انتخاب ویژگی

حرية الوصول المقاله

1 - تعیین ماشین‌های بردار پشتیبان بهینه در طبقه‌بندی تصاویر فرا طیفی بر مبنای الگوریتم ژنتیک
فرهاد صمدزادگان حديثه سادات حسني

امروزه تصاویر فرا طیفی به علت غنای اطلاعات طیفی یک ابزار قوی و کارامد در سنجش از دور به حساب می‌آیند و امکان تمایز بین عوارض مشابه را فراهم می‌آورند. با توجه به پایداری ماشین‌های بردار پشتیبان در فضاهایی با ابعاد بالا، یک گزینه مناسب در طبقه‌بندی تصاویر فرا طیفی محسوب م أکثر

امروزه تصاویر فرا طیفی به علت غنای اطلاعات طیفی یک ابزار قوی و کارامد در سنجش از دور به حساب می‌آیند و امکان تمایز بین عوارض مشابه را فراهم می‌آورند. با توجه به پایداری ماشین‌های بردار پشتیبان در فضاهایی با ابعاد بالا، یک گزینه مناسب در طبقه‌بندی تصاویر فرا طیفی محسوب می‌شوند. با این وجود، عملکرد این طبقه‌بندی کننده‌ها تحت تأثیر پارامترها و فضای ویژگی ورودی آن‌ها می‌باشد. به منظور استفاده از ماشین‌های بردار پشتیبان با بیشترین کارایی، می‌بایست مقادیر بهینه‌ی پارامترها و همچنین زیر مجموعه بهینه از ویژگی‌های ورودی تعیین گردند. در این تحقیق از توانایی الگوریتم ژنتیک به عنوان یک تکنیک بهینه‌سازی فرا ابتکاری، در تعیین مقادیر بهینه پارامترهای ماشین‌های بردار پشتیبان و همچنین انتخاب زیرمجموعه ویژگی‌های بهینه در طبقه‌بندی تصاویر فرا طیفی استفاده شده است. نتایج عملی از به‌کارگیری روش فوق در خصوص داده‌های فرا طیفی سنجنده AVIRISنشان می‌دهند، ویژگی‌های ورودی و پارامترها هر کدام جداگانه تأثیر بسزایی بر عملکرد ماشین‌های بردار پشتیبان دارند ولی بهترین عملکرد طبقه-بندی کننده با حل همزمان آن دو بدست می‌آید. در حل همزمان تعیین پارامتر و انتخاب ویژگی، برای کرنل گوسین و پلی‌نومیال به ترتیب 5% و 15% افزایش دقت با حذف بیش از نیمی از باندهای تصویر حاصل شد. همچنین الگوریتم بهینه‌سازی شبیه‌سازی تبرید تدریجی به منظور مقایسه با الگوریتم ژنتیک پیاده‌سازی شد که نتایج حاکی از برتری الگوریتم ژنتیک به ویژه با بزرگ و پیچیده شدن فضای جستجو در رویکرد حل همزمان تعیین پارامتر و انتخاب ویژگی می‌باشد. تفاصيل المقالة

حرية الوصول المقاله

2 - بهبود روش شناسایی وب سایت فیشینگ با استفاده از داده‌کاوی روی صفحات وب
مهدیه بهارلو علیرضا یاری

فیشینگ یک نوع حمله اینترنتی در سطح وب است که هدف آن سرقت مشخصات فردی کاربران برای دزدی آنلاین است. فیشینگ دارای اثر منفی در از بین بردن اعتماد بین کاربران در کسب‌وکارهای الکترونیکی است؛ بنابراین در این تحقیق سعی بر بررسی روشهای تشخیص وب سایت‌های فیشینگ با استفاده از داد أکثر

فیشینگ یک نوع حمله اینترنتی در سطح وب است که هدف آن سرقت مشخصات فردی کاربران برای دزدی آنلاین است. فیشینگ دارای اثر منفی در از بین بردن اعتماد بین کاربران در کسب‌وکارهای الکترونیکی است؛ بنابراین در این تحقیق سعی بر بررسی روشهای تشخیص وب سایت‌های فیشینگ با استفاده از داده کاوی شده است. شناسایی ویژگی‌های برجسته از فیشینگ یکی از پیش‌شرط‌های مهم در طراحی یک سیستم تشخیصی دقیق است؛ لذا در گام اول، برای شناسایی ویژگی‌های نفوذ فیشینگ یک لیست با 30 ویژگی مطرح در وب‌سایت‌های فیشینگ آماده گردید. سپس برای افزایش کارایی سامانه‌های تشخیص فیشینگ روش جدیدی جهت کاهش ویژگی ها در دومرحله‌ مبتنی بر انتخاب ویژگی و استخراج ویژگی پیشنهاد شده است که موجب می شود تعداد ویژگی‌ها به‌طور قابل‌توجهی کاهش یابند. پس‌ازآن عملکرد روش‌های درخت تصمیم J48، جنگل تصادفی و بیزین ساده بر روی ویژگی‌های کاهش‌یافته موردبررسی قرار گرفت. نتایج نشان می‌دهند دقت مدل ایجاد شده برای تعیین وب سایت‌های فیشینگ با استفاده از کاهش ویژگی دومرحله‌ای مبتنی بر پوششی و الگوریتم تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) در روش جنگل تصادفی ۹۶٫۵۸% می‌باشد که نسبت به سایر روش‌ها نتیجه مطلوبی است. تفاصيل المقالة

حرية الوصول المقاله

3 - تحلیل یادگیری دانش آموزان از طریق ورزش صبحگاهی با استفاده از روش های داده کاوی
بهزاد لک نرگس عباسی

یکی از عوامل اصلی فرایند جامعه پذیری، مدرسه است که اهمیت آن در نظام آموزشی هر کشوری بیش از پیش احساس می شود. ارتقاء سطح یادگیری دانش آموزان، یک عامل مهم برای ارتقای کیفیت نظام آموزش در مدارس، می باشد. از آنجایی که ورزش کردن ثاثیر بسزایی در یادگیری دارد، هدف اصلی مقاله ا أکثر

یکی از عوامل اصلی فرایند جامعه پذیری، مدرسه است که اهمیت آن در نظام آموزشی هر کشوری بیش از پیش احساس می شود. ارتقاء سطح یادگیری دانش آموزان، یک عامل مهم برای ارتقای کیفیت نظام آموزش در مدارس، می باشد. از آنجایی که ورزش کردن ثاثیر بسزایی در یادگیری دارد، هدف اصلی مقاله ارائه روشی جهت تقویت روند یادگیری دانش آموزان از طریق ورزش صبحگاهی مبتنی بر تکنیک شبکه عصبی و الگوریتم بهینه سازی قطرات هوشمند آب است. رویکرد این پژوهش به صورت کمی بوده و از نظر هدف كاربردي و همچنین از نظر نوع روش، توصيفي- تحليلي است. جهت دستیابی به این هدف از تکنیک شبکه عصبی به منظور طبقه‌بندی و استخراج نتایج و از الگوریتم بهینه سازی قطرات هوشمند آب جهت انتخاب ویژگی استفاده می شود. برای شبکه عصبی از 11 نورون به عنوان تعداد نورون مناسب لایه مخفی و ترکیب دو تابع فعال سازي خطي و سيگموئيدي به عنوان توابع انتقال بین لایه‌ای و از یک تابع آموزش جهت آموزش شبکه و حداکثر تکرار الگوریتم آموزش بر روی مجموعه داده 3000 تعداد، پیشنهاد شده است. دقت روش پیشنهادی 68 درصد است که به نسبت روش پایه حدود 2/2 درصد بهبود داشته و این یعنی ورزش برروی یادگیری دانش‌آموزان تاثیر دارد. نتایج نشان داد طبقه بندی بهینه روی مجموعه داده با پارامترهای همگن، عملکرد مناسبی داشته و همچنین شبکه‌های عصبی مصنوعی نسبت به روش های جدید ، عملکرد بهتری دارد. طبق نتایج به دست آمده روش پیشنهادی از نظر صحت خروجی می تواند بهبود مناسبی در تقویت روند یادگیری داشته باشد. تفاصيل المقالة

حرية الوصول المقاله

4 - رویکرد شورای انتخاب ویژگی بر اساس خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی برای حل مشکل داده‌های زايد در بینی الکترونیکی
محمدعلی باقری غلامعلی منتظر

وجود داده‌هاي زايد در پاسخ حس‌گرهای بيني الكترونيكي اثر چشم‌گیری در دسته‌بندی بو دارد. برای بهبود صحت دسته‌بندی، می‌توان از سیستم دسته‌بندی چندگانه بر اساس انتخاب چند زیرمجموعه از ویژگی‌ها (به‌جای استفاده از تمام ابعاد بردار ویژگی) استفاده کرد. در این رویکرد که "شورای ا أکثر

وجود داده‌هاي زايد در پاسخ حس‌گرهای بيني الكترونيكي اثر چشم‌گیری در دسته‌بندی بو دارد. برای بهبود صحت دسته‌بندی، می‌توان از سیستم دسته‌بندی چندگانه بر اساس انتخاب چند زیرمجموعه از ویژگی‌ها (به‌جای استفاده از تمام ابعاد بردار ویژگی) استفاده کرد. در این رویکرد که "شورای انتخاب ویژگی" نامیده‌ می‌شود، فرض بر آن است که مجموعه اولیه ویژگی‌ها دارای داده‌هایی زايد بوده و می‌توان با انتخاب زیرمجموعه‌های ویژگی مختلف و سپس ترکیب دسته‌بندهای ایجادشده با این زیرمجموعه‌ها به نتایج دسته‌بندی بهتری رسید. در این مقاله پس از پیش‌پردازش سیگنال اولیه حس‌گرها و حذف نویز سیگنال با استفاده از تحلیل موجک، سیستم دسته‌بند چندگانه با زیرمجموعه‌های ویژگی‌ مختلف طراحی شده است: ویژگی‌های استخراج‌شده از سیگنال گذرای حس‌گر با روش خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی طبقه‌بندی شده‌ و زیرمجموعه‌های مختلف با انتخاب یک ویژگی از هر خوشه ایجاد شده‌اند. این موضوع موجب بهبود تنوع دسته‌بندهای پایه و افزایش کارایی و سرعت دسته‌بندی می‌شود. روش پیشنهادی ابتدا در چند مجموعه داده تراز از مخزن داده UCI آزمون شده و پس از اثبات توانایی آن، در مجموعه داده بویایی حاصل از رایحه سه نوع شیرین‌بیان به کار برده شده است. نتایج حاصل نشان‌دهنده کارایی روش جدید در شناسایی الگوهای بویایی است. تفاصيل المقالة

حرية الوصول المقاله

5 - بازشناسی کارای کنش‌های انسانی با محدود کردن فضای جستجو در روش‌های یادگیری عمیق
مریم کوهزادی هیکویی نصرالله مقدم چرکری

کارایی سیستم‌های بازشناسی کنش‌های انسانی به استخراج بازنمایی مناسب از داده‌های ویدئویی وابسته است. در سال‌های اخیر روش‌های یادگیری عمیق به منظور استخراج بازنمایی فضایی- زمانی کارا از داده‌های ویدئویی ارائه شده‌ است، در حالی که روش‌های یادگیری عمیق در توسعه بعد زمان، پیچ أکثر

کارایی سیستم‌های بازشناسی کنش‌های انسانی به استخراج بازنمایی مناسب از داده‌های ویدئویی وابسته است. در سال‌های اخیر روش‌های یادگیری عمیق به منظور استخراج بازنمایی فضایی- زمانی کارا از داده‌های ویدئویی ارائه شده‌ است، در حالی که روش‌های یادگیری عمیق در توسعه بعد زمان، پیچیدگی محاسباتی بالایی دارند. همچنین پراکندگی و محدودبودن داده‌های تمایزی و عوامل نویزی زیاد، مشکلات محاسباتی بازنمایی کنش‌ها را شدیدتر ساخته و قدرت تمایز را محدود می‌نماید. در این مقاله، شبکه‌های یادگیری عمیق فضایی و زمانی با افزودن سازوکارهای انتخاب ویژگی مناسب جهت مقابله با عوامل نویزی و کوچک‌سازی فضای جستجو، ارتقا یافته‌اند. در این راستا، سازوکارهای انتخاب ویژگی غیر برخط و برخط، برای بازشناسی کنش‌های انسانی با پیچیدگی محاسباتی کمتر و قدرت تمایز بالاتر مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج نشان داد که سازوکار انتخاب ویژگی غیر برخط، منجر به کاهش پیچیدگی محاسباتی قابل ملاحظه می‌گردد و سازوکار انتخاب ویژگی برخط، ضمن کنترل پیچیدگی محاسباتی، منجر به افزایش قدرت تمایز می‌شود. تفاصيل المقالة

فهرس المقالات انتخاب ویژگی

رایمگ

الروابط

المراكز ذات الصلة

دعامة

الصفحات الرسمية