فهرس المقالات SVM

• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  1 - روشی نوین برای کاهش تغيير روشنايي در تصاویر غيراخلاقي بر پایه شبکه عصبی عمیق فازی
  ساسان کرمی زاده ابوذر عرب سرخی
  در فضای اینترنت شناسایی عکس‌های غیراخلاقی امری ضروری در جهت حفاظت فیزیکی و ذهنی کودکان محسوب می شود؛ یکی از چالش های اصلی در تشخیص تصاوير غیر اخلاقی تغییرات روشنایی و رنگ پوست بدن است. به همین منظور در این مقاله روشی برای حل تغییرات روشنايي و بهبود تشخیص تصاویر غیراخلاق أکثر

  در فضای اینترنت شناسایی عکس‌های غیراخلاقی امری ضروری در جهت حفاظت فیزیکی و ذهنی کودکان محسوب می شود؛ یکی از چالش های اصلی در تشخیص تصاوير غیر اخلاقی تغییرات روشنایی و رنگ پوست بدن است. به همین منظور در این مقاله روشی برای حل تغییرات روشنايي و بهبود تشخیص تصاویر غیراخلاقی ارایه شده‌است. در اين مقاله از شبکه عصبی عمیق فازی برای بهبود روشنایی تصاویر غیراخلاقی استفاده شده است. در روش پیشنهادی از مدل یادگیری عمیق xception جهت تقسیم تصویر براساس شدت روشنايي به بخش‌های مختلف بهره گرفته شده است. تقسیم کردن تصویر به قسمت‌های مختلف باعث بهبود تغییرات روشنايي با حفظ جزئیات تصویر و نهایتا شناسایی بهتر تصاویر غیراخلاقی شده است. به علاوه برای طبقه‌بندی رنگ پوست از ترکیب الگوریتم مبتنی بر Gaussian-KNN بهره گرفته شده است که روشی غیرپارامتری برای طبقه‌بندی‌ها و رگرسیون‌ها است؛ و در انتها از الگوریتم ماشین بردار پشتیبان براي طبقه‌بندی تصاویر استفاده شده است. به منظور پیاده سازی و ارزیابی روش پیشنهادی یک مجموعه شامل 33000 تصویر گردآوری شد، نتایج بدست آمده نشان می‌دهد که طرح پیشنهادی با دقت 7/99 درصد تصاویر غیراخلاقی را تشخیص می دهد. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  2 - An Efficient Method for Handwritten Kannada Digit Recognition based on PCA and SVM Classifier
  Ramesh G Prasanna  G B Santosh  V Bhat Chandrashekar  Naik Champa  H N
  10.52547/jist.9.35.169
  Handwritten digit recognition is one of the classical issues in the field of image grouping, a subfield of computer vision. The event of the handwritten digit is generous. With a wide opportunity, the issue of handwritten digit recognition by using computer vision and m أکثر

  Handwritten digit recognition is one of the classical issues in the field of image grouping, a subfield of computer vision. The event of the handwritten digit is generous. With a wide opportunity, the issue of handwritten digit recognition by using computer vision and machine learning techniques has been a well-considered upon field. The field has gone through an exceptional turn of events, since the development of machine learning techniques. Utilizing the strategy for Support Vector Machine (SVM) and Principal Component Analysis (PCA), a robust and swift method to solve the problem of handwritten digit recognition, for the Kannada language is introduced. In this work, the Kannada-MNIST dataset is used for digit recognition to evaluate the performance of SVM and PCA. Efforts were made previously to recognize handwritten digits of different languages with this approach. However, due to the lack of a standard MNIST dataset for Kannada numerals, Kannada Handwritten digit recognition was left behind. With the introduction of the MNIST dataset for Kannada digits, we budge towards solving the problem statement and show how applying PCA for dimensionality reduction before using the SVM classifier increases the accuracy on the RBF kernel. 60,000 images are used for training and 10,000 images for testing the model and an accuracy of 99.02% on validation data and 95.44% on test data is achieved. Performance measures like Precision, Recall, and F1-score have been evaluated on the method used. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  3 - تحلیل عملکرد یادگیرنده‌های بانظارت جهت استخراج دانش مربوط به زاويه نورپردازي در تصاویر تمام‌رخ چهره
  شقايق نادري نصراله  مقدم چركری احسان‌اله کبیر
  تغييرات شدت و جهت تابش نور یکی از مهم‌ترین چالش‌های مطرح در سيستم‌هاي شناسایی چهره است كه منجر به ايجاد سايه‌هاي عادي و غير عادي متفاوتي در تصوير چهره مي‌شود. امروزه روش‌هاي مختلفي براي بازشناسي چهره تحت شرايط نوري متفاوت ارائه شده‌اند كه بسياري از آنها نياز به دانش قبل أکثر

  تغييرات شدت و جهت تابش نور یکی از مهم‌ترین چالش‌های مطرح در سيستم‌هاي شناسایی چهره است كه منجر به ايجاد سايه‌هاي عادي و غير عادي متفاوتي در تصوير چهره مي‌شود. امروزه روش‌هاي مختلفي براي بازشناسي چهره تحت شرايط نوري متفاوت ارائه شده‌اند كه بسياري از آنها نياز به دانش قبلي در مورد منبع نور و زاويه تابش دارند. در اين مقاله رویکردی مبتني بر روش‌هاي يادگيري برای استخراج دانش مربوط به زاويه نورپردازي در تصاوير چهره پيشنهاد شده است. ابتدا ویژگی‌های DCT مؤثر در تغييرات نور از تصوير استخراج شده و پس از نرمال‌سازي، جهت تعيين کلاس‌های نوری مورد استفاده قرار مي‌گيرند. براي یادگیری کلاس‌های نوری از سه الگوریتم درخت تصميم، SVM و الگوريتم مبتني بر بيز WAODE استفاده شده و عملكرد آنها ارزيابي شده است. نتایج به‌دست آمده روي پایگاه‌های تصویری YaleB و ExtendedYale نشان مي‌دهد كه SVM بهترین متوسط دقت را برای طبقه‌بندی تصاویر چهره در نورپردازی‌های مختلف ارائه می‌دهد. در حالی که طبقه‌بند بیزی WAODE به دلیل مقاومت بهتر در برابر فقدان داده، براي کلاس‌های نوری با زاویه تابش زیاد نتایج بهتری را ارائه می‌دهد. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  4 - ارائه یک الگوریتم مناسب برای یادگیری جریانی بر اساس الگوریتم ماشین‌های بردار پشتیبان دوقلوی مربعات حداقلی فازی
  جواد سلیمی سرتختی سلمان گلی
  الگوریتم ماشین بردار پشتیبان یکی از الگوریتم‌های مشهور و با کارایی بالا در یادگیری ماشین و کاربردهای مختلف است. از این الگوریتم تا کنون نسخه‌های متعددی ارائه شده که آخرین نسخه آن ماشین‌های بردار پشتیبان دوقلوی مربعات حداقلی فازی می‌باشد. اغلب کاربردها در دنیای امروز دار أکثر

  الگوریتم ماشین بردار پشتیبان یکی از الگوریتم‌های مشهور و با کارایی بالا در یادگیری ماشین و کاربردهای مختلف است. از این الگوریتم تا کنون نسخه‌های متعددی ارائه شده که آخرین نسخه آن ماشین‌های بردار پشتیبان دوقلوی مربعات حداقلی فازی می‌باشد. اغلب کاربردها در دنیای امروز دارای حجم انبوهی از اطلاعات هستند. از سویی دیگر یکی از جنبه‌های مهم داده‌های حجیم، جریانی‌بودن آنها می‌باشد که باعث شده است بسیاری از الگوریتم‌های سنتی، کارایی لازم را در مواجهه با آن نداشته باشند. در این مقاله برای نخستین بار نسخه افزایشی الگوریتم ماشین‌های بردار پشتیبان دوقلوی مربعات حداقلی فازی، در دو حالت برخط و شبه برخط ارائه شده است. برای بررسی صحت و دقت الگوریتم ارائه‌شده دو کاربرد آن مورد ارزیابی قرار گرفته است. در یک کاربرد، این الگوریتم بر روی 6 دیتاست مخزن UCI اجرا شده که در مقایسه با سایر الگوریتم‌ها از کارایی بالاتری برخوردار است. حتی این کارایی در مقایسه با نسخه‌های غیر افزایشی نیز کاملاً قابل تشخیص است که در آزمایش‌ها به آن پرداخته شده است. در کاربرد دوم، این الگوریتم در مبحث اینترنت اشیا و به طور خاص در داده‌های مربوط به فعالیت روزانه به کار گرفته شده است. طبق نتایج آزمایشگاهی، الگوریتم ارائه‌شده بهترین کارایی را در مقایسه با سایر الگوریتم‌های افزایشی دارد. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  5 - Implementation of Machine Learning Algorithms for Customer Churn Prediction
  Manal Loukili Fayçal Messaoudi Raouya El Youbi
  10.61186/jist.34208.11.43.196
  Churn prediction is one of the most critical issues in the telecommunications industry. The possibilities of predicting churn have increased considerably due to the remarkable progress made in the field of machine learning and artificial intelligence. In this context, w أکثر

  Churn prediction is one of the most critical issues in the telecommunications industry. The possibilities of predicting churn have increased considerably due to the remarkable progress made in the field of machine learning and artificial intelligence. In this context, we propose the following process which consists of six stages. The first phase consists of data pre-processing, followed by feature analysis. In the third phase, the selection of features. Then the data was divided into two parts: the training set and the test set. In the prediction process, the most popular predictive models were adopted, namely random forest, k-nearest neighbor, and support vector machine. In addition, we used cross-validation on the training set for hyperparameter tuning and to avoid model overfitting. Then, the results obtained on the test set were evaluated using the confusion matrix and the AUC curve. Finally, we found that the models used gave high accuracy values (over 79%). The highest AUC score, 84%, is achieved by the SVM and bagging classifiers as an ensemble method which surpasses them. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  6 - الگوریتم مناسب برای شناسایی تغییرات میکرو لندفرمها با استفاده از تصاویر پهپاد (مطالعه موردی: ناحیه برگ جهان در پهنه جاجرود 1397-1396)
  محمدحسن  توکل منیژه  قهرودی تالی سید حسن  صدق خدیجه  علی نوری
  یکی از اصلی‌ترین و مهم‌ترین مباحث ژئومورفولوژی شناسایی و ارزیابی تغییرات میکرولندفرمهاست. شناخت و نحوه پراکنش فضایی آن‌ها به‌منظور درک و ارزیابی تحولات، مطالعات پایداری و برنامه‌ریزی ناحیهای، از نیازهای اساسی علم ژئومورفولوژی کاربردی است. ناحیه برگ جهان در حوضه آبریز جا أکثر

  یکی از اصلی‌ترین و مهم‌ترین مباحث ژئومورفولوژی شناسایی و ارزیابی تغییرات میکرولندفرمهاست. شناخت و نحوه پراکنش فضایی آن‌ها به‌منظور درک و ارزیابی تحولات، مطالعات پایداری و برنامه‌ریزی ناحیهای، از نیازهای اساسی علم ژئومورفولوژی کاربردی است. ناحیه برگ جهان در حوضه آبریز جاجرود متأثر از تغییرات محیطی زیادی قرار دارد. در این مطالعه، بر اساس رویکرد ژئومورفولوژیکی ریزمقیاس با استفاده از تصاویر پهپاد به همراه بررسی میدانی در برگ جهان، تحولات میکرولندفرمها بررسی شد. تصاویر پهپاد با رزولوشن مکانی 5/2 سانتیمتر در بازه زمانی 1396 تا 1397 از وزارت نیرو تهیه شد. این تصاویر با استفاده از نرم‌افزارهای ENVI 5.1 و10.3 Arc Map تصحیح شد و سپس با استفاده کد نویسی در Python الگوریتمهای موردنظر اجرا شد. با الگوریتمهای یادگیری ماشین و مدلهای جنگل تصادفی، SVM با کرنل RBF، جنگل تصادفی با ویژگی‌های استخراجی از شبکه‌های CNN و SVM با کرنل خطی با ویژگی‌های استخراجی از شبکه‌های عصبی عمیق تغییرات بررسی شد. نتایج نشان داد مدل- RBF SVM با 88درصد نسبت به مدلهای دیگر دقت کمتری دارد به‌طوری‌که تفکیک بین طبقه‌ها محدود بود. در جنگل تصادفی با 92درصد طبقهها با مرزهای خطی تا حدی قابل‌تفکیک بودند. مدل نزدیک به ایده آل در الگوریتم جنگل تصادفی با یادگیری عمیق به میزان دقت 96درصد مشاهده شد. بررسیها نشان داد بیشترین تغییرات میکرولندفرمها در این مدل، مربوط به تغییر پوشش گیاهی به خاک به میزان 03/45 و در رتبه بعدی تغییر آبکند به فرسایش ورقه‌ای به میزان 05/22 بود. با توجه به نتایج به‌دست‌آمده و مشاهدات میدانی در سال 1397 مشخص شد، سیل سال 1397 در ناحیه برگ جهان سبب تغییرات عمده‌ای در ناحیه شده است. بیشترین تأثیر آن بر روی پوشش گیاهی بوده است و نمودار، آن را در بالاترین حد آشفتگی نشان میدهد. در این بازه جریان سطحی وخندق در ناحیه بیشتر شده و میزان بالای فرسایش و تغییرات بسیار زیاد میکرولندفرمها در پهنه مطالعاتی را نشان میدهد. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  7 - یک سیستم هوشمند قیمت گذاری سرویس های ابری با هدف افزایش سادگی در پیاده سازی و انعطاف پذیری
  محبوبه زندیه سپیده  آدابی سمانه یزدانی
  اکثر مدلهایِ پیشین مبتنی بر حراج در قیمت گذاریِ منابع ابری، از پیچیدگی بالای پیاده سازی در محیطهای ابر واقعی رنج می برند. لذا، چالش اصلی محققین طراحی مدل های قیمت گذاری پویایی است که بتوانند سه هدف زیر را تامین کنند: 1) پیچیدگی های محاسباتی پایین، 2) دقت بالا، و 3) سادگ أکثر

  اکثر مدلهایِ پیشین مبتنی بر حراج در قیمت گذاریِ منابع ابری، از پیچیدگی بالای پیاده سازی در محیطهای ابر واقعی رنج می برند. لذا، چالش اصلی محققین طراحی مدل های قیمت گذاری پویایی است که بتوانند سه هدف زیر را تامین کنند: 1) پیچیدگی های محاسباتی پایین، 2) دقت بالا، و 3) سادگیِ پیاده سازی در محیط ابر واقعی. CMM (Cloud Market Maker) یکی از مدلهای قیمت گذاری پویایِ محبوبی است که دو مزیتِ دقت محاسباتی و امکان اجرایی شدن در بازار واقعی ابر را دارد. این مدل بر پایه یک تابع خطی، قیمت پیشنهادی را محاسبه می کند. در طراحی این مدل خطی پارامترهای: فوریت خریدار، تعداد رقیبان و تعداد حریفان لحاظ شده اند. علی رغم مزایای این روش، نسبت اهمیت پارامترهای سازندۀ تابع محاسبه کننده قیمت در شرایط گوناگون بازار یکسان در نظر گرفته شده است. عدم توجه به این مساله، انعطاف پذیری سیستم و دقت محاسبات در تغییرات محسوسِ محیط بازار ابر را کاهش می دهد. لذا، نویسندگان در این مقاله بر روی طراحی یک سیستم هوشمند قیمت گذاریِ آگاه از بازار در سمت خریدارانِ سرویس ابری با هدف غلبه بر این مشکل متمرکز شده اند. در عین حال، سادگی پیاده سازیِ سیستم پیشنهادی در محیط ابر واقعی نیز می بایست تضمین شود. برای این منظور، سیستم هوشمند قیمت گذاری مبتنی بر عامل نرم افزاری با ترکیب راهکارهای ماشین بردار پشتیبان (SVM ) و فرآیند تحلیل سلسله مراتبی(AHP ) پیشنهاد شده است. نتایج شبیه سازی نشاندهندۀ کارایی مناسبتر راهکار پیشنهادی با نام DPMAدر در مقایسه با CMM است. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  8 - ارائه یک سیستم توصیه گر وب برای پیش بینی صفحات مورد علاقه کاربر با استفاده از الگوریتم خوشه بندی DBSCAN و روش SVM یادگیری ماشین
  رضا  مولایی فرد محمد مصلح
  سیستم‌های توصیه گر می‌توانند درخواست‌های آینده کاربر را پیش‌بینی و سپس لیستی از صفحات موردعلاقه کاربر را تولید کند. به‌عبارت‌دیگر سیستم های توصیه گر می توانند نمایه ایی دقیق از رفتار کاربران را به دست آورده و صفحه ایی پیش‌بینی شود که کاربر درحرکت بعدی آن را انتخاب خواهد أکثر

  سیستم‌های توصیه گر می‌توانند درخواست‌های آینده کاربر را پیش‌بینی و سپس لیستی از صفحات موردعلاقه کاربر را تولید کند. به‌عبارت‌دیگر سیستم های توصیه گر می توانند نمایه ایی دقیق از رفتار کاربران را به دست آورده و صفحه ایی پیش‌بینی شود که کاربر درحرکت بعدی آن را انتخاب خواهد کرد که این کار می‌تواند مشکل شروع سرد سیستم را حل و باعث کیفیت بخشیدن به جستجو شود. در این تحقیق به ارائه روش جدیدی به‌منظور بهبود سیستم‌های توصیه گر در زمینه وب پرداخته می‌شود که از الگوریتم خوشه‌بندی DBSCAN جهت خوشه‌بندی داده‌ها استفاده می‌شود که این الگوریتم امتیاز کارایی ۹۹٪ را به دست آورد. سپس با استفاده از الگوریتم Page rank، صفحات موردعلاقه کاربر وزن دهی می‌شوند. سپس با استفاده از روش SVM، داده‌ها را دسته‌بندی و جهت تولید پیش‌بینی به کاربر به یک سیستم توصیه گر ترکیبی داده می‌دهیم که درنهایت این سیستم توصیه گر لیستی از صفحات را در اختیار کاربر قرار خواهد داد که می‌تواند موردعلاقه وی باشند. ارزیابی نتایج حاصل از تحقیق حاکی از آن بود که استفاده از این روش پیشنهادی می‌تواند امتیاز ۹۵% را در قسمت فراخوانی و امتیاز ۹۹% را در قسمت دقت به دست آورد که این نتایج اثبات می‌کند که این سیستم توصیه گر تا بیش از ۹۰٪ می‌تواند صفحات موردنظر کاربر را به‌درستی تشخیص داده و تا حدود زیادی نقاط ضعف سایر سیستم های پیشین را برطرف سازد. تفاصيل المقالة