انجمن کامپیوتر ایران

با رشد روزافزون شبکه‌های کامپیوتری در جوامع بشری، اکثر خدمات در این جوامع بر بستر شبکه‌ها ارائه می‌گردد که بسیاری از این خدمات از اهمیت خاصی برخوردار هستند. با این حال، برای جلوگیری از اختلال در خدمات، باید از صحت طراحی و پیاده‌سازی عوامل دخیل در شبکه اطمینان حاصل کرد. یکی از این عوامل، پروتکل‌های شبکه هستند که عملکرد درست هر یک از آنها، از اهمیت زیادی برخوردار است. بررسی مدل، روشی خودکار برای وارسی سیستم‌های همروند حالت متناهی است. این روش در عمل به صورت دقیق برای وارسی پروتکل‌های ارتباطی استفاده شده است. با توجه به ویژگی خودکار بودن فرآیند بررسی مدل، این روش می‌تواند برای وارسی پروتکل‌های شبکه، که ویژگی‌های ایمنی و عاقبت به خیری در آنها ضرورت دارد، بصورت کارآمد استفاده شود. در این مقاله، مدل پروتکل تکرار انتخابی شبکه را به عنوان یک پروتکل پرکاربرد در شبکه‌های بیسیم، مدل‌سازی کرده، سپس خواص مورد انتظار این پروتکل را با ارائه فرمول‌های منطق زمانی خطی با استفاده از ابزار بررسی مدل نمادین Spin وارسی می‌کنیم. نتایج حاصل از پیاده‌سازی و وارسی مدل پروتکل تکرار انتخابی، اهمیت استفاده از روش بررسی مدل در کاربردهایی مشابه و اقتضائات آنها را نشان می‌دهد.

در این مقاله روشی برای کاهش رنگ نقشه‌ای دستی فرش، پیش از نقطه‌گذاری ارائه شده است. یکی از مشکلات این کار پیوسته نبودن نواحی در نتیجه‌ی نهایی است. در این مقاله بر روی این مشکل تمرکز شده و روشی ارائه شده است تا نواحی پیوسته‌تری به دست آید. در روش ارائه‌شده، پس از پیدا شدن نواحی اولیه، این نواحی توسط الگوریتم رشد ناحیه‌ی پیشنهادی، رشد داده‌شده و سپس رنگ پیکسل‌های باقیمانده نیز تعیین‌ می‌شود. در این مرحله الگوریتم ادغام پیشنهادی، نواحی همسایه‌ی مشابه را باهم ادغام می‌کند. کاهش رنگ نهایی توسط الگوریتم C-میانگین صورت گرفته و تعداد رنگ به 1.2 برابر تعداد اعلام‌شده توسط کاربر می‌رسد. دو الگوریتم رشد نواحی اولیه و ادغام نواحی همسایه باعث شده‌اند که نواحی پیوسته‌تری حاصل شود.

سیستم‌های استنتاج فازی حوزه‌های کاربردی متعددی دارند و موتورهای استنتاج مختلفی برای آنها ارائه شده است که موتور استنتاج فازی ممدانی یکی از مرسوم‌ترین آنها است. سیستم‌های استنتاج فازی بر اساس یک سری قوانین به شکل اگر-آنگاه کار می‌کنند. مراحل عملیاتی سیستم استنتاج فازی عبارتند از 1) دریافت ورودی توسط قسمت اگر قواعد 2)محاسبه نتایج توسط قسمت آنگاه قواعد و 3)تجمیع محاسبات فازی و ایجاد خروجی به صورت غیر‌فازی است. مدل-سازی سیستم‌های استنتاج فازی با اهداف مختلفی صورت می‌پذیرد که اثبات صحت سیستم و قواعد آن از جمله این هدف‌ها هستند. برای این منظور لازم است از زبان‌های مدل‌سازی صوری استفاده شود. شبکه‌های پتری رنگی علاوه بر داشتن مبنای صوری دارای واسط کاربر گرافیکی ساده‌ای هستند که فرایند مدل‌سازی و تحلیل مدل را بسادگی امکان پذیر می‌کند. این شبکه‌ها با داشتن ابزار مناسب امکان مدل‌سازی سلسله مراتبی را نیز مهیا می‌کنند. در این مقاله با استفاده از شبکه‌های پتری رنگی موتور استنتاج فازی ممدانی بصورت سلسله مراتبی مدلسازی شده است. سپس توسط مثال‌های موردی به بررسی کارکرد موتور استنتاج فازی ممدانی پرداخته شده است. مدل ارائه شده جهت آموزش کارکرد موتور استنتاج ممدانی، اثبات صحت کارکرد سیستم و صحت قوانین قابل استفاده است.

هدف شبکه‌های حسگر بی‌سیم و سامانه‌های حسگر هوشمند، انتقال اطلاعات به یک ایستگاه پایه و در صورت لزوم، تصمیم گیری از روی آن برای انجام عملیاتی بخصوص است. این اطلاعات توسط حسگرها از محیط جمع آوری می‌شود. در نتیجه نقش حسگرها بسیار پر اهمیت است که معمولاً از دید محققان و طراحان این زمینه کمتر مورد توجه قرار می‌گیرد. حسگرها را می توان از نقطه نظر پارامتر اندازه گیری به انواع مکانیکی، الکتریکی، گرمایی، مغناطیسی، درخشندگی، شیمیایی و زیستی تقسیم بندی کرد. طی سال‌های اخیر حسگرهای زیستی پیشرفت‌های زیادی در عرصه‌های گوناگون داشته‌اند. این حسگرها به منظور پایش فرآیندهای زیستی موجودات زنده به مراتب بیشتر از قبل در حوزه‌های مختلف مانند کاربردهای سلامت و پزشکی، کشاورزی و تکنولوژی موجود در ماشین آلات مورد استفاده و تحقیق قرار‌گرفته‌اند. در اين مقاله، چند حسگر زیستی را انتخاب کرده و به بیان کاربرد، عملکرد و نیز سیستم آن‌ها پرداخته‌ایم. حسگرهای زیستی انتخاب‌شده در حوزه‌های مختلفی از نقطه نظر جمع‌آوری اطلاعات از پدیده‌ی مورد ارزیابی، قرار دارند. بدین منظور، پس از معرفی و بررسی هر کدام ، ویژگی‌های آن از قبیل زمان پاسخ، نحوه¬ی ارتباط با پدیده‌ی مورد ارزیابی و مرحله‌ی اجرایی یا تحقیقاتی آن‌ها، در قالب جدولی ارائه شده است.

خوشه‌بندی به‌عنوان یک روش یادگیری بدون نظارت، یکی از تکنیک‌های اصلی داده‌کاوی محسوب می‌شود. انباره داده یک منبع داده خوب برای روش‌های داده‌کاوی ازجمله خوشه‌بندی است. در محیط‌های انباره داده، به‌صورت دوره‌ای حجمی از داده‌ها به داده‌های موجود اضافه می‌شود. در این حالت، خوشه‌های کشف‌شده از داده‌های موجود در انباره داده باید به‌روز شوند. در این مقاله یک الگوریتم خوشه‌بندی مبتنی برچگالی افزایشی ارائه شده است که توانایی استفاده در محیط‌های انباره داده شامل داده‌های با چگالی متفاوت را دارد. الگوریتم ارائه‌شده علاوه بر افزودن افزایشی نقاط، توانایی افزودن افزایشی خوشه‌ها را نیز دارد. الگوریتم افزایشی ارائه‌شده با توجه به مقایسه‌ای که انجام داده‌ایم، بر مبنای یکی از بهترین الگوریتم‌های خوشه‌بندی مبتنی برچگالی که قابلیت کشف خوشه‌های با چگالی متفاوت را دارد، ارائه شده است. روش کار الگوریتم ارائه‌شده به این صورت است که ابتدا نقاط جدید اضافه‌شده را با استفاده از الگوریتم MD-DBSCAN خوشه‌بندی می‌کند و سپس خوشه‌های حاصل را به خوشه‌های موجود در انباره داده اضافه می‌کند. ما الگوریتم پیشنهادی را بر روی مجموعه داده‌های استاندارد آزمایش کرده‌ایم. نتایج آزمایش‌ها نشان می‌دهد که الگوریتم IMD-DBSCAN دارای دقت بالایی بوده و نسبت به الگوریتم MD-DBSCAN برای به‌روز کردن خوشه‌ها نیاز به پرس وجو ناحیه‌ای بسیار کمتری دارد و درنتیجه دارای افزایش سرعت بسیار خوبی بوده است.

گسترش کاربرد توجه بينايي در زمينه‌هاي مختلف علوم کامپيوتر و بينايي ماشين سبب ايجاد انگيزه‌هاي بيشتر براي طراحي و توسعه الگوريتم‌هاي تشخيص برجستگي شده است. از جمله اين کاربردها مي‌توان به بخش‌بندي هوشمند تصوير، بازيابي هدف در تصوير و يا فشرده‌سازي تصوير اشاره کرد. با اين وجود بسياري از روش‌هاي موجود قادر به شناسايي نواحي برجسته در صحنه‌هايي با زمينه شلوغ و زمينه تکراري به صورت همزمان نيستند. از اين رو در اين مقاله، يک روش شناسايي نواحي برجسته مبتني بر تبديل موجک ايستان با استفاده از وزندهي جزئيات در هر مقياس تبديل موجک براي حل اين مسئله ارائه داديم که مي‌تواند نواحي برجسته را براي زمينه‌هاي مختلف با دقت بالا شناسايي کند. پارامترهاي اين روش ابتدا بر روي يک پايگاه تصاوير تنظيم شده، سپس الگوريتم پيشنهادي بر روي پايگاه تصاوير بزرگتري بر اساس استانداردهاي موجود با روش‌هاي ديگر در زمينه شناسايي نواحي برجسته مورد ارزيابي و مقايسه قرار داده مي‌شود. نتايج روش پيشنهادي دقت بالاتر آن نسبت به ديگر روش‌هاي شناسايي نواحي برجسته را نشان مي‌دهد.

شناسایی ناهنجاری‌های کروموزومی بخش ضروری از تشخیص و درمان اختلالات ژنتیکی و تعدادی از انواع سرطان‌هاست. سیتوژنتیک ابزار ارجح در تشخیص بیماری‌های ژنتیکی است. در سیتوژنتیک، کاریوتایپ که آرایه نظام‌مندی از کروموزوم‌های یک انسان است، توسط عکس‌برداری از هسته یک سلول با استفاده از میکروسکوپ‌های نوری به دست میاید و مورد تجزیه‌ و تحلیل قرارمی گیرد که در آن کروموزوم‌ها بر اساس ویژگی‌های مورفولوژیکی جفت و مرتب می‌شوند. در حال حاضر این تجزیه‌وتحلیل به‌صورت چشمی توسط تکنسین‌های آزمایشگاهی انجام می‌شود که این فرایند وقت‌گیر و دارای خطاهای انسانی است. هدف اصلی در این مقاله تشخیص خودکار وجود ناهنجاری‌های کروموزومی در کاریوتایپ های انسانی است. گام اصلی در خودکار سازی این روش تعریف برخی ویژگی‌های مورفولوژیکی برای هر کروموزوم است. در این روش به‌صورت خودکار با محاسبه طول و نسبت بازوهای کوتاه و بلند هر کروموزوم و مقایسه آن با کاریوتایپ های نرمال متوجه تغییرات کروموزومی و وجود یا عدم وجود ناهنجاری‌ها در آن‌ها می‌شوند. این روش بر روی 22 تصویر کاریوتایپ بیمار تست شد و همه انواع ناهنجاری در کاریوتایپ های انسانی قابل ‌تشخیص بود، به‌جز در مواردی که ناهنجاری جابجایی بین دو قطعه از کروموزوم که دارای اندازه کاملاً مشابه در دو بازوی نظیر هم (p یا q) هستند.

پيشرفت‌هاي اخير در فن‌آوري نانو و بطور خاص در نانوالکترونيک، مسير پيشرفت ساخت ماشين مولکولي را فراهم مي‌کند که شامل ابزار يکپارچه‌اي است که اين ابزار بايد قادر باشند حواس اصلي، اتصال به سيستم‌هاي منبع نيرو، بارگزاري کنترل از راه دور، انتقال اطلاعات و عمل کردن را در بر بگيرند. ازطرفی مجموعه‌ی این وظایف، طراحی ماشین‌های مولکولی را پیچیده می‌سازد و از طرف دیگر همگام نبودن پیشرفت‌های فن‌آوری نانو با ماشین‌های مولکولی طراحی شده، آن‌ها را دور از دسترس ساخته است. در این مقاله به منظور افزایش امکان تولید نانوذرات و با توجه به محدودیت‌های فن‌آوری نانوی امروزی، پیچیدگی سخت افزاری نانوذرات به حداقل رسانده شده و پیشنهاد می شود از فن‌آوری محاسبات DNA، که اخیرا به صورت تجربی در مقالات گزارش شده است، با استفاده از مفهوم انتزاعی اتوماتا برای انجام محاسبات درون نانوذره، استفاده شود. همچنین برای از دست ندادن قابلیت اجرایی نانوذرات، از ازدحامي از نانو ذرات مبتني بر DNA برای پیاده سازی توابع استفاده شده است. درپایان، شبیه‌سازی برای تخمین چندین تابع غیرخطی با دقت قابل ملاحظه‌ای آورده شده است. همچنین نشان داده شده است که در صورت افزایش پیچیدگی تابع، با افزایش تعداد نانوذرات، باز می‌توان با دقت بالایی تابع را تخمین زد.

یک رویکرد برای جداسازی موسیقی از گفتار به عنوان یک مساله جداسازی منابع تک کاناله، روش عامل بندی نامنفی ماتریس (NMF) می‌باشد. در این روش، طی روندی تکراری، طیف نگار سیگنال مخلوط به طیف نگار سیگنال‌های سازنده‌اش (منبع) تجزیه می‌شود. در این راستا، در مرحله آموزش NMF استاندارد، طیف نگار هر سیگنال منبع، به صورت ضرب دو ماتریس با درایه‌های نامنفی، موسوم به ماتریس‌های وزن و پایه عامل‌بندی می‌شود. این ماتریس‌ها طی روندی تکراری مبتنی بر یک تابع هزینه تخمین زده می‌شوند. یک مشکل روشNMF، مستقل در نظر گرفتن عناصر ماتریس پایه در تابع هزینه است. یک روش حل این مشکل در نظر گرفتن پیوستگی زمانی طیف با افزودن عبارتی تنظیم کننده به تابع هزینه است. در این مقاله پیشنهاد می‌شود علاوه بر افزودن عبارت تنظیم کننده، ماسک وینر به عنوان پس پردازش بر سیگنال جدا شده گفتار درخروجی NMF اعمال شود تا کیفیت سیگنال جدا شده بهبود یابد. نتایج آزمایش‌ها، نشانگر موفقیت به‌کار‌گیری روش پیشنهادی در بهبود کیفیت جداسازی برای دو تابع هزینه Kullback-Leibler و Itakura-Saitoدر NMF است. بهترین نتیجه با اعمال این روش در NMF مبتنی بر تابع هزینه Kullback-Leibler به دست آمده است که سبب بهبود نرخ سیگنال به تداخل(SIR) به میزان 2 دسی بل شده است.

در این مقاله، تخمین حالت سیستم در حضورِ دو گونه نویز غیرگاوسی (مخلوطِ گاوسی و پرت) مورد بررسی قرار گرفته است. فیلتر کالمن یکی از الگوریتم‌های تخمین حالت است که در حضور نویز گاوسی، جواب بهینه ارائه می‌دهد، ولی درصورتی‌که نویز غیرگاوسی باشد، بهینه نیست. برای حل این چالش، در یادگیری نظریه اطلاعاتی، معیاری با نام کورآنتروپی ارائه‌شده است که به دلیل استفاده از مُمان‌های مرتبه بالا در سیگنال، نسبت به نویز غیرگاوسی مقاوم است. فیلتر کالمن مبتنی بر معیار بیشینه کورآنتروپی، تنها در یک مقاله مورد بررسی قرارگرفته و یک رابطه غیر بازگشتی، ارائه نموده است که همواره پایدار نیست. در این مقاله، ابتدا روش غیر بازگشتی اخیر را بهبود داده و سپس روش بازگشتی جدیدی را ارائه خواهیم نمود که نسبت به نویز غیرگاوسی مقاوم است. روش ارائه‌شده دارای دو مزیتِ دقتِ تخمین بالا و زمان اجرای پایین، به‌طورهمزمان است. در انتها نیز الگوریتم پیشنهادی را در یک کاربرد رهگیری پیاده‌سازی می‌کنیم و برتری آن را در مقایسه با سایر روش‌های موجود، نشان می‌دهیم.

یکی از مسائل پایه‌ای و مطرح در زمینه پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر، استخراج نقاط متناظر در دو تصویر می‌باشد. در واقع در دید استریو، به نقاطی نقاط متناظر گفته می‌شود که در هر دو تصویر قابل ثبت است اما به دلیل تغییر موقعیت دوربین نسبت به محیط، در مختصات مختلفی در دو تصویر قرار گرفته‌اند. هدف از استخراج نقاط متناظر شناسایی و ایجاد ارتباط بین این نقاط می‌باشد. استخراج نقاط متناظر کاربرد‌های زیادی در پردازش تصویر دارد و پایه و بنیاد بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری هوشمند در پردازش تصویر می‌باشد. به عنوان مثال می‌توان به الگوریتم‌هایی مثل بازسازی سه بعدی، تشخیص یک جسم در تصویر، بازیابی تصاویر و آنالیز حرکت اشاره نمود که در اولین قدم نیاز به شناسایی نقاط متناظر در دو تصویر دارند. اخیرا، تحقیقات زیادی در استخراج نقاط متناظر در تصاویر شده است اما با این وجود این الگوریتم‌ها دارای خطا هستند و بسیاری از نقاطی که به عنوان نقاط نظیر هم، توسط این الگوریتم‌ها معرفی می‌شوند به اشتباه شناسایی شده‌اند که در اصطلاح به آنها نقاط پرت گفته می شود. در این مقاله یک روش جدید برای شناسایی نقاط پرت ارائه می‌شود که می‌تواند به عنوان یک فرایند تکمیلی با همه روش‌های موجود استخراج نقاط متناظر ترکیب شده و باعث افزایش دقت آنها شود. این روش بر اساس ویژگی‌های هندسی بدست آمده از نقاط کلیدی تصویر، یک ضریب اطمینان به نقاط متناظر اختصاص می‌دهد و نقاطی به عنوان نقاط متناظر استخراج می‌شوند که ضریب اطمینان بالاتری دارند. نتایج بدست آماده از الگوریتم پیشنهادی نشان می‌دهد که روش ارائه شده در مقایسه با الگوریتم‌های مرتبط دیگر بسیار کاراست.

الگوريتم تقويت تطبيقي يا AdaBoost يک روش جمعي براي دسته بندي داده است، که به دليل دقت بالا و پايداري در برابر نمونه داده‌هاي نويزي مورد توجه بسياري از محققان حوزه شناسايي الگو و يادگيري ماشين قرار گرفته است. در اين مقاله براي ارتقاء کيفيت عملکرد اين الگوريتم پيشنهاد مي‌شود که مکان نمونه داده‌هاي آموزشي که الگوريتم در مواجهه با آنها عملکرد خوبي از خود نشان نمي دهد، به طور موقتي به گونه‌اي تغيير داده ‌شود که در هر گام عمل دسته بندي براي دسته بند آن گام آسان تر گردد. به اين منظور ابتدا مدل با تعدادي گام مشخص آموزش مي‌بيند. سپس دسته بندي نمونه داده‌هاي آموزشي با اين مدل آموزش ديده انجام گرفته، و نمونه‌هايي که اشتباه دسته بندي شده‌اند به سمت نمونه‌هايي که درست دسته بندي شده‌اند سوق داده مي‌شوند. سپس يادگيري براي تنظيم وزنها ادامه يافته و در چند گام مشخص اين نمونه هاي تغيير مکان يافته به مکان اصلي خود بازمي‌گردند. براي ارزيابي کارايي الگوريتم پيشنهادي، نتايج حاصل از روش پيشنهادي بر روي چند مجموعه داده استاندارد با نتايج الگوريتم تقويت تطبيقي اصلي مورد مقايسه قرار گرفت، و مشاهده شد که روش پيشنهادي توانسته است عملکرد الگوريتم تقويت تطبيقي را بهبود بخشد.

چارچوب‌های متعددی برای استفاده و بکارگیری از مفاهیم سرویس‌گرایی در حوزه معماری سازمانی ارائه شده‌اند. از اصلی‌ترین این چارچوب‌ها می‌توان به چارچوب‌های‌ سرویس‌گرایی زکمن اشاره کرد که مفاهیم سرویس‌گرایی را به چارچوب زکمن وارد کرده‌اند. اما سوال مهمی که در این زمینه مطرح می‌گردد، این است که هر یک از چارچوب‌های ارائه شده تا چه میزان در بهره‌گیری از مفاهیم سرویس‌گرایی موفق عمل کرده‌ و ابعاد مختلف این حوزه را پوشش داده‌ است. به طور طبیعی، برای پاسخ‌گویی به این سوال نیاز به تعریف معیارهایی بوده تا بعنوان ترازویی جهت سنجش و ارزیابی استفاده شود. معماری سرویس‌ مؤلفه‌ای یکی از مدل‌های مهم در حوزه سرویس‌گرایی محسوب می‌شود و به‌دلیل اینکه این مدل، توصیفی جامع و همه جانبه از مفاهیم سرویس‌گرایی ارائه می‌دهد، انتخاب مناسبی جهت کمک به ارزیابی چارچوب‌های توسعه‌یافته سرویس‌گرا می‌باشد. در این مقاله، پس از مرور کلی معماری سرویس مؤلفه‌ای و شناسایی اجزا و مفاهیم اصلی این معماری، به ارزیابی سه چارچوب‌ انتخاب شده از چارچوب‌های سرویس‌گرای زکمن، براساس معماری سرویس مؤلفه‌ای پرداخته می‌شود.

امروزه استفاده از شبکه‌های‌حسگر‌‌بی‌سیم رشد و محبوبیت گسترده‌ای یافته ‌است که به دلیل کم‌هزینه بودن بالقوه این شبکه‌ها برای انواع چالش‌های دنیای واقعی می‌باشد. این شبکه‌ها معمولاً براي انجام وظايف امنيتي حياتي مانند نفوذ و يا تشخيص نفوذ استفاده مي‌شوند بنابراین حفاظت از آن‌ها ضروری است. از طرفی این شبکه‌ها در مقایسه با شبکه‌های سنتی محدودیت‌های زیادی دارند که پیاده‌سازی مکانیسم‌های امنیتی بر روی آن‌ها را دشوارکرده ‌است. در این تحقیق چند طرح پیشنهادی جدید برای امن‌کردن شبکه‌های‌حسگر‌‌بی‌سیم بررسی شده و سعی شده‌است با استفاده از مزایای هر طرح یک روش جدید برای توافق‌کلید ارائه گردد تا سبب بهبود هزینه و کارایی شود. مقایسه‌های انجام شده نشان می‌دهد که طرح پیشنهادی جدید نسبت به طرح‌های بررسی شده انعطاف‌پذیری بیش‌تری داشته، امنیت را در سطح مطلوبی حفظ کرده و هزینه رمزنگاری را نیز به‌طور قابل‌توجهی کاهش می‌دهد.

روش‌های متفاوتی برای تشخیص هویت افراد با استفاده از امضا ارائه شده است. از اصلی‌ترین نکات که باعث ایجاد تفاوت در روش‌های مختلف می‌شود، می‌توان به انتخاب ویژگی‌های متمایزکننده و دسته‌بندی امضاها بر اساس این ویژگی‌ها اشاره کرد. هدف این مقاله ارائه روشی برای به‌کارگیری بهترین ویژگی‌ها با کمک روش‌های یادگیری ویژگی و استنتاج فازی است. در این الگوریتم پیشنهادی، ابتدا با استفاده از روش‌های یادگیری ویژگی، مجموعه‌ای از ویژگی‌های تنک به‌صورت خودکار، یاد گرفته می‌شود. در ادامه با استفاده از ویژگی‌های یاد گرفته‌شده و با کمک دسته‌بندی کننده تک کلاسی، مدل مخصوص برای هر کاربر تهیه می‌شود و درنهایت با کمک موتور استنتاج فازی و ویژگی‌های موجود در امضای آزمایشی، تصمیم نهایی استخراج می‌شود. نتایج آزمایش‌های انجام‌شده، به ترتیب نشان‌دهنده مقادیر 2 و 5 برای FAR و FRR است.

In this paper, two anomaly correction methods are proposed which are based on Markov and Stide detection methods. Both methods consist of three steps: 1) Training, 2) Anomaly detection and 3) Anomaly Correction. In training step, the Morkov-based method constructs a transition matrix; Stide-based method makes a database by events with their frequency. In detection step, when the probability of transition from previous event to current event does not reach a predefined threshold, the morkov-based method detects an anomaly. While, if frequency of unmatched events exceeds from the threshold value, Stide-based method determined an anomaly. In the correction step, the methods check the defined constraints for each anomalous event to find source of anomaly and a suitable way to correct the anomalous event. Evaluation of the proposed methods are done using a total of 7000 data sets. The window size of corrector and the number of injected anomalies varied between 3 and 5, 1 and 7, respectively. The experiments have been done to measure the correction coverage rate for Markov-based and Stide-based methods which are on average 77.66% and 60.9%, respectively. Area consumptions in Makov-based and Stide-based methods are on average 415.48µm2and 239.61 µm2, respectively.

امروزه سرویس های پیام رسان فوری (IM) امکان ارائه سرویس VoIP را روی تلفن های همراه به عنوان جایگزین تماس های تلفنی عادی فراهم می سازند. این سرویس ها که mVoIP نامیده می شوند، اپراتورهای تلفن را با این سوال مهم روبرو می سازند که آیا به اپراتورهای mVoIP اجازه اتصال به شبکه عمومی تلفن را بدهند یا نه؟ در این مقاله اثر متقابل تصمیمات اپراتور تلفن، اپراتور mVoIP و کاربران نهایی به شکل یک بازی پویای پیش رو-دنباله رو مدل شده و تعادل نش زیربازی کامل (SPNE) آن به دست می آید. SPNE به دست آمده نشان دهنده بهترین تصمیم اپراتور تلفن در خصوص اتصال و یا عدم اتصال به اپراتور mVoIP و بهترین استراتژی قیمت گذاری آن در مقابل اپراتور mVoIP و کاربران نهایی است. در نهایت نشان خواهیم داد که در شرایط خاص، اپراتور تلفن می تواند سود کل خود را با برقراری اتصال با اپراتور mVoIP و اتخاذ استراتژی قیمت‌گذاری مناسب که در این مقاله پیشنهاد می شود، افزایش دهد.

امروزه اکثر سرویس های اینترنتی از بازخورد کاربران برای بهبود کیفیت سروس دهی به آنان استفاده می نمایند. به عنوان مثال، موتورهای جستجو از اطلاعات کلیک کاربران به عنوان یک فاکتور مهم در فرآیند رتبه بندی نتایج جستجو بهره می‌برند. از همین‌رو، برخی وب سایت ها برای کسب رتبه بالاتر در بین مجموعه نتایج جستجو به انجام کلیک بر روی نتایج خود می پردازند. چون این کلیک ها توسط کاربران واقعی انجام نگرفته، اصطلاحاً به آنها کلیک های هرز گفته می شود. برای این منظور، وب سایت ها معمولاً از برنامه های نرم افزاری به نام "ربات ها" استفاده می کنند تا به صورت خودکار و توزیع شده به انجام این کار بپردازند. در این مقاله، یک روش جدید مبتنی بر دسته بندی نشست های کاربران جهت شناسائی کلیک های هرز به صورت سریع و کارآمد پیشنهاد می شود. ما در ابتدا نشست های کاربران را به صورت مجموعه ای از ویژگی ها مدل می کنیم و سپس با اعمال الگوریتم دسته بندی پیشنهادی اقدام به شناسائی نشست های غیرنرمال می نماییم. روش مطرح شده با لاگ واقعی یک موتور جستجو ارزیابی شده است. ارزیابی ها نشان می دهد که روش پیشنهادی می تواند کلیک های هرز را با دقتی بیش از 96% تشخیص دهد که در مقایسه با کارهای قبلی بهبود مناسبی از خود نشان می‌دهد.

مدل های گراف یا حتمالا تیاز جمله ابزارهای قدرتمندی هستند که به ما این امکان را می‌دهند که از ارتباطات بین نمونه داده ها به طور کار آمدی بهره ببریم. با استفاده از این مدل ها می تواند در یک قالب واحد و به طور همزمان به حل چند وظیفه (مانند تقطیع، آشکارسازی اشیاء و ..) در مسایل بینایی ماشین پرداخت به گونه ای که اطلاعات در بین وظایف رد و بدل شود. در این مقاله با بهره گیری از یک مدل گرافی سلسله مراتبی و با ترکیب وظایفِ تقطیع، آشکارسازی شیء و رتبه بندی صحنه سعی در بهبود دقتِ قطعه بندی تصاویر را داریم. روش پیشنهادی در مقایسه با مدل پایه و مدل های مرتبط دیگر، میانگین دقت تقطیع تصاویر مربوط به پایگاه داده MSRC-21 را به مقدار قابل توجهی بهبود داده است؛ این در حالیست که مدل پیشنهادی در مقایسه با مدل‌های رقیب بسیار سریعتر عمل می کند.

تخمین هزینه‌های توسعه نرم افزار، بودجه و منابعی مانند زمان و نیروی انسانی، یکی از مهمترین فعالیت ها ‌‌در مدیریت پروژه‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌های نرم افزاری است. میزان خطا در تخمین هزینه‌‌‌‌ها، سهم قابل‌‌‌‌‌‌‌‌ملاحظه ای در موفقیت و شکست یک پروژه دارد. رویکرد عمومی برای تخمین هزینه ها و سایر مسائل پروژه به بدین صورت می باشد که از سوابق و پروژه های مشابه استفاده می شود. متاسفانه تعداد پروژه هایی ‌که اطلاعات آنها به صورت مدون ثبت می شود زیاد نبوده و در این شرایط نکته ای که مطرح است فقدان اطلاعات برخی از ویژگی های پروژه می باشد. از طرفی با استفاده از پایگاه دانش ‌که سوابق و ویژگی های پروژه های قدیمی در آن ثبت شده است برای‌ تخمین منابع مورد نیاز، ابتدا خصیصه های پروژه با اطلاعات موجود در پایگاه داده انطباق داده می شود و تخمین مورد نظر براساس این اطلاعات ایجاد می شود. رگرسیون یکی از روش های مطرح در این زمینه است اما یکی از مسائلی که تجزیه و تحلیل رگرسیون را با مشکل مواجه می کند وجود داده ناقص می باشد. روش پیشنهادی برروی مجموعه داده CM1 اعمال شده است و نتایج بدست آمده نشان می دهد که ترکیب روش نزدیکترین همسایه در رگرسیون چند جمله ای غیرخطی (توان دوم) بهترین پاسخ در مقایسه با سایر رویکرد ها را دارد که حاکی از بهبود دقت و کاهش خطای نسبی است.