انجمن کامپیوتر ایران

مهندسی نرم‌افزار مدل‌رانده روشی در توسعه‌ی نرم‌افزار است که امکان تولید خودکار کد از روی مدل را فراهم می نماید. هدف از روش‌های مدل‌رانده، افزایش بهره‌وری افراد و کیفیت نرم‌افزار تولید شده می‌باشد. با توجه به گسترش روزافزون نرم‌افزارها، نیاز به تکنیک¬ها و ابزارهایی جهت وارسی و اعتبارسنجی برنامه‌ها بیش از پیش احساس می¬شود. یکی از این ابزارها،JPF است که جهت وارسي صوري برنامه¬هاي نوشته شده به زبان جاوا مورد استفاده قرار می¬گیرد. پیمانه‌ی JPF-Statechart امکان وارسی رفتار پویای سیستم، که به صورت کد جاوا و در قالبی مشخص تهیه شده است را فراهم می‌کند. با توجه به این واقعیت که تهیه این کد جاوا به صورت دستی در خلاف اهداف مهندسی نرم¬افزار مدل‌رانده است و مدل رفتاری سیستم اغلب به صورت نمودار حالت UML تهیه می‌شود، هدف ازاین مقاله، ارائه¬ی روشی بر اساس تبدیل مدل است به گونه‌ای که نمودار حالت UML را بتوان به صورت خودکار به قالب مورد نظر JPF تبدیل نمود و آن را مورد وارسی قرار داد. بدین منظور، برای مدل¬سازی نمودار حالت UML از افزونه¬یPapyrus، و برای تبدیل مدل UML به قالب مورد نظر، از تولیدکننده¬ی کدAcceleo استفاده شده است. در نهایت ابزاری در قالب یک افزونه¬ی اکلیپس تهیه شده است که کد مناسب را از روی مدل تولید می نماید. یک مطالعه موردی برای دستگاه خودپرداز برای ارزیابی روش و ابزار ارائه شده نیز انجام گردیده است.

سیستم شهرت بتا روشی است که برای تلفیق نظرات و بازخوردهای گره‌های مختلف شبکه و رتبه بندی میزان شهرت گره‌ها طراحی شده است. سیستم شهرت بتا برای کاربردهای مختلف بسیار مناسب و قابل انعطاف و در عین حال ساده است. ما در این مقاله نشان می‌دهیم که از دیدگاه امنیتی، این سیستم در مقابل گره‌های بدخواه آسیب‌پذیر است. این آسیب‌پذیری به گونه‌ای است که اگر گره‌های بدخواه در تراکنش‌های خود با گره‌های دیگر رفتار مناسبی نشان دهند ولی در ارائه نظرات در رابطه با میزان شهرت گره‌ها (توصیه شهرت) از طریق تبانی با سایر گره‌های بدخواه مقادیر نادرست ارائه دهند؛ شهرت محاسبه شده به شدت از مقدار درست منحرف می‌شود. این حمله را حمله گره‌های تبانی‌گر خوش‌رفتار می‌نامیم. در این مقاله ضمن بررسی و تحلیل آسیب‌پذیری مذکور در سیستم شهرت بتا، اصلاحی برای رفع آن پیشنهاد شده که این آسیب‌پذیری را تا حد زیادی برطرف می‌نماید. روش پیشنهادی مبتنی بر کنترل پذیرش نظرات گره‌های توصیه‌کننده است. برای ارزیابی روش مطرح شده هر دو سیستم اصلی و اصلاح شده پیاده‌سازی و روی مدلی شبیه‌سازی شده از شبکه‌های حسگر بی‌سیم ارزیابی شده است. نتایج حاصل از شبیه‌سازی نشان‌دهنده مقاومت بالای سیستم شهرت بتای اصلاح شده در برابر حمله گره‌های تبانی‌گر خوش‌رفتار است.

خوشه¬بندی یکی از وظایف داده¬کاوی و شاخه¬های یادگیری بدون نظارت است و فرایند خودکاری است که در طی آن داده¬ها به دسته¬هایی که اعضای آن مشابه یکدیگر هستند، تقسیم می¬شوند. در این مقاله روشی جدید برای بهبود سرعت و عملگرد الگوریتم کلونی زنبورهای مصنوعی (ABC) معرفی شده است. همچنین از الگوریتم پیشنهادی برای خوشه¬بندی N شی در K خوشه استفاده شده است. در روش پیشنهادی، بجای انتخاب تصادفی عنصری از راه¬حل و تغییر آن برای تولید راه¬حل جدید که در الگوریتم ABC وجود داشت، با محاسبه فاصله اقلیدسی هر عنصر در راه¬حل و میانگین داده¬های متعلق به آن خوشه در آن بعد، از k اندیس کاندید در k مرکز خوشه، یک اندیس بصورت تصادفی برای تغییر و جایگزینی انتخاب شده¬است. به این ترتیب در الگوریتم ABC، استفاده از روش پیشنهادی جستجوی محلی و تولید نقاط جدید باعث شده¬است تا در هر تکرار، احتمال تولید راه¬حل¬های بهتر و تولید نقاطی با شایستگی بالاتر افزایش یابد که این امر نه تنها باعث افزایش سرعت الگوریتم در همگرایی به نقاط بهینه شده¬است بلکه منجر به تولید جواب¬هایی با میزان شایستگی بالاتر و در نهایت بالا رفتن دقت الگوریتم نیز شده¬است. این الگوریتم روی چندین مجموعه داده واقعی استاندارد آزمایش شده و با الگوریتم¬های فرامکاشفه¬ای معروف در خوشه¬بندی مانند ,GA ,TS ,SA ,ACO ABC و K-NM-PSO مقایسه شده است. نتایج عددی نشان می¬دهد که الگوریتم پیشنهادی نسبت به سایر الگوریتم¬های موجود عملکرد بهتری دارد و شبیه¬سازی¬ها نتایج بسیار امیدبخشی را برحسب کیفیت راه¬حل و زمان محاسباتی نشان می¬دهد.

امروزه با گسترش روز افزون مراکز داده مبتنی بر رایانش ابری و تقاضای استفاده از سرویس‌های ابری، یکی از مهمترین مشکلات پیش روی این مراکز داده رشد فزاینده مصرف انرژی است.کاهش مصرف انرژی در این مراکز داده مستلزم استفاده بهینه تر از منابع پردازشی موجود از جمله ماشین‌های مجازی و میزبان‌های فیزیکی است. استقرار ماشین‌های مجازی در میزبان‌های فیزیکی از دو جنبه قابل بحث است. جنبه اول استقرار اولیه آنها قبل از پردازش سیستم و جنبه دوم تغییر این چینش در حین پردازش سیستم به منظور متعادل‌سازی بار پردازشی بین میزبان‌ها است. در این تحقیق روش جدیدی برای استقرار اولیه ماشین‌های مجازی در میزبان‌های فیزیکی با استفاده از الگوریتم ژنتیک گروهی پیشنهاد شده است ونشان داده شده است که استفاده از این روش برای استقرار اولیه ماشین‌های مجازیو نیز بهره‌گیری از تکنیک "مهاجرت ماشین‌های مجازی" برای تغییر چینش ماشین‌های مجازی در حین پردازش سیستم، می‌تواند سبب کاهش مصرف انرژی در مراکز داده شود.

در اين مقاله ايده‌ی جديدي مبتني بر الگوريتم بهینه سازی غیر جنسی برای جستجوی وي‍‍ژگي‌هاي مناسب بر روی داده‌های سرطانی ارائه شده است. داده‌های سرطانی با ابعاد بالا، شامل تعداد زیادی ویژگی می‌باشند که اکثر این ویژگی‌ها غیر مرتبط با مسئله‌ی مورد نظر هستند. از طرف دیگر در داده‌های سرطانی، علاوه بر بالا بودن تعداد ویژگی‌ها، تعداد نمونه-های موجود بسیار اندک است که این موضوع تاثیر نامناسبی بر روی کارایی الگوریتم‌های کلاسه‌بندی دارد. برای حل این مشکل، در این مقاله، الگوریتم جدیدی برای انتخاب ویژگی‌های بهینه مبتنی بر الگوریتم بهینه سازی غیر جنسی معرفی شده است. الگوريتم بهینه سازی غیر جنسی يکي از الگوريتم‌هاي تکاملي الهام گرفته از زندگي موجودات تک جنسی است. این الگوریتم به دلیل عدم نیاز به تنظیم پارامتر و عدم نیاز به عملگر انتخاب در مقایسه با الگوریتم ژنتیک بسیار سریع‌تر عمل می‌کند و از افتادن در بهینه محلی اجتناب می‌کند. الگوریتم ارائه شده بر روی دو مجموعه داده¬ی Colon و 9_Tumor تست شده است. قبل از عمل جستجو، به منظور عدم انتخاب ویژگی‌های افزونه از گروه بندی ویژگی‌ها استفاده شده است. پياده سازي روش ارائه شده نشان مي‌دهدکه الگوریتم ARO در مقایسه با الگوریتم ژنتیک دارای سرعت و دقت بالايي در پيدا کردن نتيجه مطلوب است.

ارزیابی و امکان‌سنجی استفاده از سیگنال قلبی (ECG: Electrocardiogram) به عنوان یک راهکار زیستسنجی، از جنبه های مختلف در مطالعات گذشته مورد بررسی قرار گرفته است. تغییرات درون سیگنالی و عدم تکرارپذیری در ضربان‌های قلبی، یک مشکل اساسی سیستمهای تصدیق هویت مبتنی بر ECG است. در این مقاله به منظور دستیابی به مشخصه های اساسی، کاهش تغییرات سطحی و افزایش کارایی سیستم، یک روش جدید استخراج ضربانهای قلبی و تقطیع آنها به مولفههای اصلی ارائه شده است. 30 ویژگی مکانی و زمانی از ضربان‌ها استخراج و بر اساس روش انتخاب ویژگی مستقیم در شش دسته 5 الی30 تایی دسته بندی شده اند. برای طبقه‌بندی الگوها از چهار روش نزدیک‌ترین همسایگی K، مدلهای گوسی، ترکیب مدل‌های گوسی و ماشین بردار پشتیبان استفاده شده است. آزمایشها بر روی پایگاه دادگان MIT-BIH نشان می دهد که با استفاده از طبقه‌بندی‌کننده نزدیک‌ترین همسایگی K، دستیابی به معیار نرخ خطای برابر (EER: Equal Error Rate) برابر 25/0± 70/2% با لحاظ شاخص سطح زیر منحنی مشخصه (AUC: Area Under the ROC Curve) برابر با 03/0±73/99% میسر است.

در این مقاله روشی نو در خلاصه سازی ویدئو در حوزه فشرده استاندارد HEVC شرح داده می شود. با استفاده از این استاندارد، ویژگیهای محتوایی فریم ها در حالت فشرده استخراج شده و با استفاده از یک الگو ریتم خوشه بندی، روشی برای خلاصه سازی ارائه گردیده است. اگر چه تحقیقات مختلفی در خصوص خلاصه سازی ویدئویی انجام گردیده است اما بیشتر آن ها، مبتنی بر ویدئو های مبتنی بر حوزه پیکسل بوده که زمان و حافظه زیادی برای کوتاه کردن آن مصرف می گردد. در الگوریتم پیشنهادی، ابتدا ویژگی هیستوگرام نرمال مدهای پیش بینی از ویدئوی فشرده بر اساس HEVC استخراج شده، سپس اشتراک این هیستوگرام به عنوان معیار مشابهت، برای هر دو فریم در ویدئو، محاسبه می گردد. در ادامه یک الگو ریتم خوشه بندی افزایشی، فریم های مشابه را در کلاس های مشخصی جای می دهد. مجموعه نماینده های هر کلاس به عنوان فریم های خلاصه شده در نظر گرفته می شود. نتایج نشان می دهد، الگو ریتم پیشنهادی به دلیل استفاده از استاندارد جدید فشرده سازی به میزان قابل توجهی در تشخیص فریم های مشابه بهتر عمل نموده است و بار محاسباتی کمتری داشته است.

هستان‌شناسی یک توصیف صریح و صوری از یک مفهوم‌سازی اشتراکی است. ساخت دستی هستان‌شناسی‌ها امری بسیار پرهزینه، وقت‌گیر و مستعد خطا است. راه حل رفع این مشکلات خودکارسازی فرآیند ساخت هستان‌شناسی یا به عبارت دیگر یادگیری هستان‌شناسی از منابع مختلف از جمله منابع ساخت‌یافته مانند پایگاه های داده است. امروزه پایگاه‌های داده رابطه‌ای، یکی از بهترین روش‌ها برای ذخیره و بازیابی اطلاعات محسوب می‌شوند اما برای اهداف مختلفی که مبتنی بر نمایش دانش معنایی می‌باشند، مناسب نیستند. از این رو، در این مقاله روشی نوین برای استخراج خودکار یک هستان‌شناسی از شمای یک پایگاه داده رابطه‌ای پیشنهاد شده است. در مقایسه با سایر روش‌های موجود، این روش علاوه بر تحلیل جدول‌ها، کلید‌های اصلی و خارجی و داده‌های موجود در چندتایی‌ها، با تحلیل محدودیت‌های تعریف شده روی ستون‌های یک جدول و نیز تحلیل دیگر عناصر موجود در شمای رابطه‌ای مانند دید، توابع تعریف شده توسط کاربر و رویه‌های ذخیره شده، به استخراج خودکار عناصر هستان‌شناسی می‌پردازد. در نهایت این روش، با یک هستان‌شناسی مرجع که به طور دستی در قلمروی مورد نظر ساخته شده است، مورد مقایسه قرار گرفته و معیارهای فراخوان، دقت و معیار-F به منظور ارزیابی کیفیت هستان‌شناسی تولید شده، محاسبه شده است. مقایسه این معیارها، بیانگر این است که روش پیشنهادی، نسبت به سایر روش‌های موجود عملکرد بهتری دارد.

بررسی معیارهای کارایی و سودآوری وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک و استفاده از آن‌ها برای بهینه‌سازی و افزایش سود برای مدیران تجاری و طراحان این سایت‌ها بسیار مهم بوده و از موضوعات مهم پژوهشی در حیطة تجارت الکترونیک می‌باشد. در این پژوهش یک مدل ریاضی جدید مبتنی بر تئوری گراف از وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک ارائه و رفتار کاربران بر این اساس شبیه‌سازی شده است. سپس با استفاده از معیارهایی که برآمده از میزان کارایی و سودآوری وب‌سایت است الگوریتم‌هایی ارائه شده که ساختار صفحات وب‌سایت تجاری را بهبود می‌بخشد. از دستاوردهای دیگر پژوهش، ارائه رویکرد جدیدی برای بررسی وب‌سایت‌های تجاری است که بستری برای یافتن کاستی‌های این وب‌سایت‌ها ایجاد نموده و با ارائه این کاستی‌ها، اجزاء حساس و ضعیف سامانه تجارت الکترونیک را به مدیران می‌نمایاند.

در سال‏های اخیر، حجم داده‌های تولیدی در حوزه سلامت در حال افزایش است که از نمونه آن‌ها اطلاعات مربوط به شیوع همه‏گیری در جامعه است. در واقع الگوهای تماس افراد در جامعه، باعث ایجاد شبکه می‌شوند که تحلیل این شبکه از اهمیت زیادی در پیش‏گیری و کنترل شیوع بیماری‏ها برخوردار است. بنابراین ارائه مدلی برای ذخیره‏سازی این داده‌ها به نحوی که قادر باشد پرس‏وجوهای مطرح در این حوزه را به سرعت پاسخ دهد، ضروری است. در این مقاله برای ذخیره‌سازی این داده‌ها، از سیستم ذخیره‌سازی گرافی که یکی از انواع سیستم‌های «NoSQL» است، استفاده می‌کنیم. برای این کار ابتدا نیازها و پرس‌وجوهای مطرح در این حوزه را مشخص نموده و بر اساس آن مدل مناسب را در سیستم گرافی (neo4j) طراحی می‌کنیم. برای ارزیابی کار خود، طراحی مدل در یک سیستم رابطه‌ای (mysql) را نیز انجام داده و کارایی این دو را در پاسخ به پرس‌وجوها را با هم مقایسه کرده‌ایم. نتایج نشان می‌دهند که کارایی سیستم گرافی در بسیاری از موارد (مانند پیدا کردن مسیر انتقال بیماری، کوتاهترین مسیر بین دو فرد، پیماش گراف،... ) بهتر از سیستم رابطه‌ای است.

اخیرا استاندارد 802.15.4e، به منظور افزایش قابلیت اطمینان در زیر لایه کنترل دسترسی و برای استفاده در شبکه‌های حسگر بی‌سیم ارائه شده است. استفاده از کانال‌های متعدد غیرهمپوشان احتمال رخداد تصادم بین فرستنده‌ها را کاهش داده و این خود باعث افزایش کیفیت سرویس در شبکه و کاهش مصرف انرژی می‌شود. مکانیسم TSCH در این استاندارد هر گره حسگر را قادر می‌سازد تا ارسال بسته داده خود را بر روی یک کانال خاص و در یک اسلات زمانی معین زمانبندی کند. با این حال نحوه تخصیص کانال/اسلات و الگورریتم آن در استاندارد مشخص نشده است. در این مقاله، یک مکانیسم زمانبندی اسلات/کانال مبتنی بر 802.15.4e-TSCH برای شبکه‌های حسگر چندگامه ارائه می-شود. در مکانیسم پیشنهادی، هر گره به صورت توزیع‌شده و بر اساس حجم ترافیک عبوری اسلات‌های موردنیاز خود را برای ارسال داده تعیین می‌کند. در این روش با تخصیص اسلات‌های اختصاصی بیشتر به گره‌های نزدیک چاهک، امکان رخداد تصادم را در آن ناحیه کاهش می‌دهیم. نتایج اولیه شبیه‌سازی بر بستر OpenWSN حاکی از عملکرد کارآمد روش پیشنهادی است.

در اين مقاله، یک الگوريتم با ويژگي‌های خود-پاياسازی و محدودسازی خطا برای ساخت مجموعه غالب مینیمال به منظور خوشه‌بندی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم، پيشنهاد می‌شود. الگوریتم‌های مشابه يا به کلی از ويژگی محدودسازی خطا بی‌بهره‌اند و یا چون اساساً با دید کاربردی خاصی طراحی نشده‌اند، با محيط عملياتی شبکه‌های حسگر تناسب ندارند. الگوریتم پیشنهادی قابلیت تنظیم وابستگی گره‌ها به سرخوشه را دارد؛ از پيکربندی‌های تک‌خطايي با پيچيدگی زمانی و مکانی O(1) ترميم می‌شود و تحت سیاست زمانبندی توزيعی ناعادلانه کار می‌کند که بیشترین مشابهت با معماری شبکه‌های حسگر را دارد. ساخت مجموعه غالب مینیمال، چون عدم مجاورت گره‌های سرخوشه را الزامی نمی‌کند، تعداد تغییر حالت کمتری تا پیکربندی مجاز نیاز دارد و ساختار خوشه‌های حاصل از آن نیز بهینه‌تر است. کاهش تعداد پيام‌های بروزرسانی، ایجاد ساختار خوشه‌بندی کارآمدتر و پايدارسازی با حداقل تغيير در ساختار توپولوژيکی از ویژگی‌های اساسی الگوريتم می‌باشند. نتایج حاصل از شبیه‌سازی نشان خواهد داد که صرف نظر از تعداد و تراکم گره‌ها، روش پيشنهادی علاوه بر ترمیم سريع در مقابل خطاهاي مقياس کوچک، زمانِ رسيدن به پايداري با شروع از پيکربندي دل‌خواه اوليه را نيز نسبت به روش‌هاي قبلي بهبود می‌دهد.

در وب معنایی، داده‌ها ساخت‌یافته هستند و از طریق پیوندهای معنایی به یک دیگر متصل شده‌اند. ساخت یافتگی داده‌ها، این امکان را فراهم می‌کند که بتوان براساس پرس‌وجوهای ساخت‌یافته و دقیق SPARQL به جستجوی وب پرداخت. بنابراین برخلاف وب اسناد که در آن، جستجو تنها براساس پرس‌وجوی کلمه‌ی کلیدی ممکن بود، در وب معنایی امکان پاسخ به پرس‌وجوهای غیرمبهم SPARQL به وجود آمده است. باتوجه به اینکه تمام نتایج بازگردانده شده در پاسخ به یک پرس‌وجوی SPARQL باید تمام شرایط ذکر شده در پرس‌وجو را برآورده نمایند، بررسی تمام نتایج و یافتن پاسخ مطلوب برای کاربر، امری زمان‌بر خواهد بود. در نتیجه نیاز به روش‌هایی برای رتبه‌بندی نتایج پرس‌وجو‌های SPARQL وجود دارد که بتواند به کاربر کمک کند تا سریع‌تر پاسخ مورد نظر خود را بیابد. در این مقاله با تطبیق روش رتبه‌بندی PageRank و تخصیص خودکار وزن به پیوندهای معنایی مختلف، یک روش رتبه‌بندی برمبنای تحلیل پیوند برای نتایج پرس‌وجو‌های SPARQL پیشنهاد شده‌است. روش تخصیص وزن، براساس تفکیک پیوندهای معنایی عام و خاص عمل می‌نماید. نتایج حاصل از ارزیابی نشان می‌دهد که روش تخصیص وزن پیشنهادی، در محاسبه‌ی رتبه موفق است و باعث بهبود دقت الگوریتم رتبه‌بندی می‌شود.

در این مقاله به روشی برای حذف و کاهش نویز از گفتار می‌پردازیم که بر کدگذاری تنک و اصول انقباضي بنا شده است. کل عملیات در حوزه زمان انجام می‌گیرد. از مهمترین کاربردهای این روش می‌توان به استفاده در سیستم‌های تشخیص گفتار و نیز در ساخت سمعک برای کم‌شنواها، اشاره نمود که کاهش نویز در این سیستم‌ها حیاتی هستند. نکته‌ی مهم در روش كدگذاري تنك چگونگي تعیین پارامترهای لازم براي تابع انقباض و تخمین واریانس نویز است. در این روش تخمین واریانس نویز با روشی ابتکاری در زمان آزمایش انجام می‌پذیرد، و تعیین سایر پارامترهای لازم در زمان آموزش از روی دادگان تمیز به خوبی انجام می‌پذیرد و سبب می‌گردد که نه‌تنها نویز بسیار خوب کاهش یابد، بلکه ساختار كليدي گفتار نیز حفظ گردد. كارايي روش فوق با الگوريتم‌هاي شناخته شده‌اي چون فيلترگذاري وینر و تفريق طيفي با سه مقیاس نسبت سیگنال به نویز قطعه‌ای، ارزیابی ادراکی کیفیت گفتار و ‌میانگین امتیاز ‌نظرات ارزیابی و مقایسه مي‌گردد و نتيجه گرفته مي‌شود كه برتري قابل توجهي نسبت به سایر روش ها ارائه داده است. به‌عنوان نمونه در مقیاس نسبت سیگنال به نویزقطعه‌ای، کدگذاری تنک انقباضی در نسبت ‌سیگنال ‌به ‌نویز 10 دسی‌بل 2/6 بوده درحالی‌که فیلترگذاری‌وینر 8/2و تفریق طیفی نتیجه بهتری از 2/2 ارائه نداده است و در شدت‌های دیگر نویز نیز به همین منوال می‌باشد.

اطلاعات فشرده شده‌ی سیگنال ویدئو، نسبت به خطاهای کانال بسیار حساس می‌باشد، به‌طوری که در هنگام انتقال، برخی از اطلاعات درون تصویر از بین رفته و کیفیت تصویر دریافتی خراب می‌گردد. لذا بازیابی اطلاعات از بین رفته، از اهمیت فراوانی برخوردار می‌‌باشد. در زمینه اختفای خطا‌، روش‌های فراوانی وجود دارد که هر یک دارای ویژگی خاصی می‌باشند. روش پیشنهادی در این مقاله با استفاده از چند نمونه‌ی شناخته شده و مناسب در مجاورت بلاک خراب، به درون‌یابی اطلاعات گم‌شده می‌پردازد. بازسازی تصویر با داشتن یک مجموعه محدود از توابع بخش‌های مجاور، انجام می‌گیرد. روش پیشنهاد شده کارآمد، پویا و ارائه دهنده یک نتیجه بسیار خوب درکیفیت دیداری تصویر می‌باشد. همچنین نتیجه‌ی این درون‌یابی برای لبه‌ها‌ی متعدد و بافت‌های پیچیده و غیرهمگن تصویر، قابل توجه است. در مقایسه با روش‌های مشابه، پیاده‌سازی این روش، بدون آن‌که در کیفیت تصاویر بازسازی شده خللی ایجاد کند، پیچیدگی محاسباتی را پایین آورده و نیز زمان پردازش را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد. نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهد که در روش پیشنهادی، میانگین نسبت سیگنال به نویز برای تصاویر مورد آزمایش حدود dB 6 نسبت به روش [13] افزایش دارد.

انجمن‌های برخط مکان‌هایی هستند که افراد می‌توانند آزادانه نظرات خود را در آنها اعلام کنند. یکی از ویژگی‌های مهم انجمن‌های برخط این است که به مکانی برای اشتراک‌گذاری دانش تبدیل شده‌اند. تنوع کاربران و حجم دانش به اشتراک گذاشته شده در چنین محیط‌هایی بسیار بالاست، ولی مکانيزمی توانمند به منظور تعيين ميزان اعتماد به دانش اعضا وجود ندارد. با یافتن خبرگان در انجمن‌های برخط، می‌توان ميزان اعتماد به نظرات ارسالی کاربران و پاسخ‌های ارائه شده را تعيين نمود و در سامانه‌های مدیریت دانش مورد استفاده قرار داد. پیش‌تر برای این رتبه‌دهی الگوریتم PageRank مورد استفاده قرار گرفته است. با توجه به اینکه الگوریتم PageRank تنها تعداد ورودی‌ها و خروجی‌ها که در اینجا میزان پاسخ دهی به سوالات را نشان می‌دهد، به تنهایی الگوریتم مناسبی برای یافتن خبرگان نیست. در این پژوهش جهت رفع این موضوع الگوریتمی پیشنهاد می‌دهیم که علاوه بر مد نظر قرار دادن الگوریتم PageRank منطبق شده با مساله، شهرت افراد را که با توجه به تاریخچه‌ی بازخورد اعتمادهای دریافتی از سوی سایر کاربران شکل گرفته است، خبرگان هر حوزه را شناسایی و رتبه‌دهی می‌کنیم. از داده‌های انجمن برخط MetaFilter برای ارزیابی راه‌حل پیشنهادی بهره میبریم و با مقایسه آن با سایر روش‌ها، برتری راه‌حل ارائه شده را نشان می‌دهیم.

امروزه آموزش و یادگیری الکترونیکی با توجه به کارآیی آن در حوزه‌های مختلف، مورد توجه قرار گرفته است که این موضوع در حوزه‌ی پزشکی با توجه به حساسیت این حوزه از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. با به خدمت گرفتن آموزش الکترونیکی به شیوه‌ی مناسب می‌توان سرعت و کیفیت آموزش پزشکی را بهبود داد و جلوی خطاهای انسانی این حوزه که آسیبی جدی به جامعه وارد می‌آورد را تا حدودی گرفت. با توجه به حساسیت خاص اتاق اورژانس و اهمیت کسب تجربه برای پزشکان و دانشجویان پزشکی برای کار در این بخش، در این پژوهش، پیاده‌سازی اتاق اورژانس مجازی مورد توجه قرار گرفته است. اتاق اوژانس مجازی در واقع محیطی است که افراد با تعامل با اشیاء موجود در آن، از جمله بیمار، یک روند آموزشی سریع و آسان را طی می‌کنند. طراحی محیط به کمک نرم‌افزارهای سه‌بعدی‌ساز3ds Max و تکنولوژی ساخت بازی‌های سه‌بعدی در موتور بازی‌ساز Unity 3D صورت گرفته است. به کارگیری موتور بازی در افزایش سرعت ساخت یک محیط سه‌بعدی نقش مهمی دارد. محیط طراحی شده یک اتاق اورژانس با امکاناتی اولیه از جمله دماسنج، گوشی پزشکی، دستگاه اندازه‌گیری فشارخون، دستگاه الکتروکاردیوگراف و امکانات ثبت و مشاهده‌ی تصاویر X-ray می‌باشد. تلاش شده است تا محیط مجازی ایجاد شده تا حد امکان ساده، قابل کنترل و شبیه به محیط واقعی باشد. زمان‌دار بودن و فراهم نمودن امکاناتی جهت دریافت اطلاعات بیمار از جمله قابلیت‌های این محیط است. همچنین از جمله ویژگی‌های این محیط می‌توان به فراهم شدن امکان تمرین مدیریت شرایط در مواجهه با بیمار، عدم اضطراب مربوط به معاینه و تشخیص، و بی‌خطر بودن تجربه‌ی تشخیص نادرست بیماری و تجویز نامناسب دارو اشاره نمود.

الگوریتم رقابت استعماری روشی در حوزه محاسبات تکاملی است که به یافتن پاسخ بهینه مسائل مختلف بهینه‌سازی می‌پردازد. همانند همه الگوریتم‌های تکاملی، الگوریتم رقابت استعماری نیز مجموعه اولیه‌ای از جواب‌های احتمالی را تشکیل می‌دهد که هر کدام از این جواب‌ها در اصطلاح الگوریتم رقابت استعماری، کشور نامیده می‌شود. از بین کشورهایی که دارای تابع هزینه بهتری نسبت به بقیه هستند، تعداد مشخصی به عنوان کشورهای استعمارگر انتخاب شده و سایر کشورها، تحت عنوان مستعمرات به سمت استعمارگرها در فضای متغیرهای مسأله حرکت می‌کنند. در این الگوریتم، کشورهای استعمارگر هیچ حرکتی انجام نمی‌دهند و بدون توجه به فضای پیرامون خود ساکن هستند؛ به همین دلیل ممکن است الگوریتم، در بهینه‌های محلی تابع هزینه قرار بگیرد و از یافتن یا نزدیک شدن به جواب بهینه سراسری بازبماند. در این مقاله جهت افزایش قدرت الگوریتم رقابت استعماری، عملگر حرکت استعمارگرها به سمت بهترین استعمارگر و همچنین جستجوی فضای اطراف بهترین استعمارگر به وسیله تولید جواب‌های تصادفی در داخل شعاع معینی پیرامون آن، پیشنهاد شده است. عملکرد الگوریتم پیشنهادی به وسیله توابع محک مختلفی ارزیابی شده و نتایج تجربی نشان‌دهنده برتری الگوریتم رقابت استعماری بهبود یافته پیشنهادی نسبت به سایر الگوریتم‌های مطرح مانند الگوریتم PSO، ABC و ICA استاندارد می‌باشد.

امروزه مدل‏سازی و تولید ترافیکی مشابه با ویژگی‏‌های ترافیک اینترنت نیازی ضروری است. در این مقاله، مدل جدیدی برای شبیه‏‌سازی لایه‏‌های کاربرد و نشست ارائه و فرآیند ورود جریان با ویژگی‏‌های مشابه با ترافیک واقعی اینترنت تولید می‎شود. در مدل ارائه شده دو دسته کاربر فیل و موش با ویژگی‏های رفتاری متفاوت شناسایی شده و برای هر دسته، توزیع آماری مربوط به پارامترهای تاثیرگذار در فرآیند ورود جریان از ترافیک واقعی استخراج می‏‌شود. سپس با استفاده از توزیع‏ آماری استخراج شده، فرآیند ورود جریان به صورت مقیاس‌‏پذیر و تصادفی تولید می‏‌شود؛ به‏طوری‏که این فرآیند با ویژگی‏‌های ترافیک واقعی سازگار بوده و می‏تواند در حوزه‏‌های مختلف مطالعات شبکه نظیر تشخیص ناهنجاری مفید باشد.

استخراج ویژگی، یکی از مراحل مهم پیش پردازش است. با این هدف که داده‌های با ابعاد بالا را به داده‌های با ابعاد پایین تبدیل کنیم. آنالیز طبقه‌بند خطی از متداول‌ترین روش‌های استخراج ویژگی خطی است. یکی از مشکلات این معیار، در مقابله با داده‌های ناهمگن است، كه برای رفع این مشكل، معیار چيرنف پیشنهاد شد. این معیار به دنبال یک ترکیب خطی است تا فاصله چيرنف بین دو توزیع را به حداکثر برساند. در این مقاله، ماتریس‌های پراکندگی جدید، براساس موقعیت قرار‌گيري نمونه‌ها تعریف شده است،که موجب جلوگیری ازتاثیرپذیری معیارچيرنف از جفت کلاسی که در فضای واقعی دور هستند، شده و نرخ کارایی طبقه‌بندی چيرنف را بهبود می‌بخشد. عملکرد روش پیشنهادی برروی داده‌های واقعی برگرفته شده از پایگاه‌ داده‌های UCI توسط روش اعتبارسنجی ضربدری 10 Fold Cross Validation، ارزیابی شده است، نتایج آزمایش‌ها نشان‌دهنده برتری روش پیشنهادی نسبت به روش‌‌های مرز دانش می‌باشد.