شناسایی و پاکسازی دادههای نامعتبر در پایگاه دادههای گردآوری شده از فعالیتهای اقتصادی در امور بنادر

Publish Year: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: Persian
View: 514

This Paper With 6 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

NSMI16_012

تاریخ نمایه سازی: 12 تیر 1395

Abstract:

بنادر به عنوان بستری برای فعالیتهای عظیم اقتصادی و اجتماعی درجهان به شمارمیآیند. از این رو توسعه بنادر به عنوان یک ابزارقدرتمندجهت رشد اقتصادی یب کشور، یب امر حیاتی است. در بسیاری از مطالعات بندری که به منظور اهداف مختلف اقتصادی سیاسی نظامی اجتماعی، فرهنگی و توسعه بنادر صورت میگیرد، پایگاه دادههای مختلفی از شرایط موجود گردآوری میشود. بسیاری از این پایگاه داده ها به صورت رقومی هستند که ممکن است در آنها بر اثر عوامل متعددی نظیر خطاهای دستگاهی، خطاهای انسانی و یه ها تغییر در شرایط موجود، دادههایی به صورت نامعتبر و خطا ایجاد شوند. این دسته از دادهها تجزیه و تحلیل نمونه را با مشکل مواجه کرده و منجر به نتیجهگیری نادرست از آنها میشوند. چه بسا ممکن است نتایج اشتباه سبب بروز خسارات هنگفت جانی و مالی شوند. از اینرو شناسایی و پاکسازی دادههای نامعتبر بسیارحائق اهمیت است. در این مقاله از الگوریتم k تا نقدیکترین همسایه ) kNN ( جهت شناسایی و پاکسازی این دادهها استفاده شده، و همچنین نحوهبکارگیری آن روی دو نمونه تصادفی بحث شده است. این الگوریتم یکی از پرکاربردترین الگوریتمهای عقم داده کاوی است که میتواند در پاکسازی دادههای نامعتبر مورد استفاده قرار گیرد

Keywords:

سرمایه گذاری در بنادر , توسعه بنادر , الگوریتم k تا نقدیکترین همسایه ) kNN ( , شناسایی دادههای نامعتبر

Authors

کیومرث محمودی

کارشناس ارشد مهندسی سواحل، دانشگاه صنعتی امیرکبیر؛

محمدجواد کتابداری

دانشیار دانشکده مهندسی دریا، دانشگاه صنعتی امیرکبیر

مصباح سایبانی

استادیار دانشکده مهندسی دریا، دانشگاه صنعتی امیرکبیر

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :