Publisher of Iranian Journals and Conference Proceedings

Please waite ..
CIVILICAWe Respect the Science
Publisher of Iranian Journals and Conference Proceedings
عنوان
Paper

مقایسه طبقه بندی داده های نامتوازن توسط الگوریتم ماشین بردار پشتیبانی با الگوریتم شبکه عصبی

تعداد صفحات: 9 | تعداد نمایش خلاصه: 169 | نظرات: 0
سال انتشار: 1397
کد COI Paper: ECMM01_082
زبان Paper: Persian
(فایل این Paper در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد)

راهنمای دانلود فایل کامل این Paper

اگر در مجموعه سیویلیکا عضو نیستید، به راحتی می توانید از طریق فرم روبرو اصل این Paper را خریداری نمایید.

با عضویت در سیویلیکا می توانید اصل مقالات را با حداقل ۳۳ درصد تخفیف (دو سوم قیمت خرید تک Paper) دریافت نمایید. برای عضویت در سیویلیکا به صفحه ثبت نام مراجعه نمایید.در صورتی که دارای نام کاربری در مجموعه سیویلیکا هستید، ابتدا از قسمت بالای صفحه با نام کاربری خود وارد شده و سپس به این صفحه مراجعه نمایید.

لطفا قبل از اقدام به خرید اینترنتی این Paper، ابتدا تعداد صفحات Paper را در بالای این صفحه کنترل نمایید.

برای راهنمایی کاملتر راهنمای سایت را مطالعه کنید.

خرید و دانلود فایل Paper

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای 9 صفحه است در اختیار داشته باشید.

قیمت این مقاله : 7,000 تومان

آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:

مشخصات نویسندگان Paper مقایسه طبقه بندی داده های نامتوازن توسط الگوریتم ماشین بردار پشتیبانی با الگوریتم شبکه عصبی

مریم عمادالدین - دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر، موسسه آموزش عالی غیرانتفاعی آبا
نسرین بدیع - استاد دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران جنوب
حمید خفاجه - هیات علمی موسسه آموزش عالی غیر انتغاعی آبا

چکیده Paper:

به طور کلی هدف داده کاوی، یادگیری و آموختن از داده ها است. داده کاوی با بهره گیری از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها به منظور کشف الگوها و روابط معتبری که تاکنون ناشناخته بوده اند به طبقه بندی داده ها می پردازد. این ابزارها ممکن است مدل های آماری، الگوریتم های ریاضی و روش های یاد گیرنده باشند که این کار خود را به صورت خودکار و بر اساس تجربه ای که از طریق شبکه های عصبی یا ماشین برداری پشتیبان به دست می آورند بهبود می بخشد. با توجه به اینکه داده های کنونی از حالت ساختاریافته و متوازن به سمت غیرساختاری و نامتوازن می روند و حجم این مدل مجموعه داده ها در دنیای واقعی چشمگیرتر شده است. ماشین بردار پشتیبانی تعمیم خوبی برای داده های نامتوازن و همچنین توانایی یادگیری یک رابطه غیر خطی بین داده ها و متغیر هدف است و در مقایسه با روشی مانند شبکه عصبی ساده تر، دقت و سرعت اجرایی بالاتر و خطای پایین تری دارد. در این مقاله به شبیه سازی بر روی مجموعه داده واقعی نامتوازن برگرفته از پایگاه داده UCI می پردازیم و نتایج را در دو روش SVM و شبکه عصبی با توجه به سه معیار ارزیابی صحت، خطا و زمان اجرای الگوریتم مقایسه می کنیم تا ثابت کنیم یکی از پرکابردترین روش های کلاسیک طبقه بندی داده ها در داده کاوی برای داده های واقعی نامتوازن نمی تواند جواب دقیقی بدهد و باید از روش های نوین مانند ماشین بردار پشتیبان برای اینگونه داده ها استفاده کرد.

کلیدواژه ها:

داده هاي نامتوازن، ماشين بردار پشتيبان، شبكه عصبي، زمان اجراي الگوريتم

کد Paper/لینک ثابت به این Paper

برای لینک دهی به این Paper می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت Paper در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:

https://civilica.com/doc/805362/

کد COI Paper: ECMM01_082

نحوه استناد به Paper:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این Paper ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
undefined، undefined و undefined، undefined و undefined، undefined،1397،مقایسه طبقه بندی داده های نامتوازن توسط الگوریتم ماشین بردار پشتیبانی با الگوریتم شبکه عصبی،کنفرانس بین المللی تحقیقات بین رشته ای در مهندسی برق، کامپیوتر، مکانیک و مکاترونیک در ایران و جهان اسلام،Karaj،،،https://civilica.com/doc/805362

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این Paper اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (1397، عمادالدین، مریم؛ نسرین بدیع و حمید خفاجه)
برای بار دوم به بعد: (1397، عمادالدین؛ بدیع و خفاجه)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

Research Info Management

Certificate | Report Paper
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

Export Citation info of this Paper to research management softwares

علم سنجی و رتبه بندی Paper

مشخصات مرکز تولید کننده این Paper به صورت زیر است:
نوع مرکز: nonprofit
تعداد مقالات: 294
در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

New Suggested Papers

New RelatedPapers

Share this paper

WHAT IS COI?

COI is a national code dedicated to all Iranian Conference and Journal Papers. the COI of each paper can be verified online.

Support