دانشگاه شیراز

دانشکده ­ی مهندسـی

پایان‌نامه کارشناسی ارشد در رشته مهندسی کامپیوتر (هوش مصنوعی)

روش تصمیم­ گیری دسته ­جمعی جهت بهبود عملکرد الگوریتم نزدیک­ترین همسایه

 اساتید راهنما:

دکتر منصور ذوالقدری جهرمی

دکتر اقبال منصوری

برای رعایت حریم خصوصی نام نگارنده پایان نامه درج نمی شود

(در فایل دانلودی نام نویسنده موجود است)

تکه هایی از متن پایان نامه به عنوان نمونه :

(ممکن است هنگام انتقال از فایل اصلی به داخل سایت بعضی متون به هم بریزد یا بعضی نمادها و اشکال درج نشود ولی در فایل دانلودی همه چیز مرتب و کامل است)

چکیده

نتایج آزمایشات نشان داده است که ترکیب چندین دسته­بند[1] می­تواند کارایی الگوریتم­های متنوع را بالا ببرد. روش­های تصمیم­گیری دسته­جمعی[2] بسیاری ارائه شده­اند که با استفاده از آن­ها، خطای روش­های مختلف دسته­بندی[3] کاهش یافته است. با این حال، این گونه روش­ها نتوانسته­اند کارایی الگوریتم نزدیک­ترین همسایه[4] را افزایش دهند. در این پایان­نامه یک روش تصمیم­گیری دسته­جمعی ارائه شده است تا با استفاده از ترکیب وزن­دار چندین دسته­بند، کارایی را بهبود بدهد. در این روش هر کدام از این دسته­بند­ها یک دسته­بند نزدیک­ترین همسایه است که تنها از زیر مجموعه­ای از مجموعه ویژگی­ها[5] نمونه­ها استفاده می­کند. در ادامه، الگوریتم به هر کدام از آن­ها یک وزن اختصاص می­دهد و در نهایت از یک مکانیسم رای­گیری وزنی[6] برای تعیین خروجی مدل دسته­جمعی استفاده می کند.

فهرست مطالب

  عنوان                               صفحه

فصل اول   1

مقدمه  1

1-1- مقدمه. 2

1-2- روش­های دسته­بندی.. 3

1-3- ارزیابی دسته­بند. 4

1-4- تصدیق متقابل.. 6

1-5- الگوریتم نزدیک­ترین همسایه. 7

1-7- سر فصل­ها 9

فصل دوم  10

الگوریتم نزدیک­ترن همسایه و روش­های موجود برای بهبود آن.. 10

2-1-الگوریتم نزدیک­ترین همسایه. 11

2-2- محدودیت­های روش نزدیک­ترین همسایه. 14

2-3- مروری بر راه­کارهای ارائه شده در گذشته برای بهبود الگوریتم نزدیکترین همسایه. 15

فصل سوم  18

روش­های تصمیم­گیری دسته­جمعی.. 18

3-1- مقدمه. 19

3-2- روش­های متفاوت برای ایجاد یک تصمیم­گیر دسته­جمعی.. 21

3-3- ساختارهای مختلف در روش تصمیم­گیری دسته­جمعی.. 22

3-4- رای­گیری بین دسته­بندها 23

3-5- معرفی چند روش تصمیم­گیری دسته­جمعی پرکاربرد. 24

فصل چهارم  28

روش پیشنهادی برای دسته­جمعی کردن الگوریتم نزدیک­ترین همسایه. 28

4-1- مقدمه. 29

4-2- ایده­ی اصلی.. 30

4-3- دسته­جمعی کردن مجموعه دسته­بندهای وزن­دار نزدیک­ترین همسایه. 31

فصل پنجم   39

نتایج آزمایشات پیاده سازی و نتیجه­گیری.. 39

5-1- نتایج.. 40

فصل ششم   45

نتیجه­گیری   45

فهرست منابع.. 48

• مقدمه

در دنیای امروزی حجم اطلاعات دیجیتالی به صورت روز افزونی در حال افزایش است. در همین راستا، به جهت مدیریت و بررسی علمی این اطلاعات، نیاز به پردازش هوشمندانه و خودکار این اطلاعات بیش از پیش احساس می شود.

یکی از مهم ترین این پردازش ها که در فناوری اطلاعات و ارتباطات مورد نیاز است، دسته­بندی خودکار این اطلاعات می باشد. دسته بندی در مسائل متنوعی در فناوری اطلاعات به کار گرفته می شود، در مسائلی مانند امنیت اطلاعات، شناسایی نفوزگری در شبکه، دسته بندی کاربران بر اساس اطلاعات شخصی، پردازش تصویر و در واقع شناسایی هر گونه الگو بر اساس نمونه­ها و اطلاعات پیشین. این پردازش می تواند دسته^[1]­ی نمونه­های جدید که به مجموعه اطلاعات اضافه می شود را پیش بینی نماید. از این رو در هوش مصنوعی توجه خاصی به توسعه انواع روش­های دسته­بندی هوشمند و خودکار شده است.

 روش­های دسته­بندی

دسته­بندی یکی از مهم­ترین شاخه‌های یادگیری ماشین[2] است. دسته­بندی به پیش­بینی برچسب دسته[3] نمونه[4] بدون برچسب، بر اساس مجموعه نمونه­های آموزشی برچسب­دار (که قبلا به با کمک یک کارشناس دسته­بندی  شده­اند) گفته می­شود. درواقع دسته­بندی روشی است که هدف آن، گروه­بندی اشیا به تعدادی دسته یا گروه می­باشد. در روش‌های دسته­بندی، با استفاده از اطلاعات بدست آمده از مجموعه نمونه­های آموزشی، از فضای ویژگی­ها[5] به مجموعه برچسب دسته­ها نگاشتی بدست می آید که بر اساس آن، نمونه­های بدون برچسب به یکی از دسته­ها نسبت داده می­شود.

برای دانلود متن کامل پایان نامه اینجا کلیک کنید

لینک بالا اشتباه است

برای دانلود متن کامل اینجا کلیک کنید

       

:: بازدید از این مطلب : 678