فهرس المقالات ensemble learning

• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  1 - ارائة مدل ترکیبی شبکه‌های عصبی با بهره‌گیری از یادگیری جمعی به منظور ارزیابی ریسک اعتباری
  شعبان الهی احمد  قدس‌الهی حمیدرضا  ناجی
  بانکداری صنعت ویژه‌ایی است که با سرمایه و ریسک برای کسب سود مواجه است. یکی از مهم‌ترین ریسک‌های بانکی، ریسک اعتباری است که حوزة تحقیقاتی پویایی را در مطالعات مدیریت به خود اختصاص داده است. در این پژوهش یک سیستم ترکیبی ارزیابی ریسک اعتباری ارائه می‌شود، که از یادگیری جمع أکثر

  بانکداری صنعت ویژه‌ایی است که با سرمایه و ریسک برای کسب سود مواجه است. یکی از مهم‌ترین ریسک‌های بانکی، ریسک اعتباری است که حوزة تحقیقاتی پویایی را در مطالعات مدیریت به خود اختصاص داده است. در این پژوهش یک سیستم ترکیبی ارزیابی ریسک اعتباری ارائه می‌شود، که از یادگیری جمعی برای تصمیم‌گیری در مورد اعطای اعتبار به فرد متقاضی استفاده می‌کند. ترکیب تکنیک‌های دسته‌بندی و خوشه‌بندی در این پژوهش، منجر به بهبود عملکرد سیستم می‌شود. برای آموزش شبکه‌های عصبی از مجموعة داده‌های واقعی، از نمونه‌های تقاضای اعتبار در بانکی در آلمان استفاده شده است. مدل پژوهش در قالب یک سیستم چند عاملی ارزیابی ریسک‌اعتباری طراحی شد و نتایج نشان داد که این سیستم صحتّی بالاتر، عملکردی برتر و هزینة کم‌تری، در دسته‌بندی متقاضیان اعتبار نسبت به دیگر روش‌های مشابه حاصل می‌کند. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  2 - روشی نوین برای تشخیص بیماری مبتنی بر زیرساخت اینترنت اشیاء با استفاده از الگوریتم ژنتیک و طبقه بندی کننده های مختلف
  سیدابراهیم دشتی رحمت آبادی مریم نیکپور مهدی نیکپور محبوبه جوهری
  فناوری اطلاعات پزشکی و خدمات بهداشتی و درمانی با رفاه ملی و معیشت مردم ارتباط دارد. ادغام پردازش ابری و اینترنت اشیا یک پیشرفت بزرگ در کاربرد پزشکی مدرن خواهد بود. در این تحقیق تمرکز بر روی بیماری‌ مزمن‌ دیابت می‌باشد که‌ یکی‌ از عوامل‌ اصلی‌ مرگ و میر در سراسر جهان محس أکثر

  فناوری اطلاعات پزشکی و خدمات بهداشتی و درمانی با رفاه ملی و معیشت مردم ارتباط دارد. ادغام پردازش ابری و اینترنت اشیا یک پیشرفت بزرگ در کاربرد پزشکی مدرن خواهد بود. در این تحقیق تمرکز بر روی بیماری‌ مزمن‌ دیابت می‌باشد که‌ یکی‌ از عوامل‌ اصلی‌ مرگ و میر در سراسر جهان محسوب می‌شود. این تحقیق تکنولوژی اطلاعات پزشکی را در زمینه اینترنت اشیا، به ویژه در زمینه کاربرد نظارت و مدیریت پزشکی بکار گرفته است. این مطالعه یک روش مبتکرانه مبتنی بر اینترنت اشیا را برای تشخیص دیابت معرفی می‌کند. یک معماری برای نظارت از راه دور و مدیریت پلت فرم ابر اطلاعات بهداشتی پیشنهاد و تحلیل می‌شود ، اطلاعات بیماران از طریق ابزارهای اینترنت اشیاء پوشیدنی و تعبیه شده بر حسب نیاز استفاده و جمع آوری می‌شود و در نهایت از طریق اینترنت شخص ارسال می‌شود. در این مقاله الگوریتم مبتنی بر الگوریتم ژنتیک و طبقه بندی ترکیبی برای تشخیص دیابت در راستای کمک به نظارت پزشکی ارائه شده است. از الگوریتم‌های ژنتیک برای انتخاب ویژگی‌های مرتبط بر اساس همبستگی آنها با وضعیت دیابت و وابستگی‌های بین ویژگی‌ها استفاده می‌کند. متعاقباً، یک مدل یادگیری مجموعه‌ای انباشته، با ادغام طبقه‌بندی‌کننده‌های SVM، KNN، ANN، درختان و GNB برای دقت بیشتر استفاده می‌شود. نتایج نشان‌دهنده عملکرد برتر رویکرد ما است و پتانسیل آن را برای بهبود مدیریت دیابت و نتایج مراقبت‌های بهداشتی برجسته می‌کند. روش پیشنهادی از سه روش ارزیابی شده است و نتایج‌ حاصل‌ نشان می‌دهد روش پیشنهادی‌ از عملکرد بالاتری به میزان 9 تا 57 درصد‌ نسبت‌ بـه‌ روشهای‌ پایه برخوردار بوده و به‌ دقت‌ ٩٣ درصد رسیده است‌ تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  3 - استفاده از تحلیل احساسات و ترکیب روش¬های یادگیری ماشین برای تشخیص هرزنامه در توییتر
  مهدی سالخورده حقیقی امین الله  کرمانی
  محبوبیت شبکه های اجتماعی بخصوص توییتر چالش جدیدی را روبروی محققان قرار داده است و آن چیزی نیست جز هرزنامه . روش های گوناگون زیادی برای مقابله با آنها ارائه شده است. بعضی از این روش ها اگرچه در ابتدا کارآمد بودند اما به مرور توسط تولید کنندگان هرزنامه دور زده شدند. در ای أکثر

  محبوبیت شبکه های اجتماعی بخصوص توییتر چالش جدیدی را روبروی محققان قرار داده است و آن چیزی نیست جز هرزنامه . روش های گوناگون زیادی برای مقابله با آنها ارائه شده است. بعضی از این روش ها اگرچه در ابتدا کارآمد بودند اما به مرور توسط تولید کنندگان هرزنامه دور زده شدند. در این تحقیق تلاش داریم با استفاده از یکی از جدیدترین روش های تشخیص هرزنامه و ترکیب آن با تحلیل احساسات دقت تشخیص هرزنامه را افزایش دهیم. ما با استفاده از روش تعبیه سازی، کلمات متن توییت را به عنوان ورودی به یک معماری شبکه عصبی پیچشی داده و خروجی تشخیص دهنده متن هرزنامه یا متن عادی خواهد بود. هم زمان با استخراج ویژگی های مناسب در شبکه توییتر و اعمال روش های یادگیری ماشین بر روی آنها تشخیص هرزنامه بودن توییت را بصورت مجزا محاسبه می کنیم. در نهایت خروجی هر دو روش را به یک شبکه پیچشی تلفیقی وارد می کنیم تا خروجی آن تشخیص نهایی هرزنامه یا نرمال بودن متن توییت را تعیین کند. ما در این تحقیق از دو مجموعه داده متعادل و نامتعادل استفاده می کنیم تا تاثیر مدل پیشنهادی را بر روی دو نوع داده بررسی کنیم. نتایج پژوهش نشان دهنده بهبود کارایی روش پیشنهادی در هر دو مجموعه داده می باشد. تفاصيل المقالة
• حرية الوصول المقاله
  • صفحة الملخص
  • نص كامل
  
  4 - بهبود شناسایی قطبش در تحلیل احساسات به کمک طعنه کاوی و الگوریتمهای یادگیری ماشین در توییت های فارسی
  شقايق حاجی عبدالله ميترا  ميرزارضايي Mir Mohsen Pedram
  تحلیل احساسات یا نظرکاوی شاخه ای از علوم کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی است که سعی دارد ماشین و هوش مصنوعی را با احساس و عواطف انسانی آشنا سازد.طعنه کاوی نیز از زیرشاخه های تحلیل احساسات است و هر دو بدنبال تشخیص صحیح احساسات مثبت و منفی نهفته در متن هستند. استفاده از طعنه أکثر

  تحلیل احساسات یا نظرکاوی شاخه ای از علوم کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی است که سعی دارد ماشین و هوش مصنوعی را با احساس و عواطف انسانی آشنا سازد.طعنه کاوی نیز از زیرشاخه های تحلیل احساسات است و هر دو بدنبال تشخیص صحیح احساسات مثبت و منفی نهفته در متن هستند. استفاده از طعنه در شبکه های اجتماعی بسیار مرسوم است، زیرا به این طریق می-توان انتقاد را با زبان طنز انجام داد. آشکارسازی طعنه در تشخیص درستی قطبش یک نظر، تاثیر به خصوصی دارد و می تواند به فهم متن توسط ماشین کمک کند و منظور نویسنده متن، شفاف تر فهمیده شود. به اين هدف، 8000 توییت فارسی که بر چسب احساس دارند و از لحاظ وجود يا عدم وجود طعنه بررسی شده‌اند، مورد استفاده قرار گرفته است. نوآوری اين پژوهش در استخراج کلمات کلیدی از جملات طعنه دار است که باعث ایجاد طعنه و کنایه شده اند. در اين پژوهش دسته‌بند مجزايي برای شناسايي طعنه در متن‌ طراحی و اموزش داده شده است و سپس خروجی های اين رده‌بند به عنوان ويژگی افزوده در اختيار دسته‌بند شناسايي احساس متن قرار می گيرد. همچنین علاوه بر بقيه کلمات کليدی استخراج شده از متن از شکلک ها و هشتگ های موجود در متن نیز به عنوان ویژگی استفاده شده است. دسته‌بندهای بیز، ماشین بردار پشتیبان و شبکه عصبی به عنوان دسته‌بندهای پايه استفاده شده‌اند و در نهايت از ترکيب دسته‌بندها در شناسايي احساس متن استفاده شد. نتايج اين پژوهش نشان می‌دهد که شناسايي طعنه موجود در متن و استفاده از آن در شناسايي احساس دقت نتايج را افزايش می‌دهد. تفاصيل المقالة