فهرست مقالات جنگل تصادفی

• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  1 - رایانش سریع از طریق ارتقای جنگل تصادفی با استفاده از دو تکنیک فشرده‌سازی و موازی‌سازی
  نعیمه محمدکریمی محمد قاسم زاده مهدی یزدیان دهکردی امین نظارات
  در این پژوهش به دنبال ارتقای یکی از الگوریتم‌های کارامد در یادگیری ماشین، به نام جنگل تصادفی هستیم. برای این منظور از تکنیک‌های فشرده‌سازی و موازی‌سازی بهره می‌بریم. چالش اساسی مورد توجه در این پژوهش، در رابطه با به کارگیری جنگل تصادفی در پردازش و تحلیل داده‌های حجیم می چکیده کامل

  در این پژوهش به دنبال ارتقای یکی از الگوریتم‌های کارامد در یادگیری ماشین، به نام جنگل تصادفی هستیم. برای این منظور از تکنیک‌های فشرده‌سازی و موازی‌سازی بهره می‌بریم. چالش اساسی مورد توجه در این پژوهش، در رابطه با به کارگیری جنگل تصادفی در پردازش و تحلیل داده‌های حجیم می‌باشد. در چنین مواردی، این الگوریتم به دلیل مراجعات پرشمار به حافظه، کارایی معمول و مورد نیاز را ندارد. این پژوهش نشان می‌دهد که چگونه می‌توان با به کارگیری یک شیوه فشرده‌سازی ابتکاری، در کنار تکنیک‌های موازی‌سازی به هدف مورد نظر دست یافت. در این رابطه، اجزای مشترک درختان در جنگل تصادفی با یکدیگر به اشتراک گذاشته می‌شوند. علاوه بر این، روش موازی‌سازی مبتنی بر دستورات برداری‌سازی به همراه روش موازی‌سازی مبتنی بر حافظه اشتراکی در جریان پردازش داده‌ها به کار می‌روند. به منظور ارزیابی عملکرد روش پیشنهادی، آن را بر روی مجموعه داده‌های محک Kaggle که در رقابت‌های مربوط به الگوریتم‌های یادگیری به وفور به کار می‌روند، اجرا نمودیم. نتایج به‌دست‌آمده حاکی از آن است که به کارگیری روش فشرده‌سازی پیشنهادی، 66 درصد بهبود در سرعت پردازش داده‌ها به دنبال داشته است. همچنین به کارگیری فشرده‌سازی به همراه موازی‌سازی یادشده، 96 درصد بهبود را به همراه داشته است. به طور کلی نتایج آزمایشی و تحلیل‌ها دلالت بر این دارند که راهکارهای پیشنهادی، قدمی مؤثر در راستای رسیدن به رایانش سریع برای جنگل تصادفی در اختیار می‌گذارد. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  2 - 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 چکیده کامل

  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. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  3 - پیش بینی اختلال اضطراب فراگیر در بین زنان دانشجو با استفاده از رویکرد جنگل تصادفی
  زهرا غلامی حبیبه زارع
  <p>سلامت روان یکی از بزرگترین چالش ها برای نسل کنونی است. اختلال اضطراب فراگیر (GAD) یکی از بسیاری از مشکلات سلامت روان است. افراد مبتلا به این اختلال نگرانی ها و تنش های اغراق آمیزی را در مورد رویدادهای روزمره تجربه می کنند. گزارش شده است که حدود 5 درصد از جمعیت کشورها چکیده کامل

  <p>سلامت روان یکی از بزرگترین چالش ها برای نسل کنونی است. اختلال اضطراب فراگیر (GAD) یکی از بسیاری از مشکلات سلامت روان است. افراد مبتلا به این اختلال نگرانی ها و تنش های اغراق آمیزی را در مورد رویدادهای روزمره تجربه می کنند. گزارش شده است که حدود 5 درصد از جمعیت کشورهای توسعه یافته به GAD مبتلا هستند و زنان دو برابر بیشتر از مردان به این بیماری مبتلا می شوند و یک اتفاق رو به رشد در بین زنان بالاخص زنان دانشجو است. این پژوهش با هدف پیش بینی اختلال اضطراب فراگیر در بین زنان دانشجو با رویکرد جنگل تصادفی، انجام شده است. از روش داده کاوی جهت پیش بینی استفاده شد.جامعه پژوهشی را زنان دانشجوی دانشگاه آزاد شیرازتشکیل دادند. تعداد 150 نفر از دانشجویان زن به روش تصادفی ساده انتخاب و با پرسشنامه DSM-IV, مورد ارزیابی قرار گرفتند. در این فرآیند، الگوریتم جنگل تصادفی برای تولید مدل پیش&zwnj;بینی پیشنهاد شده است. NetBeans IDE ابزاری بود که برای ساخت این پیاده سازی استفاده شد. جاوا زبان برنامه نویسی انتخاب شده برای کدگذاری این نمونه اولیه بود و از کتابخانه WEKA در این پیاده سازی استفاده شد. نتایج نشان داد که دقت پیش&zwnj;بینی با روش جنگل تصادفی بالای 0.9 است که نشان می&zwnj;دهد رویکرد جنگل تصادفی قادر به پیش&zwnj;بینی دقیق اختلال اضطراب فراگیر GAD است. برای ارزیابی ویژگی، رویکرد جنگل تصادفی در پیش&zwnj;بینی دقیق فردی که از GAD رنج نمی&zwnj;برد سازگاری نشان می&zwnj;دهد. نتایج به&zwnj;دست&zwnj;آمده از نمونه اولیه در مقایسه با خط پایه که در ابزار R پیاده&zwnj;سازی شده است، نسبتاً سازگار است. به طور خلاصه، رویکرد جنگل تصادفی عملکرد پیش&zwnj;بینی بالایی تولید می&zwnj;کند و می&zwnj;تواند روابط مهم بین پارامتر پیشنهادی و پارامتر وابسته را استخراج کند.</p> پرونده مقاله