مروری بر داده کاوی و بررسی شبکه های عصبی‎

کاربرد الگوریتم های خوشه بندی در زمانبندی تولید

پاورپوینت آماده ویرایش با موضوع:

کاربرد الگوریتم های خوشه بندی در زمانبندی تولید

مروری بر داده کاوی و بررسی شبکه های عصبی‎

چندین دهه است که شرکت ها اطلاعات را جمع آوری می نمایند تا با ایجاد یک پایگاه داده انبوه اطلاعات را ذخیره کنند، با این حال که اطلاعات در دسترس آنها قرار دارد فقط تعداد کمی از شرکت ها قادر شده اند به ارزش واقعی ذخیره شده در آنها پی ببرند سوال این شرکتها این است که چگونه میتوان به ارزش واقعی این اطلاعات دست یافت؟ پاسخ آن داده کاوی است، که امروزه در بسیاری از صنعتها از جمله پزشکی، آموزش، ورزش و بسیاری از صنایع دیگر مورد استفاده قرار میگیرد. تکنیکهای بسیاری جهت داده کاوی وجود دارد از جمله شبکه های عصبی مصنوعی، رگرسیون، درخت تصمیم و غیره. همچنین طراحی شده است اشاره SAS که توسط شرکت JMP نرم افزارهایی نیز برای داده کاوی ایجاد شده است که میتوان به نرم افزار کرد. این مقاله به معرفی داده کاوی و برخی از روشهای داده کاوی و همچنین محیطهایی که از داده کاوی بهره میبرند به همراه نرم افزار های آن پرداخته است.

فهرست :

چکیده

مقدمه

داده کاوی

تکنیک های داده کاوی

دسته بندی

رگرسیون گیری

خوشه بندی

تجمع و همبستگی

درخت تصمیم گیری

ویزگی های درخت تصمیم

الگوریتم ژنتیک

شبکه های عصبی مصنوعی

ساختار شبکه عصبی

نورون

معماری شبکه عصبی

شبکه های پیش خور تک لایه

انواع یادگیری در شبکه های عصبی مصنوعی

داده کاوی در پزشکی

داده کاوی در سلامت

نرم افزار های داده کاوی

نتیجه گیری

مراجع

کامپیوتر 126. استخراج فریم های کلیدی بر اساس بهبود الگوریتم خوشه بندی مراتبی

استخراج فریم های کلیدی بر اساس بهبود الگوریتم خوشه بندی مراتبی چکیده:    فرم کلیدی   تا حد زیادی میزان داده های مورد نیاز در نمایه سازی ویدئو را کاهش می دهد و چکیده مناسبی برای مرور ویدئویی و بازیابی فراهم می کند. استخراج فریم های کلیدی نقش مهمی را در محتوای مبتنی بر تجزیه و تحلیل جریان ویدئو، بازیابی و پرس و جو ایفا می کند. به منظور استخراج فریم های کلیدی موثر از انواع مختلف ویدئوها، در این مقاله ما یک الگوریتم خوشه بندی سلسله مراتبی بهبود یافته را که الگوریتم معنای- K- را ترکیب میکند، پیشنهاد کرده ایم.  الگوریتم خوشه بندی شده سلسله مراتبی بهبود یافته، برای بدست آوردن نتیجه ی خوشه اولیه استفاده می شود. و معنای k برای بهینه سازی در نتیجه خوشه اولیه و به دست آوردن نتیجه خوشه نهایی انجام شده است. در نهایت، چارچوب مرکزی هر خوشه به عنوان فریم کلیدی استخراج شده است. نتایج تجربی نشان می دهد که در مقایسه با سایر روش های موجود، بازنمودهای فریم کلیدی استخراج شده توسط الگوریتم ما در بیان محتوای اصلی ویدیو بهتر است.
کلمات کلیدیفریم- خصوصیات –استخراج- سلسله مراتبی- خوشه بندی. الگوریتم  معنای –k 

مروری بر داده کاوی و بررسی شبکه های عصبی

چندین دهه است که شرکت ها اطلاعات را جمع آوری می نمایند تا با ایجاد یک پایگاه داده انبوه اطلاعات را ذخیره کنند، با این حال که اطلاعات در دسترس آنها قرار دارد فقط تعداد کمی از شرکت ها قادر شده اند به ارزش واقعی ذخیره شده در آنها پی ببرند سوال این شرکتها این است که چگونه میتوان به ارزش واقعی این اطلاعات دست یافت؟ پاسخ آن داده کاوی است، که امروزه در بسیاری از صنعتها از جمله پزشکی، آموزش، ورزش و بسیاری از صنایع دیگر مورد استفاده قرار میگیرد. تکنیکهای بسیاری جهت داده کاوی وجود دارد از جمله شبکه های عصبی مصنوعی، رگرسیون، درخت تصمیم و غیره. همچنین طراحی شده است اشاره SAS که توسط شرکت JMP نرم افزارهایی نیز برای داده کاوی ایجاد شده است که میتوان به نرم افزار کرد. این مقاله به معرفی داده کاوی و برخی از روشهای داده کاوی و همچنین محیطهایی که از داده کاوی بهره میبرند به همراه نرم افزار های آن پرداخته است.

فهرست :

چکیده

مقدمه

داده کاوی

تکنیک های داده کاوی

دسته بندی

رگرسیون گیری

خوشه بندی

تجمع و همبستگی

درخت تصمیم گیری

ویزگی های درخت تصمیم

الگوریتم ژنتیک

شبکه های عصبی مصنوعی

ساختار شبکه عصبی

نورون

معماری شبکه عصبی

شبکه های پیش خور تک لایه

انواع یادگیری در شبکه های عصبی مصنوعی

داده کاوی در پزشکی

داده کاوی در سلامت

نرم افزار های داده کاوی

نتیجه گیری

مراجع