انجمن کامپیوتر ایران

سیستم¬های بازشناسی گفتار دارای کاربردهای مختلفی هستند که یکی از این کاربردها استفاده در طراحی نرم¬افزارهای آموزشی کودکان است. در این پژوهش یک سیستم بازشناسی گفتار کودکان برای استفاده در طراحی یک نرم¬افزار گفتاردرمانی مورد بررسی قرار گرفته و برای ایجاد این سیستم بازشناسی گفتار، از روش مدل¬های مارکوف پنهان استفاده شده است. هدف این سیستم، بازشناسی کلماتی است که بسیار مشابه هم هستند و تنها در یک یا دو واج تفاوت دارند. این کلمات شامل 47 واژه به همراه همسان¬های مربوط به هر واژه است که اختلالاتی مثل جایگزینی یک واج با واج دیگر، جابه¬جایی یک واج با واج کناری و حذف یک واج در آن¬ها درنظر گرفته شده است. برای آموزش و آزمون سیستم بازشناسی از نمونه¬های جمع¬آوری شده مربوط به38 کودک در محدوده سنی 5 تا 9 سال استفاده شده است که داده¬های آموزش 1300 جمله و داده¬های آزمون 2500 واژه می-باشد. تمام مراحل آموزش و آزمون سیستم بازشناسی با استفاده از ابزار HTK انجام شده و دقت بازشناسی سیستم ایجاد شده 56/71% است.

پیشرفت سریع ارتباطات اینترنتی و استفاده¬ی نادرست از ناشناس بودن متون آنلاین، باعث به وجود آمدن مسائل امنیتی شده است. هویت ناشناس ابزارهای اینترنتی مانند ایمیل¬ها، وبلاگ¬ها و وب¬سایت¬ها به روش¬های ارتباط مورد علاقه¬ای برای کاربردهای جنایی تبدیل شده است. روابط سیاسی و اجتماعی جهان موجب توجه زیادی به زبان فارسی شده است که خود موجب فراوانی متون فارسی در اینترنت گردیده است. در این مقاله یک تکنیک هوشمندwriteprintکه برایکمک به شناسایی یک نویسندهفارسی زبان بر اساس سبک نوشتاری او معرفی شده است. در این تحقیق از ویژگی¬های واژگانی، نحوی، معنایی و وابسته به کاربرد،برای شناسایی هویت استفاده شده و کارایی انواع مختلفاین ویژگی¬ها و همچنین اثرات روش¬های دسته¬بندی KNN وDeltaبه همراه ترکیب این روش¬ها با الگوریتم ژنتیک روی دوپایگاه داده¬ی جمع¬آوری شده بررسی شدهاست.برای پیاده سازی تکنیک پیشنهادی یک pos tagger طراحی شده است که از ساختار کلمات برای تشخیص اسم، صفت و قید استفاده می¬نماید.در نهایت ترکیب روش KNN و الگوریتم ژنتیک دقت بالاتری را در بین روش¬های بررسی شده، تولید کرد.

مسئله مسیریابی وسیله نقلیه یکی از مهمترین مسائل بهینه¬سازی ترکیبیاتی است. با وجود تلاش¬های زیادی که برای حل کردن این مسئله با روش¬های مختلف صورت گرفته است، متاسفانه تابحال هیچ روشی برای حل این مسئله ارائه نشده است که بتواند راه¬حل بهینه هر نمونه از این مسئله را در بدترین حالت در زمان چندجمله¬ای پیدا کرده و این بهینگی را نیز ضمانت کند.از اینرو، با توجه به اینکه کامپیوترهای امروزی در حل دقیق نمونه¬های بزرگ مسائل با پیچیدگی زمانی بزرگتر از چندجمله¬ای با مشکل مواجه هستند، ناچارا برای حل نمونه¬های بزرگ مسئله مسیریابی وسیله نقلیه باید از روش¬های حل تقریبی مانند روش¬های فرا ابتکاری استفاده کرد. در این مقاله، مسئله مسیریابی وسیله نقلیه با استفاده از الگوریتم جستجوی گرانشی ترکیبیاتی که نسخه تعمیم¬یافته الگوریتم جستجوی گرانشی پیوسته برای حل مسائل بهینه¬سازی ترکیبیاتی است، حل شده است. نتایج پیاده¬سازی الگوریتم و مقایسات، کاراییتقریبا مناسب روش پیشنهادیرا در حل مسئله مسیریابی وسیله نقلیه نشان می¬دهد.