X
x جهت سفارش تبليغ در سایت ثامن بلاگ کليک کنيد




X بستن تبليغات
X بستن تبليغات
X بستن تبلیغات
X بستن تبليغات
مقاله روش موازی موثر برای داده کاوی ژنتیکی - فازی
به وبلاگ ما خوش آمدید - لطفا صفحه را تا پایان مشاهده کنید
مقاله روش موازی موثر برای داده کاوی ژنتیکی - فازی

مقاله روش موازی موثر برای داده کاوی ژنتیکی - فازی


عنوان انگلیسی مقاله: An effective parallel approach for genetic-fuzzy data mining
عنوان فارسی مقاله: روش موازی اثربخش برای داده کاوی ژنتیکی - فازی
دسته: فناوری اطلاعات IT - داده کاوی
فرمت فایل ترجمه شده: WORD (قابل ویرایش)
تعداد صفحات فایل ترجمه شده: 23
ترجمه ی سلیس و روان مقاله آماده ی خرید می باشد.
_______________________________________
چکیده ترجمه:
مهم‌ترین کاربرد داده کاوی در تلاش‌هایی است که برای استنتاج قواعد وابستگی از داده‌های تراکنشی صورت می‌گیرد. در گذشته، از مفاهیم منطق فازی و الگوریتم‌های ژنتیکی برای کشف قواعد وابستگی فازی سودمند و توابع عضویت مناسب از مقادیر کمی استفاده می‌کردیم. با وجود این، ارزیابی مقادیر برازش نسبتاً زمان بر بود. به دلیل افزایش‌های شگرف در قدرت محاسباتی قابل دسترسی و کاهش همزمان در هزینه‌های محاسباتی در طول یک دهه‌ی گذشته، یادگیری یا داده کاوی با به کارگیری تکنیک‌های پردازشی موازی به عنوان روشی امکان پذیر برای غلبه بر مسئله‌ی یادگیری کند شناخته شده است. بنابراین، در این مقاله الگوریتم داده‌ کاوی موازی فازی – ژنتیکی را بر اساس معماری ارباب - برده  ارائه کرده‌ایم تا قواعد وابستگی و توابع عضویت را از تراکنش‌های کمی استخراج کنیم. پردازنده‌ی master مانند الگوریتم ژنتیک از جمعیت یگانه‌ای استفاده می‌کند، و وظایف ارزیابی برازش را بین پردازنده‌های slave توزیع می‌کند. اجرای الگوریتم پیشنهاد شده  در معماری ارباب – برده بسیار طبیعی و کارآمد است. پیچیدگی‌های زمانی برای الگوریتم‌های داده کاوی ژنتیکی – فازی موازی نیز مورد تحلیل قرار گرفته است. نتایج این تحلیل تأثیر قابل توجه الگوریتم پیشنهاد شده را نشان داده است. هنگامی که تعداد نسل‌ها زیاد باشد، افزایش سرعت الگوریتم ممکن است نسبتاً خطی باشد. نتایج تجربی تیز این نکته را تأیید می‌کنند. لذا به کارگیری معماری ارباب – برده برای افزایش سرعت الگوریتم داده‌ کاوی ژنتیکی – فازی   روشی امکان پذیر برای غلبه بر مشکل ارزیابی برازش کم سرعت الگوریتم‌ اصلی است.
کلمات کلیدی: داده کاوی، مجموعه های فازی، الگوریتم ژنتیک، پردازش موازی، قاعده اتحادیه
1- مقدمه
با پیشرفت روزافزون فن آوری اطلاعات (IT)، قابلیت ذخیره سازی و مدیریت داده‌ها در پایگاه‌های داده‌ اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. به رغم اینکه گسترش IT پردازش داده‌ها را تسهیل و تقاضا برای رسانه‌های ذخیره سازی را برآورده می‌سازد، استخراج اطلاعات تلویحی قابل دسترسی به منظور کمک به تصمیم گیری مسئله‌ای جدید و چالش برانگیز است. از این رو، تلاش‌های زیادی معوف به طراحی مکانیسم‌های کارآمد برای کاوش اطلاعات و دانش از پایگاه داده‌های بزرگ شده است. در نتیجه، داده کاوی، که نخستین بار توسط آگراول، ایمیلنسکی و سوامی (1993) ارائه شد، به زمینه‌ی مطالعاتی مهمی در مباحث پایگاه داده‌ای و هوش مصنوعی مبدل شده است.

مقاله روش موازی موثر برای داده کاوی ژنتیکی - فازی


عنوان انگلیسی مقاله: An effective parallel approach for genetic-fuzzy data mining
عنوان فارسی مقاله: روش موازی اثربخش برای داده کاوی ژنتیکی - فازی
دسته: فناوری اطلاعات IT - داده کاوی
فرمت فایل ترجمه شده: WORD (قابل ویرایش)
تعداد صفحات فایل ترجمه شده: 23
ترجمه ی سلیس و روان مقاله آماده ی خرید می باشد.
_______________________________________
چکیده ترجمه:
مهم‌ترین کاربرد داده کاوی در تلاش‌هایی است که برای استنتاج قواعد وابستگی از داده‌های تراکنشی صورت می‌گیرد. در گذشته، از مفاهیم منطق فازی و الگوریتم‌های ژنتیکی برای کشف قواعد وابستگی فازی سودمند و توابع عضویت مناسب از مقادیر کمی استفاده می‌کردیم. با وجود این، ارزیابی مقادیر برازش نسبتاً زمان بر بود. به دلیل افزایش‌های شگرف در قدرت محاسباتی قابل دسترسی و کاهش همزمان در هزینه‌های محاسباتی در طول یک دهه‌ی گذشته، یادگیری یا داده کاوی با به کارگیری تکنیک‌های پردازشی موازی به عنوان روشی امکان پذیر برای غلبه بر مسئله‌ی یادگیری کند شناخته شده است. بنابراین، در این مقاله الگوریتم داده‌ کاوی موازی فازی – ژنتیکی را بر اساس معماری ارباب - برده  ارائه کرده‌ایم تا قواعد وابستگی و توابع عضویت را از تراکنش‌های کمی استخراج کنیم. پردازنده‌ی master مانند الگوریتم ژنتیک از جمعیت یگانه‌ای استفاده می‌کند، و وظایف ارزیابی برازش را بین پردازنده‌های slave توزیع می‌کند. اجرای الگوریتم پیشنهاد شده  در معماری ارباب – برده بسیار طبیعی و کارآمد است. پیچیدگی‌های زمانی برای الگوریتم‌های داده کاوی ژنتیکی – فازی موازی نیز مورد تحلیل قرار گرفته است. نتایج این تحلیل تأثیر قابل توجه الگوریتم پیشنهاد شده را نشان داده است. هنگامی که تعداد نسل‌ها زیاد باشد، افزایش سرعت الگوریتم ممکن است نسبتاً خطی باشد. نتایج تجربی تیز این نکته را تأیید می‌کنند. لذا به کارگیری معماری ارباب – برده برای افزایش سرعت الگوریتم داده‌ کاوی ژنتیکی – فازی   روشی امکان پذیر برای غلبه بر مشکل ارزیابی برازش کم سرعت الگوریتم‌ اصلی است.
کلمات کلیدی: داده کاوی، مجموعه های فازی، الگوریتم ژنتیک، پردازش موازی، قاعده اتحادیه
1- مقدمه
با پیشرفت روزافزون فن آوری اطلاعات (IT)، قابلیت ذخیره سازی و مدیریت داده‌ها در پایگاه‌های داده‌ اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. به رغم اینکه گسترش IT پردازش داده‌ها را تسهیل و تقاضا برای رسانه‌های ذخیره سازی را برآورده می‌سازد، استخراج اطلاعات تلویحی قابل دسترسی به منظور کمک به تصمیم گیری مسئله‌ای جدید و چالش برانگیز است. از این رو، تلاش‌های زیادی معوف به طراحی مکانیسم‌های کارآمد برای کاوش اطلاعات و دانش از پایگاه داده‌های بزرگ شده است. در نتیجه، داده کاوی، که نخستین بار توسط آگراول، ایمیلنسکی و سوامی (1993) ارائه شد، به زمینه‌ی مطالعاتی مهمی در مباحث پایگاه داده‌ای و هوش مصنوعی مبدل شده است.


برچسب ها : ,,,,,
| لینک ثابت | نسخه قابل چاپ | امتیاز :
rss نوشته شده در تاریخ 1394/6/10 و در ساعت : 20:13 - نویسنده : alwaysuptodate
آخرین مطالب نوشته شده
  • آسانسور – پروژه درس روشهای اجرایی ساختمان
  • آزمایش جریان یکنواخت در کانال های روباز (گزارش آزمایشگاه هیدرولیک)
  • آزمایشگاه هیدرولیک : گزارش آزمایش رینولدز
  • آزمایشگاه هیدرولیک : گزارش آزمایش انواع جریان روباز
  • آزمایش بررسی جریان آب در ونتوری متر
  • آزمایشگاه هیدرولیک : گزارش آزمایش جت آب
  • گزارش آزمایشگاه مکانیک خاک
  • مقاله کاربرد فناوری نانو در جلوگیری از خرابی راه
  • نکات کلیدی رزومه نویسی همراه با نمونه رزومه های کاری
  • روش اجرا و متره سنگ خشکه نما
  • چگونه هر کسی را عاشق خود کنیم
  • آموزش گام به گام و مرحله ای ارسال مقاله ISI به ناشر Elsevier
  • فناوری کریستالی در ساخت بتن
  • Curtain wall دیوار پرده ای – پروژه روشهای اجرایی ساختمان
  • گزارش آزمایش تعیین درصد رطوبت خاک ( آزمایشگاه مکانیک خاک )
  • شاتکریت نسوز
  • گزارش آزمایش تعیین حدود اتربرگ ( آزمایشگاه مکانیک خاک )
  • پیام تبریک سال نو و نوروز 95
  • بسته آموزش درآمد اینترنتی پنجره طلایی
  • با پیش بینی رایگان مسابقات فوتبال هر ماه آیفون 6 برنده شوید
  • Copyright © 2010 by http://alwaysuptodate.samenblog.com