ارائه روشی جدید در خوشه بندی اطلاعات با استفاده ازترکیب الگوریتم خفاش و Fuzzy c- means
دانلود پروپوزال آماده: ارائه روشی جدید در خوشه بندی اطلاعات با استفاده ازترکیب الگوریتم خفاش و Fuzzy c- means
فرم پروپوزال پر شده و تکمیل شده نیمه رایگان کارشناسی ارشد و دکتری آماده برای انجام پایان نامه و درس روش تحقیق برای رشته های مختلف
مهندسی اتوماسیون و ابزار دقیق
قسمت هایی از پروپوزال:
۱- بیان مسأله:
داده و الگو یکی از شاخصهای بسیار مهم در دنیای اطلاعات هستند و خوشهبندی یکی از بهترین روشهایی است که برای کار با دادهها ارائه شده است. قابلیت آن در ورود به فضای داده و تشخیص ساختار آنها باعث گردیده که خوشه بندی یکی از ایدهآلترین مکانیزمها برای کار با دنیای عظیم دادهها باشد.
در خوشهبندی، نمونهها به دستههایی تقسیم میشوند که از قبل معلوم نیستند. بنابراین، خوشهبندی یک روش یادگیری است که بدون دانش پیشین و مشاهده نمونههای از قبل تعریف شده، دادهها را به صورت خود مختار و مستقل دسته بندی میکند.
خوشه بندی در واقع یافتن ساختار در مجموعه دادههایی است که طبقه بندی نشدهاند. به بیان دیگر خوشهبندی قراردادن دادهها در گروههایی است که اعضای هر گروه از زاویهی خاصی به هم شباهت دارند. در نتیجه شباهت بين دادههاي درون هر خوشه حداکثر و شباهت بين دادههاي درون خوشههاي متفاوت حداقل میباشد. معیار شباهت در اینجا، فاصله بوده یعنی نمونههایی که به یکدیگر نزدیکترهستند، در یک خوشه قرار میگیرند. لذا محاسبهی فاصلهی بین دو داده در خوشهبندی بسیار مهم میباشد؛ زیرا کیفیت نتایج نهایی را دستخوش تغییر قرار خواهد داد.
فاصله که همان معرف عدم تجانس است حرکت در فضای دادهها را میسر میسازد و سبب ایجاد خوشهها میگردد. با محاسبهی فاصلهی بین دو داده، میتوان فهمید که چقدر این دو داده به هم نزدیک هستند و در یک خوشه قرار می گیرند یا نه؟ توابع ریاضی مختلفی برای محاسبهی فاصله وجود دارند؛ فاصله اقلیدسی، فاصله همینگ و ….
خوشهبندي یافتن ساختار، درون مجموعهای از دادههای بدون برچسب است و میتوان آن را به عنوان مهمترین مسأله در یادگیری بدون نظارت در نظر گرفت. ایدهی خوشهبندی اولین بار در دههی ۱۹۳۵ مطرح شد و امروزه با پیشرفتها و جهشهای عظیمی که در آن بهوجود آمده در کاربردها و جنبههای مختلفی حضور یافته است. یک جستجوی ساده در وب یا حتی در پایگاه داده یک کتابخانه، کاربرد شگفت انگیز آن را برای ما آشکار میسازد. الگوریتمهای خوشهبندی در زمینههای مختلفی کاربرد دارد که به عنوان نمونه میتوان موارد زیر را برشمرد:
- داده کاوي[۱]: کشف اطلاعات و ساختار جديد از دادههاي موجود
- تشخيص گفتار[۲]: در ساخت کتاب کد از بردارهاي ويژگي، در تقسيم کردن گفتار بر حسب گويندگان آن يا فشرده‌سازي گفتار
- تقسيم‌بندي تصاوير[۳]: تقسيم‌بندي تصاوير پزشکي يا ماهواره‌اي
- وب (WWW): دستهبندي اسناد و يا دستهبندي سايتها و …
- زيست‌‌‌شناسي[۴]: دستهبندي حيوانات و گياهان از روي ويژگي‌هاي آنها
- برنامه ریزی شهري[۵]: دستهبندي خانه‌ها بر اساس نوع و موقعيت جغرافيايي آنها
- مطالعات زلزله‌نگاري[۶]: تشخيص مناطق حادثه‌خيز بر اساس مشاهدات قبلي
- کتابداري: دستهبندي کتابها
- بیمه: تشخیص افراد متقلب
- بازاريابي[۷]: دستهبندي مشتريان به دسته‌هايي بر حسب نياز آنها از طريق مجموعه آخرين خريد‌هاي آنان.
……………………………
۲- اهمیت و ضرورت تحقیق:
……………………………
۳- پیشینه تحقیق:
……………………………
۴- اهداف تحقیق:
…………………………………….
…………………………………..
۵- فرضيه هاي تحقیق:
…………………………………….
…………………………………..
۶- مدل تحقیق
…………………………
……………………………..
۷- سوالات تحقیق:
…………………………………….
…………………………………..
۸- تعريف واژهها و اصطلاحات فني و تخصصی (به صورت مفهومی و عملیاتی):
…………………………………….
…………………………………..
۹- بیان جنبه نوآوری تحقیق:
………………………….
…………………………….
۱۰- روش شناسی تحقیق:
الف: شرح كامل روش تحقیق بر حسب هدف، نوع داده ها و نحوه اجراء (شامل مواد، تجهيزات و استانداردهاي مورد استفاده در قالب مراحل اجرايي تحقيق به تفكيك):
………………………….
…………………………….
ب- متغيرهاي مورد بررسي در قالب یک مدل مفهومی و شرح چگونگی بررسی و اندازه گیری متغیرها:
…………………………………….
…………………………………..
ج – شرح کامل روش (ميداني، كتابخانهاي) و ابزار (مشاهده و آزمون، پرسشنامه، مصاحبه، فيشبرداري و غيره) گردآوري دادهها :
…………………………………….
…………………………………..
د – جامعه آماري، روش نمونهگيري و حجم نمونه (در صورت وجود و امکان):
…………………………………….
…………………………………..
ر- روش نمونه گیری و حجم نمونه:
…………………………………….
…………………………………..
ز- ابزار تحقیق:
…………………………………….
…………………………………..
هـ – روش‌ها و ابزار تجزيه و تحليل دادهها:
…………………………………….
…………………………………..
منابع :
…………………………………….
…………………………………..
https://lszapi.com/: https://lszapi.com
دانلود نمونه پروپوزال تکمیل شده، پروژه پر شده، طرح پیشنهادیه آماده
[۱]– Data mining
[۲]– Speech Recognition
[۳]– Image Segmentation
[۴] -Biology
[۵] -City-Planning
[۶] -Earthquake studies
[۷] -Marketing
دیدگاهی بنویسید