فهرست مقالات خوشهبندي

• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  1 - خوشه بندی فازی چندهسته ای کلان داده ها در چارچوب نگاشت کاهش هدوپ
  سیدامید  آذرکسب سید حسین خواسته مصطفی امیری
  یک راهحل منطقي براي لحاظکردن همپوشاني خوشهها، انتساب مجموعهاي از درجه عضویت به هر داده است. بهدلیل کمشدن افرازها و کوچکشدن فضايجستجو، خوشهبندي فازي عموما داراي سربار محاسباتي کمتري بوده، تشخیص و مدیریت دادههاي مبهم، نویزدار و دادههايپرت نیز در آن بهسهولت انجام ميگیرد. ا چکیده کامل

  یک راهحل منطقي براي لحاظکردن همپوشاني خوشهها، انتساب مجموعهاي از درجه عضویت به هر داده است. بهدلیل کمشدن افرازها و کوچکشدن فضايجستجو، خوشهبندي فازي عموما داراي سربار محاسباتي کمتري بوده، تشخیص و مدیریت دادههاي مبهم، نویزدار و دادههايپرت نیز در آن بهسهولت انجام ميگیرد. ازاینرو خوشهبندي فازي از نوع پیشرفته روشهاي خوشهبندي به شمار ميرود. اما روشهاي خوشهبندي فازي در مواجه با روابط غیرخطي دادهها ناتوانند. روش پیشنهادي این مقاله ميکوشد تا مبتني بر ایدههاي امکان پذیري، از یادگیري چندهستهاي در چارچوب نگاشتکاهش هدوپ براي تشخیص خوشههاي خطيجدایيناپذیر با ساختار کلاندادههاي پیچیده، استفاده کند. مدل یادگیري چندهستهاي قادر به کشف روابط پیچیده بین دادهاي بوده و در عین حال هدوپ ما را قادر خواهد ساخت تا به جاي تعامل با سیستم عامل و پردازنده، با یک کلاستر منطقي از پردازشها و گرههاي انباره داده تعامل داشته باشیم و عمده کار را بر عهده فریمورک بیندازیم. به طور خلاصه مدلسازي روابط غیرخطي دادهها با استفاده از مدل یادگیري چندهستهاي، تعیین مقادیر مناسب براي پارامترهاي فازيسازي و امکانپذیري، و ارائه الگوریتم در مدل نگاشتکاهش هدوپ از دستاوردهاي کلیدي مقاله حاضر ميباشد. آزمایشها برروي یکي از مجموعه دادههاي پر استفاده مخزن یادگیري UCI و همچنین برروي دیتاست شبیهساز CloudSim پیاده سازي شده است و نتایج قابل قبولي به دست آمده است. طبق مطالعات منتشر شده، مخزن یادگیري UCI براي مقاصد رگرسیون و خوشهبندي کلان داده، و مجموعه داده CloudSim براي شبیهسازي موارد مربوط به رایانش ابري، محاسبه تأخیرهاي زماني و زمانبندي انجام وظایف معرفي شدهاند. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  2 - بهبود مصرف انرژي در اینترنت اشیا با استفاده از الگوریتم بهینه سازي گروه میگوها و چاهک متحرک
  شایسته طباطبائی
  فناوري اینترنت اشیا ) IoT ( شامل تعداد زیادي گرههاي حسگر است که حجم انبوهي از داده تولید ميکنند. مصرف بهینه انرژي گرههاي حسگر یک چالش اساسي در این نوع از شبکههاست. خوشهبندي گرههاي حسگر در دستههاي مجزا و تبادل اطلاعات از طریق سرخوشهها، یکي از راهکارهاي بهبود مصرف انرژي ا چکیده کامل

  فناوري اینترنت اشیا ) IoT ( شامل تعداد زیادي گرههاي حسگر است که حجم انبوهي از داده تولید ميکنند. مصرف بهینه انرژي گرههاي حسگر یک چالش اساسي در این نوع از شبکههاست. خوشهبندي گرههاي حسگر در دستههاي مجزا و تبادل اطلاعات از طریق سرخوشهها، یکي از راهکارهاي بهبود مصرف انرژي است. این مقاله یک پروتکل مسیریابي مبتني بر خوشهبندي جدید به نام 1KHCMSBA را ارائه ميدهد. پروتکل پیشنهادي بطور بیولوژیکي از ویژگيهاي جستجوي سریع و مؤثر الهام گرفته بر اساس رفتار غذایابي میگوها در الگوریتم بهینهسازي گروه میگوها براي خوشهبندي گرههاي حسگر استفاده ميکند. در پروتکل پیشنهادي همچنین از چاهک متحرک براي جلوگیري از مشکل نقطه داغ استفاده مي شود. فرآیند خوشهبندي در ایستگاه پایه با یک الگوریتم کنترل متمرکز انجام ميشود که از سطوح انرژي و موقعیت قرارگیري گرههاي حسگر آگاه است. بر خلاف سایر پروتکلهاي موجود در سایر تحقیقات، KHCMSBA مدل انرژي واقع بینانهاي را در شبکه در نظر ميگیرد که در شبیه ساز Opnet عملکرد آن مورد آزمایش قرار ميگیرد و نتایج حاصل از شبیه سازي با پروتکل ( Artifical Fish Swarm Routing Protocol) AFSRP مقایسه ميشوند. نتایج حاصل از شبیه سازي حاکي از عملکرد بهتر روش پیشنهادي از نظر انرژي مصرفي به میزان 71 / 12 درصد، نرخ گذردهي به میزان 22 / 14 درصد، تأخیر انتها به انتها به میزان 07 / 76 درصد، نسبت سیگنال به نویز به میزان 82 / 46 درصد نسبت به پروتکل AFSRP است. پرونده مقاله