بهترین حالت به ترتیب 63/49و96/11و89/78درصد بدست آمده است.

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص بیماری دیابت به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات:

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 بهینه سازی ازدحام ذرات (particle swarm optimization 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.

سفارش انجام پروژه داده کاوی تشخیص سرطان به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات:

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 بهینه سازی ازدحام ذرات (particle swarm optimization 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 بیماری کلیوی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات:

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 بهینه سازی ازدحام ذرات (particle swarm optimization 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 به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات:

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 بهینه سازی ازدحام ذرات (particle swarm optimization 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 پیش بینی ورشکستگی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات:

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 بهینه سازی ازدحام ذرات(particle swarm optimization)، 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.

سفارش انجام پروژه تعادل بار با استفاده از الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات در محیط رایانش ابری (CloudSim)

در این پروژه، با استفاده از الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (particle swarm optimization)، تعادل بار در محیط رایانش ابری (Cloud Computing) مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه بهبود یادگیری عمیق با الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات برای شناسایی اعداد دست نویس:

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های یادگیری عمیق (Deep Learning) و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات  (particle swarm optimization)، 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.

سفارش انجام پروژه تشخیص نفوذ در شبکه های کامپیوتری با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات:

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 درخت تصمیم (decision tree) و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (Particle swarm optimization 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 زمانبندی بهینه کارها با استفاده از الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات در محیط رایانش ابری (CloudSim):

در این پروژه، با استفاده از الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (Particle swarm optimization 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.

سفارش انجام پروژه پیش بینی نرخ جرم و جنایت به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات:

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (particle swarm optimization 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 تشخیص اسپم به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات:

به سوءاستفاده از ابزارهای الکترونیکی مانند ایمیل، مسنجر، گروه‌های خبری ایمیلی، فکس، پیام کوتاه و... برای ارسال پیام به تعداد زیاد و به صورت ناخواسته اسپم می‌گویند. با توجه به هزینه اندک این روش نسبت به پست سنتی که در گذشته برای ارسال پلاک به پلاک تبلیغات مورد استفاده قرار می‌گرفت و همچنین ناقص بودن قوانین بین‌المللی برای محدود کردن هرزنامه، در حال حاضر اسپم ها در سطح وسیعی ارسال می‌شوند. امروزه اسپم‌ها به‌طور عمده با هدف‌های تجاری منتشر می‌شوند ولی اسپم‌های غیرتجاری مانند اسپم های سیاسی یا مذهبی نیز روز به روز در حال افزایش هستند. برای مقابله با اسپم ها تاکنون روش‌های متعددی ایجاد شده است و این روند با توجه به ابعاد گسترده آن، همچنان ادامه دارد. برای مطالعه جزییات بیشتر در مورد تشخیص اسپم کلیک کنید.

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های شبکه ی عصبی (neural network) و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (particle swarm optimization algorithm)، مجموعه داده های مربوط به اسپم مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج در قالب مستندات و همچنین فایل های شبیه سازی فراهم شده است.

سفارش انجام پروژه پیش بینی قیمت سهام با تلفیق روش های درخت تصمیم و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات:

در این پروژه، با استفاده از تلفیق روش های درخت تصمیم (decision tree) و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات (Particle swarm optimization algorithm)، مجموعه داده های مربوط به پیش بینی قیمت سهام 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 در کارت های اعتباری به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات:

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 بهینه سازی ازدحام ذرات (particle swarm optimization 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 بازاریابی مستقیم به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات:

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 بهینه سازی ازدحام ذرات (particle swarm optimization 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.

سفارش انجام پروژه داده کاوی امتیاز اعتباری به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات:

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 بهینه سازی ازدحام ذرات (particle swarm optimization 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 تقلب به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات:

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 بهینه سازی ازدحام ذرات (particle swarm optimization 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 بهینه سازی ازدحام ذرات:

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 بهینه سازی ازدحام ذرات (particle swarm optimization 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 مشکلات ارتوپدی به کمک روش های شبکه ی عصبی و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات:

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 بهینه سازی ازدحام ذرات (particle swarm optimization 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 شبکه ی عصبی و الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات: 

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 بهینه سازی ازدحام ذرات (particle swarm optimization 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.