بسته جامع پژوهشی روشی جدید در خوشه بندی اطلاعات

این بسته پژوهشی مجموعه کاملی از آخرین پژوهش های انجام شده در زمینه خوشه بندی اطلاعات است. در تدوین این بسته از جدیدترین مقالات و پایان نامه های موجود در این زمینه استفاده شده است. مخاطبان این بسته دانشجویان تحصیلات تکمیلی و پژوهش گرانی هستند که قصد فعالیت در این زمینه دارند.

  • در فصل اول این پژوهش مسیریابی با استفاده از الگوریتم خوشه بندی بررسی شده است
  • در فصل دوم این پژوهش الگوریتم خوشه بندی در شبکه های حسگر بیسیم بررسی شده است
  • در فصل سوم این پژوهش ارائه روشی جدید در خوشه بندی اطلاعات با استفاده ازترکیب الگوریتم خفاش و فازی بررسی شده است
  • در فصل چهارم این پژوهش کاربرد خوشه بدی در بازارهای مالی بررسی شده است

الگوریتم های خوشه بندی معمولاً در شبکه های حسگر بیسیم برای کاهش مصرف انرژی و بهبود ضروری مقیاس پذیری هستند. اساساً، آنها الگوریتم هایی هستند که هدفشان تقسیم مجموعه ای از المان ها به تعداد محدودی از زیرمجموعه هاست. این زیرمجموعه ها “خوشه” نامیده می شوند، و در بیشتر موارد آنها طوری تشکیل می شوند که تشابه بین المان ها در یک زیرمجموعه مشابه ماکزیمم است، در حالی که تشابه بین المان های خوشه های مختلف مینیمم است. تقسیم بندی (یعنی خوشه بندی) مجموعه ای المان ها ممکن است به چندین منظور انجام شود. می تواند تفاوت های بین گروه ها را پررنگ کند، و به شخص اجازه دهد تا از کلاس های فرعی آیتم ها به عنوان اجزای منفرد استفاده کند

قسمت هایی از فصل اول مسیریابی با استفاده از الگوریتم خوشه بندی

یک شبکه حسگر بی سیم مجموعهای از تعداد بسیار زیادی گره حسگر با ابعاد کوچک و قابلیت های مخابراتی و محاسباتی محدود است که به منظور جمعآوری و انتقال اطلاعات از یک محیط به سمت یک کاربر و یا ایستگاه پایه به کار برده میشود. پیشرفت های اخیر در فناوری ساخت مدارات مجتمع در اندازههای کوچک از یک سو و توسعه فناوری ارتباطات بی سیم از سوی دیگر، زمینه ساز طراحی شبکههای حسگر بی سیم گردیده است. تفاوت اساسی این شبکهها با شبکههای سنتی و قدیمی، ارتباط آن با محیط و پدیدههای فیزیکی است. شبکه های سنتی، ارتباط بین انسانها و پایگاههای اطلاعاتی را فراهم میکنند در حالی که شبکههای حسگر به طور مستقیم با جهان فیزیکی در ارتباط هستند. این شبکهها با استفاده از حسگرها، محیط فیزیکی را مشاهده کرده و سپس بر اساس مشاهدات خود تصمیمگیری نموده و عملیات مناسب را انجام میدهند. به بیان ساده می توان گفت که یک شبکه حسگر بی سیم، مجموعه ای از تعداد بسیار زیادی گرههای حسگر با ابعاد کوچک و قابلیت های محدود هستند که به منظور حس کردن محیط پیرامون و جمع آوری اطلاعات مفید و مخابره کردن آنها به کاربر، مورد استفاده قرار خواهند گرفت. ساختار داخلی یک گره حسگر مطابق شکل (1) می باشد

فهرست کامل فصل اول مسیریابی با استفاده از الگوریتم خوشه بندی

1-1 ) بهبود مسیریابی در شبکه محتوا محور خودرویی توسط روشی مبتنی بر خوشهبندي

1.1.1 چکیده 1
2.1.1 مقدمه 1
3.1.1 پیشینه تحقیق 1
4.1.1 روش پیشنهادی 4
5.1.1 ارزیابی به کمک شبیه سازی 6
6.1.1 نتیجه گیری 7
7.1.1 مراجع 8

1-2 ) الگوریتم های مسیریابی در شبکههای حسگر بی سیم بر اساس خوشه بندی با کمک منطق فازی

1.2.1 چکیده 9
2.2.1 مقدمه 10
3.2.1 ساختار کلی شبکه حسگر بیسیم 10
4.2.1 منطق فازی 12
5.2.1 مسیریابی فازی در شبکه های حسگر بیسیم 13
6.2.1 مقایسه روش فازی 14
7.2.1 نتیجه گیری 15
8.2.1 مراجع 15

1-3 ) مروری برالگوریتمهای مسیریابی در شبکههای حسگربیسیم وکارآمد از نظر انرژی براساس خوشهبندی

1.3.1 چکیده 17
2.3.1 مقدمه 17
3.3.1 ویژگی ها و اهداف بندی 18
4.3.1 روش های خوشه بندی 21
5.3.1 نتیجه گیری 24
6.3.1 مراجع 25

1-4 ) بهینه ساز ي مسيريابي در وسايل نقليه با استفاده از پروتكل هاي مبتني برخوشه بندي

1.4.1 چکیده 26
2.4.1 مقدمه 26
3.4.1 شبكه هاي موردي خودرويي هوشمند 27
4.4.1 شبكه عصبي مصنوعي 28
5.4.1 خود-پایه سازی 29
6.4.1 خوشه بندي هوشمند براي شبكههاي خودرويي 29
7.4.1 الگوريتم هاي خود-پاياساز براي خوشه بندي 30
8.4.1 ساختار و پارامترهاي شبيه سازي 35
9.4.1 نتیجه گیری 38
10.4.1 منابع 38

1-5 ) پهنهبندی اقلیمی ایستگاههای سینوپتیک استان آذربایجان غربی، با استفاده از روشهای تحلیل عاملی و خوشهبندی

1.5.1 چکیده 40
2.5.1 مقدمه 40
3.5.1 مواد و روش ها 41
4.5.1 موقعیت جغرافیایی آذربایجان غربی 42
5.5.1 معرفی ایستگاه های سینوپتیک هواشناسی استان آذربایجان غربی 42
6.5.1 یافته های تحقیق 43
7.5.1 نتیجه گیری 49
8.5.1 مراجع 49

i

ارجاع دهی و رفرنس نویسی

تمام مطالب این بسته مطابق با استاندارد های دانشگاههای وزارت علوم ایران رفرنس دهی شده اند و هیچ قسمتی از بسته وجود ندارد که بدون منبع باشد.

نگارش گروهی

در نگارش و جمع آوری این بسته آموزشی کارشناسان مربوطه ما را همراهی کرده اند.کار گروهی بستر بهتری برای پژوهش فراهم میکند.

<

معرفی منبع برای ادامه پژوهش

در این بسته بیش از 1000 مقاله و منبع در این زمینه معرفی شده است که می توان از آنها برای ادامه مسیر پژوهشی استفاده کرد.

Z

پاسخ به سوالات و پشتیبانی علمی

در قسمت دیدگاه ها  اماده پاسخگویی به سوالات احتمالی شما در حد توان علمی خود هستیم.در صورت نیاز شماره تماس برای ارتباط با محققین برای شما ارسال می گردد.

بخش هایی از فصل دوم 2الگوریتم خوشه بندی در شبکه های حسگر بیسیم

در حالت کلی یادگیری را می توان به دوگروه اصلی تقسیم کرد: یادگیری با نظارت و یادگیری بدون نظارت. در یادگیری با نظارت از ابتدا دسته ها مشخص هستند و هر یک از داده های آموزشی به دسته¬ای خاص نسبت داده شده است. اصطلاحاٌ گفته می شود که ناظری وجود دارد که در هنکام آموزش اطلاعاتی علاوه بر داده های آموزش در اختیار یاد گیرنده قرار می دهد. ولی در یاد گیری بدون نظارت هیچ اطلاعاتی به جز داده های آموزشی در اختیار یاد گیرنده قرار ندارد و این یاد گیرنده است که باید درون داده ها به دنبال ساختاری خاص بگردد. خوشه بندی را می توان به عنوان مهمترین مسأله در یاد گیری بدون نظارت درنظر گرفت. شکل2-1(الف)، خوشه بندی اطلاعات بر اساس معیار شباهت بین داده ها و شکل2-1 (ب)، طبقه بندی اطلاعات بر اساس تعداد کلاس معین از قبل تعیین شده را نشان می دهد.

فهرست کامل فصل دوم 2 الگوریتم خوشه بندی در شبکه های حسگر بیسیم

2-1) خوشو بنذی پویا برای افسایش طول عمر شبکه حسگر با استفاده از منطق فازی

1.1.2 چکیده 50
2.1.2 مقدمه 50
3.1.2 الگریتم پیشنهادی برای خوشو بنذی فازی 51
4.1.2 نتایج شبیه سازی پروتکل LEACH 54
5.1.2 منابع 58

2-2) الگوریتم های خوشه بندی درشبکه های حسگر بیسیم

1.2.2 چکیده 59
2.2.2 مقدمه 59
3.2.2 الگوریتم های خوشه بندی در شبکه های حسگر بیسیم 59
4.2.2 تشکیل کلاسترها 62
5.2.2 مرحله انتخاب سرخوشه 62
6.2.2 نتیجه گیری 64
7.2.2 مراجع 65

2-3) بررسی خوشه بندی درشبکه های حسگر بیسیم

1.3.2 چکیده 66
2.3.2 مقدمه 67
3.3.2 چالش در شبکه های حسگر بیسیم 68
4.3.2 ویژیگی های خوشه بندی 70
5.3.2 انواع روش های خوشه بندی 72
6.3.2 نتیجه گیری 74
7.3.2 منابع 75

2-4) ارایه یک روش خوشه بندی با انرژی کارآمد و تحمل پذیر خطا در شبکههای حسگر بیسیم

1.4.2 چکیده 77
2.4.1 مقدمه 78
3.4.2 مروری برکارهای گذشته 78
4.4.2 معرفی روش پیشنهادی 81
5.4.2 شبیه سازهی و ارزیابی روش پیشنهادی 87
6.4.2 نتیجه گیری 92
7.4.2 مراجع 92

2-5) یک روش خوشه بندی برای شبکه های حسگر بیسیم

1.5.2 چکیده 93
2.5.2 مقدمه 94
3.5.2 روش درنظر گرفته شده 95
4.5.2 نتیجه گیری 101
5.5.2 مراجع 101

2-6) ارائه ناحیه S - B جهت انتخاب بهتر مرکز داده در الگوریتم خوشهبندیMEANS K-

1.6.2 چکیده 93
2.6.2 مقدمه 103
3.6.2 پیشینه تحقیق 103
4.6.2 نتیجه گیری 106
5.6.2 مراجع 108

تعداد صفحه بسته آموزشی

تعداد منابع معرفی شده برای ادامه کار

تعداد پشتیبانان مخصوص این فایل

قسمت هایی از فصل سوم ارائه روشی جدید در خوشه بندی اطلاعات با استفاده ازترکیب الگوریتم خفاش و فازی

به طور کلی در حوزه ی هوش مصنوعی و داده کاوی، مبحثی با عنوان یادگیری ماشین مطرح است که در آن روش ها و یا الگوریتم های یادگیری به دو دسته زیر تقسیم می شوند:
الگوریتم های یادگیری با نظارت
الگوریتم های یادگیری بدون نظارت
در الگوریتم های یادگیری با نظارت هدف از داده کاوی مشخص است و می دانیم که به دنبال چه نوع دانشی می گردیم. در واقع به دنبال پیش بینی پارامترهای مشخص و از پیش تعیین شده هستیم مانند دسته بندی و رگرسیون. در روش های یادگیری بدون نظارت، هدف کاملاً تعریف شده نیست و بیشتر به دنبال کسب درک توصیفی از روابط شباهت های داده ها هستیم مانند خوشه بندی، قوانین انجمنی، الگوهای مکرر

فهرست کامل فصل سوم ارائه روشی جدید در خوشه بندی اطلاعات با استفاده ازترکیب الگوریتم خفاش و فازی

3-1 ) ارائه روشی جدید در خوشه بندی اطلاعات با استفاده ازترکیب الگوریتم خفاش و FUZZ -C MEANS

چکیده 115
1.1.3 فص اول مقدمه 121
1.1.1.3 مقدمه 122
2.1.1.3 بیان مساله 123
3.1.1.3 پیشینه تحقیق 124
4.1.1.3 هدف تحقیق 125
5.1.1.3 اهمیت تحقیق 125
6.1.1.3 گفتارهای پایان نامه 128

2.1.3 فصل دوم خوشه بندی بر مبنای الگوریتمFUZZY C-MEAN 130
1.2.1.3 مقدمه 131
2.2.1.3 خوشه بندی اطلاعات 131
3.1.3 فصل سوم بهینه سازی برمبنای الگوریتم خفاش 153
1.3.1.3 مقدمه 154
2.3.1.3 شرح مساله بهینه سازی 155
3.3.1.3 روش های حل مساله بهینه سازی 159
4.1.3 فصل چهارم الگوریتم های پیشنهادی 186
1.4.1.3 مقدمه 187
2.4.1.3 خوشه بندی اطلاعات مبتنی بر روش ترکیبی پیشنهادی 188
3.4.1.3 تنظیم پارامترهای الگوریتم پیشنهادی 191
4.4.1.3 بررسی نتایج حاصل از الگوریتم پیشنهادی و مقایسه آن با دیگر الگوریتم ها 191

5.1.3 فصل پنجم نتیجه گیری وپیشنهاد 202
1.5.1.3 نتیجه 203
2.5.1.3 پیشنهاد کارهای آینده 204
3.5.1.3 منابع 205

قسمت هایی از فصل چهارم کاربرد خوشه بدی در بازارهای مالی

امروزه به دلیل به کارگیري شبکه هاي خودرویی در ارائه انواع خدمات ایمنی، رفاهی و ترافیکی تحقیقات بسیار گسترده بر روي این شبکه ها در حال انجام است و این نوع شبکه ها در حال نزدیک شدن به واقعیت در زندگی بشر می باشند. اما این شبکه ها با مشکلاتی روبرو هستند که مانع رشد سریع آنها شده است. مشکلاتی نظیر توپولوژي پویا در این شبکه ناشی از تحرك بالاي گره ها و به تبع آن کاهش هم بندي شبکه سبب میشود اطلاعاتی مانند پیامهاي ایمنی و اورژانسی که به تأخیر حساس هستند و باید به سریعترین وجه ممکن در اختیار ذینفعان قرار گیرد به دلیل کاهش هم بندي شبکه در زمان مناسب در اختیار دیگر گره ها قرار نگیرد. به طورکلی گسستگی در شبکه باعث کاهش توان گرهها در تبادل اطلاعات و کارایی شبکه خواهد شد. شبکه محتوا محور به دلیل ذخیرهسازي درون شبکه اي پتانسیل زیادي در حل این مشکلات دارد. ویژگی هاي برجسته شبکه سیار بین خودرویی (مانند اتصالات کوتاهمدت و متناوب، توپولوژيهاي پویا، پخش در کانال بیسیم و شرایط بد انتشار) چالش هایی هستند که راه حلی با طراحی مؤثر و تحویل قابل اطمینان محتوا را نیازمند است

فهرست کامل فصل چهارم کاربرد خوشه بدی در بازارهای مالی

4-1 ) کاربرد خوشه بندی دربازارهای مالی(مطالعه ای دربورس اوراق بهادر تهران)

1.1.4 چکیده 214
2.1.4 مقدمه 215
3.1.4 مبانی نظری و پیشینه تحقیق 215
4.1.4 مراحل خوشه بندی 215
5.1.4 تحقیقات داخلی 215
6.1.4 تحقیقات خارجی 216
7.1.4 تکنیک های خوشه بندی 216
8.1.4 جامعه آماری و حجم نمونه 218
9.1.4 تحلیل داده ها ویافته های پژوهش 218
10.1.4 نتیجه گیری 220
11.1.4 منابع 221

4-2 ) خوشهبندي دادههاي ژئوشیمیایی کانسار مس پورفیري سوناجیل با استفاده از الگوریتم خوشهبندي GUSTAFSON KESSEL

1.2.4 چکیده 222
2.2.4 مقدمه 223
3.2.4 زمین شناسی منطقه 223
4.2.4 داده های ژؤشیمیایی 224
5.2.4 الگوریتم خوشه بندي گوستافسون کسل 224
6.2.4 شاخص ها اعتبارسنجی 224
7.2.4 بحث 225
8.2.4 نتیجه گیری 226
9.2.4 منابع 226

4-3 ) ارائه راه کار پیشنهادی جهت پیش بینی خوشه مشتریان از طریق ترکیب روش –K MEDOIDS با درخت تصمیم)مطالعه موردی شرکت بیمه سامان(

1.3.4 چکیده 228
2.3.4 مقدمه 228
3.3.4 کلیات 230
4.3.4 خوشه بندی 231
5.3.4 الگوریتم دسته بندی :درخت تصمیم 234
6.3.4 کاوش قوانین وابستگی 236
7.3.4 تشریح مجموعه داده مورداستفاده بر اساس مشخصه های* مختلف 237
8.3.4 راه کار ترکیبی K-MEDOIDSبادرخت تصمیم 238
9.3.4 آزمایش انجام شده 240
10.3.4 ارزیابی 241
11.3.4 تحلیل خوشه ها بر روی مجموعه داده های هدف 242
12.3.4 نتیجه گیری و راه کارهای آینده 243
13.3.4 مراجع 243

4-4 ) یک الگوریتم خوشه بندی سریع براساس تقسیم بندی و ادغام داده ها با مقیاس و ابعاد بالا

1.4.4 چکیده 248
2.4.4 مقدمه 249
3.4.4 پیشینه تحقیق 249
4.4.4 آشنایی با شیوه ها و طراحی پژوهش 250
5.4.4 نتیجه گیری 254
6.4.4 منابع 257

4-5 ) بررسی کاربرد الگوریتم K- MEANS- در فرآیند خوشهبندی دادههای بزرگ

1.5.4 چکیده 259
2.5.4 مقدمه 259
3.5.4 تکنیک های خوشه بندی پارتیشنی 262
4.5.4 الگوریتم K-MEANSابزاری برای خوشه بندی داده های بزرگ 263
5.5.4 نتیجه گیری 264
6.5.4 منابع 265

4-6 ) خوشه بندی اسناد بااستفاده از روش کارا مبتنی برافراز داده ها

1.6.4 چکیده 266
2.6.4 مقدمه 266
3.6.4 کارهای مرتبط 267
4.6.4 مقدمات روش مورد استفاده در تحقیق 269
5.6.4 روش مورد استفاده DANDC K-MEANS 269
6.6.4 پیاده سازی وارزیابی 270
7.6.4 نتیجه گیری 273
8.6.4 مراجع 273

%

میزان رضایت

میزان رضایت افراد خریدار این بسته بعد از خرید

(نظر سنجی به وسیله ایمیل و یک هفته بعد ازخرید بسته انجام می گیرد)

تمام منابع معرفی شده هم به صورت فایل Word و هم به صوت فایل PDF در اختیار شما قرار می گیرد.

تومان35,000افزودن به سبد خرید

0دیدگاه ها

ارسال یک دیدگاه

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *