مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

حل معادلات جبری و غیر جبری 1

در این بحث قراره که یه ذره در مورد معادلات دیفرنسیل صحبت کنیم

در اینجا ابتدا بحث را  از معادلات جبری و غیر جبری شروع می کنیم و سپس به معادلات دیفرانسیل جرئی می رسیم

روند کار به این صورت است که ابتدا تعداد متغییر ها را زیاد می کنیم و بعد مشتق وارد کار می کنیم و بعد مرتبه را بالا

می بریم و آخر کار  هم معادلات با هم ترکیب می کنیم و.....

لازم به ذکر است که در اینجا فرض شده که شما جعبه ابزار سمبولیک یا همون symbolic math toolbox بلدید.

اگه بلد هم نیستید اشکالی نداره بعدا سعی می کنم مفصل در موردش بحث کنیم

حل معادله یک متغییره=Algebraic Equations with One Symbolic Variable

برای شروع می خواهیم  معادله یه متغییره0= x ^3 - 6* x^2 + 11 *x - 6 را حل کنیم.

اولا x سیمتریک می کنیم بعدش با دستور solve  به صورت زیر آن را حل می کنیم

syms x

(solve(x ^3 - 6* x^2 + 11 *x - 6 

ans =

1

2

3

می بینیم که معادله درجه ما سه ریشه حقیقی داره

------------------------------ حالا معادلات دیگه رو امتحان کنید

==========================================================

حل معادله چند متغییره=Algebraic Equations with Several Symbolic Variables

syms x y

f = 6*x ^2 - 6* x^2* y + x*y ^2 - x*y + y^3 - y ^2

این خط وارد نکن   with respect to a symbolic variable y :

(solve( f,y

ans =

1

2* x

(- 3)*x

دراینجا ما معادله ای بر حسب دو متغییر x ,y را حل میکنیم.برای این کار ابتدا x,y سیمتریک می کنیم

سپس f تعریف میکنیم و بعد دستور (solve( f,y

یعنی معادله را بر حسب y حل کن

==========================================================

حل یک دسته معادله =Systems of Algebraic Equations

در اینجا هم روند کار عین قبله ولی هر معادله رو داخل کوتیشن قرار می دهیم

و با ویگول جدا میکنیم

Syms   x y z

[x, y,z] = solve('z = 4 *x', 'x = y ', 'z = x^2 + y^2 ]

x=

0

2

y=

0

2

z=

0

8

مابقی مطالب در ادامه مطلب

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

برازش منحني چند جمله اي

ضرايب بهترين چند جمله اي را پيدا مي كند كه از ميان مجموعه نقاط داده شده تابع polyfit عبور مي نمايد. به عنوان مثال مجموعه نقاط زير را در نظر بگيريد:

» x=[1 2       3        4        5];

الگریتم تکاملی چند هدفه مبتنی بر تجزیه,الگریتم تکاملی چند هدفه مبتنی بر تجزیه یا moea/d,الگریتم تکاملی مبتنی بر جمعیت,الگریتم تکاملی مبتنی بر قوت پارتو,الگریتم تکاملی مبتنی بر قوت شدت پارتو یا psea,الگریتم جستجوی کاتالیستی catalytic search algorithm,الگریتم جهش قورباغه,الگریتم جهش قورباغه frog leaping,الگریتم جهش قورباغه های مخلوط شده یا sfla

» y=[5.5       43.1    128    290.7  498.4];

دستور زير ضرايب بهترين چند جمله اي درجه سوم را محاسبه مي كند كه از بين نقاط فوق مي گذرد:

» p=polyfit(x,y,3)

p =

-0.1917         31.5821        -60.3262       35.3400

حال مي توانيد براي مقايسه منحني محاسبه شده و داده هاي اوليه را در يك نمودار رسم كنيد:

» x2=1:.1:5;

» y2=polyval(p,x2);

» plot(x,y,'o',x2,y2)

مابقی مطالب در ادامه مطلب

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

قصد دارم در چند قسمت، نحوه كاركردن با Simulink رو به شما آموزش بدم پس اگه تا حالا با Simulink كار نكرديد و يا مشكلاتي در كاركردن با اون داريد مي‌تونيد با من همراه باشيد درصورتي‌كه پاسخ مشكلتون رو دريافت نكرديد مي‌تونيد در قسمت نظرات اون مشكل رو مطرح كنيد، اگه بلد بودم پاسختون رو مي‌دم.

سيمولينك نرم افزاريه كه شما براي شبيه‌سازي سيستم‌هاي ديناميكي، مي‌تونيد از اون استفاده كنيد اين نرم‌افزار زيرمجموعه نرم‌افزار متلبه كه داراي كتابخانه‌هاي زيادي در زمينه رشته‌هاي مختلف از جمله برق و مكانيكه. اگه ما نرم‌افزار متلب رو فصل مشترك رشته‌هاي مهندسي در محاسبات عددي بدونيم نرم‌افزار سيمولينك رو مي‌تونيم فصل مشترك رشته‌هاي مهندسي در زمينه نرم‌افزارهاي شبيه‌ساز قرار بديم.

براي شروع كار با سيموليك ابتدا از مسير File >> New >> Model يك مدل جديد ايجاد كنيد. اين مدل رو در شكل زير مشاهده مي‌كنيد.

حالا شما بايد در اين مدل برحسب مساله‌اي كه مي‌خواهيد حل كنيد عناصر مورد احتياج رو از كتابخانه سيمولينك به مدل مورد نظر انتقال دهيد. براي بازكردن كتابخانه سيمولينك، رو صفحه متلب عبارت simulink رو وارد كنيد و يا به روي دگمه نشان داده شده در شكل زير كه هم در صفحه اصلي متلب و هم در مدل ايجاد شده قرار دارد كليك كنيد.

همون‌طور كه در كتابخانه سيمونيك مشاهده مي‌كنيد كتابخانه‌هاي زيادي وجود داره كه هركس بنا به رشته‌اي كه داره با اين كتابخانه‌ها كار مي‌كنه مثلا كسي كه مكانيك خونده با قسمت مخابرات اون كاري نداره ولي آنچه كه مشترك بين كليه كاربران هستش يادگيري بلوك‌هاي كتابخانه اصلي سيموليكه كه من تا جائيكه بتونم سعي مي‌كنم با مثال‌هاي متنوع، بلوك‌هايي رو كه بيشتر به كار ميان براي شما شرح بدم.

براي اولين مثال مي‌خواهيم از يك پالس، مشتق و انتگرال گرفته و روي يك اسكوپ به همراه سيگنال اصلي نمايش بديم بلوك‌هايي رو كه احتياج داريم عبارتند از: مولد پالس، انتگرالگير، مشتقگير، تسهيم كننده و بلوكي بسيار معروف به نام اسكوپ.

اين بلوك‌ها را در مسيرهاي زير مي‌تونيد بيابيد:

Simulink >> Sources >> Pulse Generator

Simulink >> Continuous >> Integrator

Simulink >> Continuous >> Derivative

Simulink >> Signal Routing >> Mux

Simulink >> Sinks >> Scope

نحوه آوردن بلوك‌ها هم بسيار سادس شما مي‌تونيد روي بلوك مورد نظر كليك چپ كرده و بدون رها كردن آن، موس رو به درون مدل مربوطه ببريد و در جائيكه مي‌خواهيد بلوك رو قرار دهيد، موس رو رها كنيد(Drag and Drop) و يا اينكه روي بلوك مورد نظر كليك راست كرده و گزينه Add to untitled رو انتخاب كنيد به‌صورت زير:

در واقع untitled نام پيش فرض مدل شماست كه مي‌تونيد اون رو تغيير بدهيد. پس از اينكه تمامي بلوك‌ها رو به مدل خودتون اضافه كرديد بلوك‌ها رو به‌صورت زير دربيارید:

براي مرتب كردن بلوك‌ها، هم با موس مي‌تونيد جاي اون‌ها رو عوض كنيد هم با كيبورد به اين صورت كه بلوك مورد‌نظر رو انتخاب مي‌كنيد و با كليدهاي جهتي بر روي كيبورد، جاي بلوك رو تغيير مي‌ديد. براي بزرگ كردن اندازه بلوك‌ها از كليد R و براي كوچك كردن آنها از كليد V استفاده كنيد.

حالا بايد تنظيمات لازم رو بر بلوك‌ها انجام دهيم به روي بلوك مولد پالس دوبار كليك كنيد و مانند شكل زير تغييرات لازم رو اعمال كنيد:

خروجي اين بلوك يك پالس با اندازه 1 و دوره تناوب 1.5 ثانيه و بدون تـاْخير و با پهناي پالس معادل 50 درصد دامنه هست.

(Duty Cycle =50%)

به روي بلوك تسهيم كننده دوبار كليك كرده و تعداد ورودي‌هاي اون رو به 3 تغيير بديد.

در تنظيمات بلوك‌هاي انتگرالگير و مشتقگير و اسكوپ تغييري ايجاد نكنيد.

حال بايد بلوك‌ها رو به يكديگر متصل كنيم براي اينكار ماوس رو به سمت خروجي مولد پالس برده و زماني كه ماوس به شكل + در اومد كليك چپ رو فشار داده و بدون ول كردن آن به سمت ورودي دومي تسهيم كننده حركت كنيد و زماني كه اشاره‌گر ماوس بصورت يك بعلاوه دوخط درآمد آن را ول كنيد تا اتصال ايجاد شود اگر مي‌خواهيد از يك سيگنال انشعابي بگيريد از كليك راست ماوس بايد استفاده كنيد مثلا در مورد اتصال ورودي انتگرالگير بايد ماوس را به سمت سيگنال خروجي مولد پالس برده و با فشردن كليك راست به سمت ورودي انتگرالگير حركت كنيد و زماني كه اشاره‌گر ماوس بصورت يك بعلاوه دوخط درآمد آن را ول كنيد تا اتصال ايجاد شود باقي اتصالات را دقيقا به همين‌صورت و مطابق شكل زير انجام دهيد:

حالا مدل شما آماده شده و مي‌تونيد اون رو اجرا كنيد البته قبل از اجرا كردن بايد تنظيمات شبيه‌سازي(زمان اجرا، گام حركت، نوع حلگر و ...) رو انجام بديد كه فعلا براي اين مثال نيازي نيست پس مدلتون رو با فشاردادن دگمه استارت، ران كنيد سپس به روي اسكوپ دوبار كليك كنيد شما قاعدتا بايد شكل موج‌هاي زير رو ببينيد:

(يادتان باشد كه حتما روي دگمه Autoscale كليك كنيد تا شكل موج‌ها را كامل ببينيد)

مابقی مطالب در ادامه مطلب

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

دانلود فایل در ادامه مطلب

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

دانلود فایل در ادامه مطلب

دانلود الگوريتم کلونی زنبور مصنوعی کلیک کنید

این الگوریتم یکی از بهترین الگوریتم هایی هست که تاکنون ارائه شده است. از این جهت که دارای انعطاف بالای در بدست آوردن توابع مختلف، چه تابع هموار با شیب بسیار کم و چه تابع با ناهمواری­های زیاد وشیب تند است.  بنای این الگوریتم بر اساس زندگی جمعی زنبور عسل و پیدا کردن گلستان­های با کیفیت گل بالا و مقدار شهد زیاد برای زنبورها است. بدین صورت که زنبورها ابتدا به دنبال گلستان­هایی با کیفیت بالا می­گردند، پس از یافتن گلستان­ها اطلاعات مربوط به گلستان را به کندو آورده، سپس با توجه به اطلاعتی که زنبورها به کندو آورده­اند، تعدادی زنبور را با خود به محل گلستان وطراف آن می­برند تا نقاط بهتری را پیدا کنند، به تناسب گلستان­هایی که یافت شده از نظر کیفیت و مقدار، زنبورهایی بیشتری اطراف آن را جستجو می­کنند و این روند ادامه میابد، تا بهترین و بهینه ترین نقاط یافت شوند.

از این اساس و روند زندگی زنبور عسل در این الگوریتم الهام گرفته شده تا نقاط بهینه توابع یافت شوند. روند کلی این الگوریتم به صورت زیر است.

1-ایجاد جمعیت اولیه(n) یا زنبورهای پیش آهنگ به صورت اعداد رندوم یکنواخت

2-یافتن ارزش تابعی هر کدام از زنبورهای جمعیت اولیه

3-با توجه به ارزش تابع m مکان به عنوان نقاط بهتر که از میان آن e  نقطه به عنوان نقاط بهترین و m-e  مکان به عنوان سایر نقاط بهتر از بین مکان­هایی که زنبورها یافته اند انتخاب می­شود.

4-مشخص کردن کردن همسایگی این مکان­ها برای اعزام نقاط جدید (ngh)

5-فرستادن زنبورها به نقاط انتخاب شده، البته زنبورهای بیشتری باید برای نقاط بهترین فرستاده شود.

6-مشخص کردن ارزش تابعی زنبورها در هر همسایگی یا گلستان و اطراف آن، برای مشخص کردن زنبورهای پیش آهنگ جدید، m)) زنبور پیش اهنگ جدید.

7-فرستادن زنبورهای جدید به(n-m)نقطه باقیمانده.

8-رفتن به مرحله 2 و انجام مجدد کلیه روند تا زمانی که شرط توقف اعمال شود

عکس زیر روند این الگوریتم در مقاله ی اصلی آن را نشان می‏دهد.

این مقاله به صورت مجانی در گوگل اسکولار موجود است که دو لینک آن در زیر قرار داده شده است

لینک دانلود مقاله

لینک دوم دانلود مقاله

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

دانلود رایگان کد The minCEntropy algorithm for alternative clustering - MATLAB

دانلود رایگان کد Simulation of Ant Based Clustering Algorithm Based on Cemetery Organization (Lumer&Faeita Method) - MATLAB

دانلود رایگان کد The Spherical K-means algorithm - MATLAB

دانلود رایگان کد Boosted Binary Regression Trees - MATLAB

دانلود رایگان کد Similarity classifier - MATLAB

دانلود رایگان کد k-means intra cluster measure - MATLAB

دانلود رایگان کد k-means++ - MATLAB

دانلود رایگان کد K2 algorithm for learning DAG structure in Bayesian network - MATLAB

دانلود رایگان کد matlab - Maximum(minimum) Weight Spanning Tree Directed

دانلود رایگان کد Data mining داده کاوی مجموعه 1 - MATLAB

دانلود رایگان کد Data mining داده کاوی مجموعه 2 - MATLAB

 بر روی لینک های زیر کلیک نمایید

•  دانلود رایگان فیلم های آموزشی الگوریتم های بهینه سازی ، شبکه عصبی ، منطق فازی و ...
• انجام پروژه های برنامه نویسی MATLAB
• تدریس خصوصی ، دوره های آموزشی الگوریتم های بهینه سازی ، شبکه عصبی ، منطق فازی و ...
• دانلود رایگان فایل های آموزشی
• دانلود رایگان کد های آماده MATLAB

مشاوره انجام پروپزال انجام پایان نامه     کارشناسی ارشد     دکتری   انجام پروژه های دانشجویی   برنامه نویسی کدنویسی متلب matlab مطلب انجام پروژه matlab انجام پروژه متلب  انجام پروژه مطلب  Cplex Gams Lingo   ای اس پی ASPPHP   JAVA‌  جاوا  Delphi++C  Visual C  Assembly  #C    Visual Basic OMNET  OPNET  Linux  Oracle  MYSQL  SQLSERVER ‌   لینوکس     انجام پروژه   و در صورت تمایل    فیلم آموزشی پروژه  آموزش حضوری پروژه      Email : matlab_net@yahoo.com    Phone : 09190090258  گروه آموزشی متلب نت تمام الگوریتم های فرا ابتکاری گسسته پیوسته چند هدفه رشته های   مهندسی صنایع ، مدیریت ، کامپیوتر ،    هوش مصنوعی ، عمران ، برق ،   مالی ، ریاضی، مکانیک   و ... مشاوره و انجام پایان نامه های کارشناسی ارشد و دکتری تشخیص الگویادگیری ماشین پردازش صدا پردازش تصویر Image processing شبکه عصبی منطق فازی داده کاوی Data Mining شبیه سازی کامپیوتری توالی عملیات و زمان بندی  زنجیره تامین مدل سازی ریاضی مسیریابی وسیله نقلیه  سیستم تولیدی سلولیزمان بندی پروژهقابلیت اطمینانبرنامه ریزی تولیدانتخاب تامین کنندگانکنترل موجودی  تصمیم گیری چند معیاره  AHP SAW TOPSIS VIKOR PROMTHEE ENTROPY FUZZY GRAY فازی  قطعی  بازه ای   تحلیل پوششی داده ها BCC  DEA CCR   قابل توجه دانشجویانی که می خواهند در پایان نامه یا مقالات خود از هوش مصنوعی ، الگوریتم های فرا ابتکاری یا شبکه عصبی و... استفاده کنند  برای این دسته از دانشجویان بر روی مدل مد نظرشون پروژه پیاده سازی و آموزش داده خواهد شد  الگوریتم های بهینه سازی فرا ابتکاری فراابتکاری تکاملی   metaheuristicsانجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم ژنتیک  Genetic Algorithm GA   در با متلب matlab مطلب  برنامه ریزی ژنتیک Genetic Programming یا  GP     انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم شبیه سازی تبرید Simulated Annealing یا  SA     در با متلب matlab مطلب انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات Particle Swarm Optimization  یا    PSO     در با متلب matlab مطلب الگوریتم مورچگان الگوریتم پرندگان  الگوریتم پرندگان چند هدفه تکامل تفاضلی Differential Evolution یاDE     انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچگانAnt Colony Optimization یاACO   در با متلب matlab مطلب بهینه سازی کلونی مورچگان برای فضای پیوسته یا  ACOR    برنامه ریزی تکاملی Evolutionary Programming یا  EP    استراتژی های تکامل Evolution Strategies یاES    استراتژی های تکامل با تطبیق ماتریس کواریانس یا  CMAجستجوی ممنوعه Tabu Search یادر با متلب matlab مطلبTS   انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم الگوریتم زنبورهاBees Algorithm یاBA     در با متلب matlab مطلب انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم کلونی زنبورهای مصنوعی Artificial Bee Colony  یاABC    جستجوی هارمونیHarmony Search یا   HS    بهینه سازی مبتنی بر جغرافیای زیستی   BBO   Biogeography  Based Optimization  الگوریتم فرهنگCultural Algorithm یا   CA   انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم الگوریتم رقابت استعماریImperialist Competitive Algorithm یاICA    در با متلب matlab مطلب الگوریتم کرم شب تابFirefly Algorithm یا  FA     در با متلب matlab مطلب الگوریتم بهینه سازی بیزیBayesian Optimization Algorithm یاBOA    الگوریتم بهینه سازی بیزی سلسله مراتبی یاhBOA    سیستم ایمنی مصنوعیArtificial Immune System یاAIS    شبکه ایمنی مصنوعیArtificial Immune Network یاAIN    الگوریتم انتخاب تکثیریClonal Selection Algorithm یاCSA  الگوریتم های مبتنی بر الگوهای رفتاریMemetic Algorithms یاMA   الگوریتم جستجوی کاتالیستیCatalytic Search Algorithm   الگوریتم های تخمین توزیع یاEDA  انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم الگوریتم خفاش یا  Bat Algorithm   الگوریتم جهش قورباغهFrog Leaping    ازدحام ماهی های مصنوعیArtificial Fish Swarm یا AFS    انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات چند هدفه یاMOPSO در با متلب matlab مطلب الگوریتم بهینه سازی باکتری(Bacterial Foraging Optimization) یاBFO انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم الگوریتم ژنتیک چند هدفه با مرتب سازی نا مغلوب یاmulti objective optimization MOGA NSGA-II NRGA NSGA2 naga ii  در با متلب matlab مطلب انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم الگوریتم بهینه سازی فاخته COA Cuckoo optimization algorithm در با متلب matlab مطلب انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم الگوریتم جستجوی گرانشی  Gravitational search algorithm GSA در با متلب matlab مطلب   

داده کاوی، پایگاه‌ها و مجموعه‌های حجیم داده‌ها را در پی کشف واستخراج دانش، مورد تحلیل و کند و کاوهای ماشینی (و نیمه‌ماشینی) قرار می‌دهد. این گونه مطالعات و کاوش‌ها را به واقع می‌توان همان امتداد و استمرار دانش کهن و همه جا گیر آمار دانست. تفاوت عمده در مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینه‌ها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازه‌های داده‌های امروزین است که شیوه‌های ماشینی مربوط به یادگیری، مدل‌سازی، و آموزش را طلب می‌نماید.

اصطلاح Data Mining همان طور که از ترجمه آن به معنی داده کاوی مشخص می‌شود به مفهوم استخراج اطلاعات نهان و یا الگوها وروابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ است.

مقدمه

بسیاری از شرکت‌ها و موسسات دارای حجم انبوهی از اطلاعات هستند. تکنیک‌های داده‌کاوی به طور تاریخی به گونه‌ای گسترش یافته‌اند که به سادگی می‌توان آنها را بر ابزارهای نرم‌افزاری و ... امروزی تطبیق داده و از اطلاعات جمع آوری شده بهترین بهره را برد. در صورتی که سیستم‌های Data Mining بر روی سکوهای Client/Server قوی نصب شده باشد و دسترسی به بانک‌های اطلاعاتی بزرگ فراهم باشد، می‌توان به سوالاتی از قبیل :کدامیک از مشتریان ممکن است خریدار کدامیک از محصولات آینده شرکت باشند، چرا، در کدام مقطع زمانی و بسیاری از موارد مشابه پاسخ داد.

ویژگی‌ها

یکی از ویژگیهای کلیدی در بسیاری از ابتکارات مربوط به تامین امنیت ملی، داده کاوی است. داده کاوی که به عنوان ابزاری برای کشف جرایم، ارزیابی میزان ریسک و فروش محصولات به کار می‌رود، در بر گیرنده ابزارهای تجزیه و تحلیل اطلاعات به منظور کشف الگوهای معتبر و ناشناخته در بین انبوهی از داده هاست. داده کاوی غالباً در زمینه تامین امنیت ملی به منزله ابزاری برای شناسایی فعالیت‌های افراد خرابکار شامل جابه جایی پول و ارتباطات بین آنها و همچنین شناسایی و ردگیری خود آنها با برسی سوابق مربوط به مهاجرت و مسافرت هاست. داده کاوی پیشرفت قابل ملاحظه‌ای را در نوع ابزارهای تحلیل موجود نشان می‌دهد اما محدودیت‌هایی نیز دارد. یکی از این محدودیت‌ها این است که با وجود اینکه به آشکارسازی الگوها و روابط کمک می‌کند اما اطلاعاتی را در باره ارزش یا میزان اهمیت آنها به دست نمی‌دهد. دومین محدودیت آن این است که با وجود توانایی شناسایی روابط بین رفتارها و یا متغیرها لزوماً قادر به کشف روابط علت و معلولی نیست. موفقیت داده کاوی در گرو بهره گیری از کارشناسان فنی و تحلیل گران کار آزموده‌ای است که از توانایی کافی برای طبقه بندی تحلیل‌ها و تغییر آنها برخوردار هستند. بهره برداری از داده کاوی در دو بخش دولتی و خصوصی رو به گسترش است. صنایعی چون بانکداری، بیمه، بهداشت و بازار یابی آنرا عموماً برای کاهش هزینه‌ها، ارتقاء کیفی پژوهش‌ها و بالاتر بردن میزان فروش به کار می‌برند. کاربرد اصلی داده کاوی در بخش دولتی به عنوان ابزاری برای تشخیص جرایم بوده‌است اما امروزه دامنه بهره برداری از آن گسترش روزافزونی یافته و سنجش و بهینه سازی برنامه‌ها را نیز در بر می‌گیرد. بررسی برخی از برنامه‌های کاربردی مربوط به داده کاوی که برای تامین امنیت ملی به کار می‌روند، نشان دهنده رشد قابل ملاحظه‌ای در رابطه با کمیت و دامنه داده‌هایی است که باید تجزیه و تحلیل شوند. توانایی‌های فنی در داده کاوی از اهمیت ویژه‌ای برخوردار اند اما عوامل دیگری نیز مانند چگونگی پیاده سازی و نظارت ممکن است نتیجه کار را تحت تأثیر قرار دهند. یکی از این عوامل کیفیت داده هاست که بر میزان دقت و کامل بودن آن دلالت دارد. عامل دوم میزان سازگاری نرم‌افزار داده کاوی با بانکهای اطلاعاتی است که از سوی شرکت‌های متفاوتی عرضه می‌شوند عامل سومی که باید به آن اشاره کرد به بیراهه رفتن داده کاوی و بهره برداری از داده‌ها به منظوری است که در ابتدا با این نیت گرد آوری نشده‌اند. حفظ حریم خصوصی افراد عامل دیگری است که باید به آن توجه داشت. اصولاً به پرسش‌های زیر در زمینه داده کاوی باید پاسخ داده شود:

• سازمانهای دولتی تا چه حدی مجاز به بهره برداری از داده‌ها هستند؟
• آیا از داده‌ها در چارچوبی غیر متعارف بهره برداری می‌شود؟
• کدام قوانین حفظ حریم خصوصی ممکن است به داده کاوی مربوط شوند؟

کاوش در داده‌ها بخشی بزرگ از سامانه‌های هوشمند است. سامانه‌های هوشمند زیر شاخه‌ایست بزرگ و پرکاربرد از زمینه علمی جدید و پهناور یادگیری ماشینی که خود زمینه‌ای‌ست در هوش مصنوعی.

فرایند گروه گروه کردن مجموعه‌ای از اشیاء فیزیکی یا مجرد به صورت طبقه‌هایی از اشیاء مشابه هم را خوشه‌بندی می‌نامیم.

با توجه به اندازه‌های گوناگون (و در اغلب کاربردها بسیار بزرگ و پیچیده) مجموعه‌های داده‌ها مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های به کار رفته معیاری مهم در مفاهیم مربوط به کاوش در داده‌ها است.

کاوش‌های ماشینی در متون حالتی خاص از زمینهٔ عمومی‌تر کاوش در داده‌ها بوده، و به آن دسته از کاوش‌ها اطلاق می‌شود که در آن‌ها داده‌های مورد مطالعه از جنس متون نوشته شده به زبان‌های طبیعی انسانی باشد.

چیستی

داده کاوی به بهره گیری از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده‌ها به منظور کشف الگوها و روابط معتبری که تا کنون ناشناخته بوده‌اند اطلاق می‌شود. این ابزارها ممکن است مدلهای آماری، الگوریتم‌های ریاضی و روش‌های یاد گیرنده (Machine Laming Method) باشند که کار این خود را به صورت خودکار و بر اساس تجربه‌ای که از طریق شبکه‌های عصبی (Neural Networks) یا درخت‌های تصمیم گیری (Decision Trees) به دست می‌آورند بهبود می‌بخشد. داده کاوی منحصر به گردآوری و مدیریت داده‌ها نبوده و تجزیه و تحلیل اطلاعات و پیش بینی را نیز شامل می‌شود برنامه‌های کاربردی که با بررسی فایل‌های متن یا چند رسانه‌ای به کاوش داده‌ها می پردازند پارامترهای گوناگونی را در نظر می‌گیرد که عبارت اند از:

• رابطه (Association): الگوهایی که بر اساس آن یک رویداد به دیگری مربوط می‌شود مثلاً خرید قلم به خرید کاغذ.
• ترتیب (Sequence): الگویی که به تجزیه و تحلیل توالی رویدادها پرداخته و مشخص می‌کند کدام رویداد، رویدادهای دیگری را در پی دارد مثلاً تولد یک نوزاد و خرید پوشک.
• دسته بندی(Classification): شناسایی الگوهای جدید مثلاً همزمانی خرید چسب و پوشه
• خوشه بندی(Clustering): کشف و مستند سازی مجموعه‌ای از حقایق ناشناخته مثلاً موقعیت جغرافیایی خرید محصولی با مارک خاص
• پیش بینی(Forecasting):کشف الگوهایی که بر اساس آنها پیش بینی قابل قبولی از رویدادهای آتی ارایه می‌شود، مثلاً رابطه عضویت در یک باشگاه ورزشی با شرکت ذر کلاسهای ورزشی.
• مصورسازی (visualization): مصورسازی داده ها یکی از قدرتمندترین و جذابترین روش های اکتشاف در داده ها می باشد.^[۱]

برنامه‌های کاربردی که در زمینه تجزیه و تحلیل اطلاعات به کار می‌روند از امکاناتی چون پرس و جوی ساخت یافته (Structured query) که در بسیاری از بانک‌های اطلاعاتی یافت می‌شود و از ابزارهای تجزیه و تحلیل آماری برخوردارند اما برنامه‌های مربوط به داده کاوی در عین برخورداری از این قابلیت‌ها از نظر نوع با آنها تفاوت دارند. بسیاری از ابزارهای ساده برای تجزیه و تحلیل داده‌ها روشی بر پایه راستی آزمایی (verifiction)را به کار می‌برند که در آن فرضیه‌ای بسط داده شده آنگاه داده‌ها برای تایید یا رد آن بررسی می‌شوند. به طور مثال ممکن است این نظریه مطرح شود که فردی که یک چکش خریده حتماً یک بسته میخ هم خواهد خرید. کارایی این روش به میزان خلاقیت کاربر برای ارایه فرضیه‌های متنوع و همچنین ساختار برنامه بکار رفته بستگی دارد. در مقابل در داده کاوی روشهایی برای کشف روابط بکار برده می‌شوند و به کمک الگوریتم‌هایی روابط چند بعدی بین داده‌ها تشخیص داده شده و آنهایی که یکتا (unique) یا رایج هستند شناسایی می‌شوند. به طور مثال در یک فروشگاه سخت‌افزار ممکن است بین خرید ابزار توسط مشتریان با تملک خانه شخصی یا نوع خودرو، سن، شغل، میزان درآمد یا فاصله محل اقامت آنها با فروشگاه رابطه‌ای برقرار شود.

در نتیجه قابلیت‌های پیچیده‌اش برای موفقیت در تمرین داده کاوی دو مقدمه مهم است یکی فرمول واضحی از مشکل که قابل حل باشد و دیگری دسترسی به داده متناسب. بعضی از ناظران داده کاوی را مرحله‌ای در روند کشف دانش در پایگاه داده‌ها می‌دانند (KDD). مراحل دیگری در روند KDD به صورت تساعدی شامل، پاکسازی داده، انتخاب داده انتقال داده، داده کاوی، الگوی ارزیابی، و عرضه دانش می‌باشد. بسیاری از پیشرفت‌ها در تکنولوژی و فرایندهای تجاری بر رشد علاقه‌مندی به داده کاوی در بخش‌های خصوصی و عمومی سهمی داشته‌اند. بعضی از این تغییرات شامل:

• رشد شبکه‌های کامپیوتری که در ارتباط برقرار کردن پایگاهها داده مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• توسعه افزایش تکنیکهایی بر پایه جستجو مثل شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های پیشرفته.
• گسترش مدل محاسبه کلاینت سروری که به کاربران اجازه دسترسی به منابع داده‌های متمرکز شده را از روی دسک تاپ می‌دهد.
• و افزایش توانایی به تلفیق داده از منابع غیر متناجس به یک منبع قابل جستجو می‌باشد.

علاوه بر پیشرفت ابزارهای مدیریت داده، افزایش قابلیت دسترسی به داده و کاهش نرخ نگهداری داده نقش ایفا می‌کند. در طول چند سال گذشته افزایش سریع جمع آوری و نگه داری حجم اطلاعات وجود داشته‌است. با پیشنهادهای برخی از ناظران مبنی بر آنکه کمیت داده‌های دنیا به طور تخمینی هر ساله دوبرابر می‌گردد. در همین زمان هزینه ذخیره سازی داده‌ها بطور قابل توجهی از دلار برای هر مگابایت به پنی برای مگابایت کاهش پیدا کرده‌است. مطابقا قدرت محاسبه‌ها در هر ۱۸ – ۲۴ ماه به دوبرابر ارتقاء پیدا کرده‌است این در حالی است که هزینه قدرت محاسبه رو به کاهش است. داده کاو به طور معمول در دو حوزه خصوصی و عمومی افزایش پیدا کرده‌است. سازمانها داده کاوی را به عنوان ابزاری برای بازدید اطلاعات مشتریان کاهش تقلب و اتلاف و کمک به تحقیقات پزشکی استفاده می‌کنند. با اینهمه ازدیاد داده کاوی به طبع بعضی از پیاده سازی و پیامد اشتباه را هم دارد.اینها شامل نگرانی‌هایی در مورد کیفیت داده‌ای که تحلیل می‌گردد، توانایی کار گروهی پایگاههای داده و نرم‌افزارها بین ارگانها و تخطی‌های بالقوه به حریم شخصی می‌باشد.همچنین ملاحظاتی در مورد محدودیتهایی در داده کاوی در ارگان‌ها که کارشان تاثیر بر امنیت دارد، نادیده گرفته می‌شود.

محدودیت‌های داده کاوی

در حالیکه محصولات داده کاوی ابزارهای قدرتمندی می‌باشند، اما در نوع کاربردی کافی نیستند.برای کسب موفقیت، داده کاوی نیازمند تحلیل گران حرفه‌ای و متخصصان ماهری می‌باشد که بتوانند ترکیب خروجی بوجود آمده را تحلیل و تفسیر نمایند.در نتیجه محدودیتهای داده کاوی مربوط به داده اولیه یا افراد است تا اینکه مربوط به تکنولوژی باشد.

اگرچه داده کاوی به الگوهای مشخص و روابط آنها کمک می‌کند، اما برای کاربر اهمیت و ارزش این الگوها را بیان نمی‌کند.تصمیماتی از این قبیل بر عهده خود کاربر است.برای نمونه در ارزیابی صحت داده کاوی، برنامه کاربردی در تشخیص مظنونان تروریست طراحی شده که ممکن است این مدل به کمک اطلاعات موجود در مورد تروریستهای شناخته شده، آزمایش شود.با اینهمه در حالیکه ممکن است اطلاعات شخص بطور معین دوباره تصدیق گردد، که این مورد به این منظور نیست که برنامه مظنونی را که رفتارش به طور خاص از مدل اصلی منحرف شده را تشخیص بدهد.

تشخیص رابطه بین رفتارها و یا متغیرها یکی دیگر از محدودیتهای داده کاوی می‌باشد که لزوماًروابط اتفاقی را تشخیص نمی‌دهد.برای مثال برنامه‌های کاربردی ممکن است الگوهای رفتاری را مشخص کند، مثل تمایل به خرید بلیط هواپیما درست قبل از حرکت که این موضوع به مشخصات درآمد، سطح تحصیلی و استفاده از اینترنت بستگی دارد.در حقیقت رفتارهای شخصی شامل شغل(نیاز به سفر در زمانی محدود)وضع خانوادگی(نیاز به مراقبت پزشکی برای مریض)یا تفریح (سود بردن از تخفیف دقایق پایانی برای دیدن مکان‌های جدید) ممکن است بر روی متغیرهای اضافه تاثیر بگذارد.

ابزارهای داده کاوی

معروف‌ترین ابزارهای داده‌کاوی به ترتیب پرطرفدار بودن

1. Clementine که نسخه ۱۳ ان با نام SPSS Modeler نامیده می‌شود.
2. رپیدماینر
3. نرم‌افزار وکا

khiliiii saite badayy darud

نرم افزار^[۲]

برنامه های کاربردی و نرم افزار های داده کاوی متن-باز رایگان

• Carrot2: پلتفرمی برای خوشه بندی متن و نتایج جست و جو
• Chemicalize.org: یک کاوشگر ساختمان شیمیایی و موتور جست و جوی وب
• ELKI: یک پروژه تحقیقاتی دانشگاهی با تحلیل خوشه ای پیشرفته و روش های تشخیص داده های خارج از محدوده که به زبان جاوا نوشته شده است.
• GATE: یک پردازشگر زبان بومی و ابزار مهندسی زبان.

برنامه های کاربردی و نرم افزار های داده کاوی تجاری

• Angoss KnowledgeSTUDIO: ابزار داده کاوی تولید شده توسط Angoss.
• BIRT Analytics: ابزار داده کاوی بصری و تحلیل پیش بینی گر تولید شده توسط Actuate Corporation.
• Clarabridge: راه حل تحلیلگر کلاس متن.
• (E-NI(e-mining, e-monitor: ابزار داده کاوی مبتنی بر الگوهای موقتی.
• IBM SPSS Modeler: نرم افزار داده کاوی تولید شده توسط IBM
• Microsoft Analysis Services: نرم افزار داده کاوی تولید شده توسط مایکروسافت
• Oracle Data Mining: نرم افزار داده کاوی تولید شده توسط اوراکل (کمیک)

بررسی اجمالی بازار نرم افزار های داده کاوی

تا کنون چندین محقق و سازمان بررسی هایی را بر روی ابزار های داده کاوی و راهنماییهایی برای داده کاو ها تهیه دیده اند. این بررسی ها بعضی از نقاط ضعف و قوت بسته های نرم افزاری را مشخص می کنند. همچنین خلاصه ای را از رفتار ها، اولویت ها و دید های داده کاوها تهیه کرده اند. بعضی از این گزارش ها را در زیر میتوانید مشاهده نمایید:

• گزارش: 2011 Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery س^[۳]
• Annual Rexer Analytics Data Miner Surveys تاریخ(2007–2011) ^[۴]

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

این مجموعه شامل کدهای زیر می باشد

Simple Econometrics and Computational Finance Laboratory Toolbox

Decision Trees and Predictive Models with cross-validation and ROC analysis plot

RUSBoost-5meg

Parallel Distributed Processing of Weka Algorithms in Matlab 

The Adjusted Mutual Information

Software implementations of DC

Software implementations of PBKM

MultiClass LDA

Pegasos - Primal Estimated sub-Gradient SOlver for SVM

ARMADA Data Mining Tool version 1.4

Discretization algorithms: Class-Attribute Contingency Coefficient

LDA: Linear Discriminant Analysis

CAIM Discretization Algorithm

Rosenblatt's Perceptron

Frequency Counter

DeltaRule

Maximum Weight Spanning tree (Undirected)

Association Rules

Gaussian Mixture Model

DM Utils (data mining utils)

Improved Distance Evaluation (IDE)

Mean shift for finding modes

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

این مجموعه شامل کدهای زیر می باشد

Gaussian Mixture Model

Fisher's exact test with n x m contingency table

Entropy triangle

Covariance matrix

Mahalanobis Distance

Mean shift for finding modes

Frequent Itemset Searching in Data Mining

GRABIT

Preprocessing dataset in IDS

SMOTEBoost-5meg

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

مطالب به سایت خانه متلب انتقال پیدا کرده است .بر روی لینک های زیر کلیک نمایید:

مشاوره انجام پروپزال انجام پایان نامه     کارشناسی ارشد     دکتری   انجام پروژه های دانشجویی   برنامه نویسی کدنویسی متلب matlab مطلب انجام پروژه matlab انجام پروژه متلب  انجام پروژه مطلب  Cplex Gams Lingo   ای اس پی ASPPHP   JAVA‌  جاوا  Delphi++C  Visual C  Assembly  #C    Visual Basic OMNET  OPNET  Linux  Oracle  MYSQL  SQLSERVER ‌   لینوکس     انجام پروژه   و در صورت تمایل    فیلم آموزشی پروژه  آموزش حضوری پروژه      Email : matlab_net@yahoo.com    Phone : 09190090258  گروه آموزشی متلب نت تمام الگوریتم های فرا ابتکاری گسسته پیوسته چند هدفه رشته های   مهندسی صنایع ، مدیریت ، کامپیوتر ،    هوش مصنوعی ، عمران ، برق ،   مالی ، ریاضی، مکانیک   و ... مشاوره و انجام پایان نامه های کارشناسی ارشد و دکتری تشخیص الگویادگیری ماشین پردازش صدا پردازش تصویر Image processing شبکه عصبی منطق فازی داده کاوی Data Mining شبیه سازی کامپیوتری توالی عملیات و زمان بندی  زنجیره تامین مدل سازی ریاضی مسیریابی وسیله نقلیه  سیستم تولیدی سلولیزمان بندی پروژهقابلیت اطمینانبرنامه ریزی تولیدانتخاب تامین کنندگانکنترل موجودی  تصمیم گیری چند معیاره  AHP SAW TOPSIS VIKOR PROMTHEE ENTROPY FUZZY GRAY فازی  قطعی  بازه ای   تحلیل پوششی داده ها BCC  DEA CCR   قابل توجه دانشجویانی که می خواهند در پایان نامه یا مقالات خود از هوش مصنوعی ، الگوریتم های فرا ابتکاری یا شبکه عصبی و... استفاده کنند  برای این دسته از دانشجویان بر روی مدل مد نظرشون پروژه پیاده سازی و آموزش داده خواهد شد  الگوریتم های بهینه سازی فرا ابتکاری فراابتکاری تکاملی   metaheuristicsانجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم ژنتیک  Genetic Algorithm GA   در با متلب matlab مطلب  برنامه ریزی ژنتیک Genetic Programming یا  GP     انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم شبیه سازی تبرید Simulated Annealing یا  SA     در با متلب matlab مطلب انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات Particle Swarm Optimization  یا    PSO     در با متلب matlab مطلب الگوریتم مورچگان الگوریتم پرندگان  الگوریتم پرندگان چند هدفه تکامل تفاضلی Differential Evolution یاDE     انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچگانAnt Colony Optimization یاACO   در با متلب matlab مطلب بهینه سازی کلونی مورچگان برای فضای پیوسته یا  ACOR    برنامه ریزی تکاملی Evolutionary Programming یا  EP    استراتژی های تکامل Evolution Strategies یاES    استراتژی های تکامل با تطبیق ماتریس کواریانس یا  CMAجستجوی ممنوعه Tabu Search یادر با متلب matlab مطلبTS   انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم الگوریتم زنبورهاBees Algorithm یاBA     در با متلب matlab مطلب انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم کلونی زنبورهای مصنوعی Artificial Bee Colony  یاABC    جستجوی هارمونیHarmony Search یا   HS    بهینه سازی مبتنی بر جغرافیای زیستی   BBO   Biogeography  Based Optimization  الگوریتم فرهنگCultural Algorithm یا   CA   انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم الگوریتم رقابت استعماریImperialist Competitive Algorithm یاICA    در با متلب matlab مطلب الگوریتم کرم شب تابFirefly Algorithm یا  FA     در با متلب matlab مطلب الگوریتم بهینه سازی بیزیBayesian Optimization Algorithm یاBOA    الگوریتم بهینه سازی بیزی سلسله مراتبی یاhBOA    سیستم ایمنی مصنوعیArtificial Immune System یاAIS    شبکه ایمنی مصنوعیArtificial Immune Network یاAIN    الگوریتم انتخاب تکثیریClonal Selection Algorithm یاCSA  الگوریتم های مبتنی بر الگوهای رفتاریMemetic Algorithms یاMA   الگوریتم جستجوی کاتالیستیCatalytic Search Algorithm   الگوریتم های تخمین توزیع یاEDA  انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم الگوریتم خفاش یا  Bat Algorithm   الگوریتم جهش قورباغهFrog Leaping    ازدحام ماهی های مصنوعیArtificial Fish Swarm یا AFS    انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم بهینه سازی ازدحام ذرات چند هدفه یاMOPSO در با متلب matlab مطلب الگوریتم بهینه سازی باکتری(Bacterial Foraging Optimization) یاBFO انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم الگوریتم ژنتیک چند هدفه با مرتب سازی نا مغلوب یاmulti objective optimization MOGA NSGA-II NRGA NSGA2 naga ii  در با متلب matlab مطلب انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم الگوریتم بهینه سازی فاخته COA Cuckoo optimization algorithm در با متلب matlab مطلب انجام پروژه های دانشجویی برنامه نویسی کدنویسی  الگوریتم الگوریتم جستجوی گرانشی  Gravitational search algorithm GSA در با متلب matlab مطلب