انجمن کامپیوتر ایران

در این مقاله یک روش جدید ترکیبی برای ادغام تصاویر چند طیفی سنجنده TM با دقت تفکیک مکانی۳۰متر را با تصویر تک رنگ سنجندهSPOTبا دقت تفکیک مکانی 10مترارائه شده است. در روشپیشنهادی با استفاده از یک فرایند پسخور کنترل شونده، مزایای تبدیلهای تحلیل مولفه اصلی (PCA) و تبدیل فیلتر بالا گذر (HPF)، تبدیل موجک(WT)، تبدیلگرام اشمیت(GST)و تبديل IHSحفظ و از معایب آنها اجتناب شده است. معمولاًدر فرایند ادغام، اطلاعات طیفی تصاویر چند طیفی مغشوش می شود و اطلاعات مکانی تصاویر تک رنگ مورد تخریب قرار می گیرند. حفظ هم زمان این اطلاعات (مکانی و طیفی) در تصویر حاصل از فرایند ادغام نشان دهنده توانایی یک فرایند در ادغام می باشد. در این روش با استفاده از یک پسخور مناسب کیفیت فرایند ادغام بهبود می یابد. برای ارزیابی بهبود کیفیت ادغام از معیار های توام همبستگی مکانی ومعیار همبستگی طیفی استفاده شده است.نتایج روشپیشنهادی در مقایسه با روشهای متداول بهبود یافته است.

این مقاله یکی از دغدغه‌های بزرگزبان‌شناسی محاسباتی یعنیبرچسب‌گذاری ادات سخن کلمات ناشناخته را مورد بحث و تحقیق قرار داده است. برچسب‌گذاری ادات سخن که یکی از پایه‌ای‌ترین نیازهای پردازش هوشمند متن به حساب می‌آید، وابسته به زبان متن مورد پردازش است. از این رو فراهم‌سازی برچسب‌گذاربا دقت بالا برای زبان فارسی جزو اولویت‌های کار نویسندگان مقاله قرار گرفته است. تکنیک مورد کاربرد ما برای حل مسأله‌ی کلمات ناشناخته،استفاده‌ی ترکیبی از الگوریتممدل مخفی مارکف به همراه قوانین انجمنی بوده است. الگوریتم مدل مخفی مارکف در بسیاری از برچسب‌گذارهای ادات سخن گذشته به کار گرفته شده[2,3]است و جزو بهترین متدهای مورد استفاده در برچسب‌گذارها به حساب می‌آید. طبق آزمایش‌های انجام شده در این تحقیق، با استفاده از قوانین انجمنیمی‌توان دقت برچسب‌گذاری کلمات ناشناخته فارسی را به 81.2% افزایش داد. این در حالی است که میزان دقت کلی و سرجمع برچسب گذار ارائه شده برابر با 98% است.

در این مقاله چهار روش با هدف یافتن کوتاهترین مسیر بین مبدأ و مقصد در یک محیط مشخص ارائه شده است. برای روش شناخته شده گرادیان یک پیشنهاد در راستای کاهش محاسبات میدان گرادیان ارائه شده است علاوه بر این روش پیشنهادی که با عنوان یک رویکرد جدید در مسیریابی به آن اشاره شده است سعی دارد با کمترین محاسبات یکمسیر بهینه رابا شروع از یک مسیر غیر بهینه بیابد. نتایج حاصل از شبیه سازی روشها و مقایسه با دو روش دیگر، بیان از این مطلب دارند که رویکرد جدید روشی مناسب برای مسیریابی ارائه میدهد.ربات در نظر گرفته شده یک ربات متحرک با 3 درجه آزادی در یک محیط دو بعدی می باشد که این امر باعث جدا سازی زاویه حرکت ربات از مسیر خواهد شد.

وسایل¬نقلیه برای شناخت محیط اطراف خود، نیازمند تبادل پیام هستند و به¬همین منظور از شبکه¬های اقتضایی حمل¬ونقل استفاده می¬کنند. این گونه پیام¬ها در تصمیم¬گیری¬هایی مؤثرند که می¬توانند باعث مرگ وزندگی شوند. بنابراین وجود سطوحی از اعتماد میان فرستنده و گیرنده¬ی پیام¬، عاملی اجتناب ناپذیر تلقی می¬گردد. در این مقاله مدلی برای اعتماد معرفی می¬شود که با مدل¬های مدیریت اعتماد موجود تفاوت دارد و اعتماد را به عنوان یک مشخصه¬ی مشترک در گروه مورد مطالعه قرار می¬دهد. مدل پیشنهادی برای مدل¬سازی اعتماد از منطق ذهنی نیز بهره¬ می¬برد.در این مدل، برای تعیین درجه¬ی عضویت هر وسیله¬نقلیه در گروه، میزان توانایی آن در شناسایی صحیح رویدادها به عنوان فاکتوری مهم معرفی و مدنظر قرار می¬گیرد.برای ارزیابی راهکار پیشنهادی، الگوی رانندگی در یک شهر کوچک شبیه¬سازی شده است. نتایج اعمال این مدل بر روی محیط شبیه¬سازی شدهنشان می¬دهد که تشخیص رفتار وسیله¬نقلیه¬ی مهاجم زمانی که از مدل اعتماد پیشنهادی برای محاسبه¬ی مقدار اعتماد استفاده می¬شود سریع¬تر از حالتی است که سایر مدل¬های اعتماد مورد بهره¬برداری قرار می¬گیرند. راهکار پیشنهادی می¬تواند مبحث اعتماد در میان گروه¬های موجود در محیط را آن¬طور که شایسته است، مدیریت نماید.‌

سامانه¬های توصیه¬گر در زمینه¬های مختلف، براساس نوع داده¬ها و روش¬هایی که برای پالایش اطلاعات استفاده می¬کنند، پیشنهادهایی با کیفیت¬های متفاوت تولید می¬کنند. مدل ارائه شده در این کار یک مدل انعطاف¬پذیر است که می¬تواند انواع متفاوتی از داده¬ها را به عنوان ورودی دریافت کرده و دیدگاه¬¬های پیشنهاددهی مختلف را پشتیبانی کند. در روش پیشنهادی، داده¬ها به شکل یک گراف دو لایه مدل میشوند، در یک لایه گردشگران و در یک لایه تورهای مسافرتی در نظر گرفته می¬شوند. سه نوع ارتباط بین گرهها وجود دارد که از طریق دریافت همبستگی تورها، همبستگی گردشگران و همبستگی گردشگران و تورها تشکیل می¬شود. اگر فقط اتصالات بین تورها استفاده شود، دیدگاه مبتنی بر محتوی حاصل می¬شود؛ اگر سایر اتصالات استفاده شود، دیدگاه مبتنی بر همکاری گروهی به دست می¬آید و اگر تمام اتصالات برای ارائه پیشنهادها استفاده شود دیدگاه ترکیبی حاصل می¬شود. با انتخاب هر یک از دیدگاه¬های پیشنهاددهی در گراف دو لایه، الگوریتم انتشار فعال¬سازی B&B برای استخراج روابط تراگذری گردشگر هدف با تورها استفاده می¬شود. نتایج حاصل از ارزیابی¬ها توسط معیار F-measure نشان می-دهد که کیفیت پیشنهادها به طور قابل توجهی نسبت به روش¬های پیشنهاددهی استاندارد یعنی روش مبتنی بر همکاری گروهی و مبتنی بر محتوی بالاتر است.

طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های کنترل حمل و نقل به واسطه‌ی نقشی که در رفع ازدحام ترافیک شهرها ایفا می‌کرده‌اند از دیرباز از اهمیت خاصی برخوردار بوده است. در این راستا، پروژه‌های عملی زیادی تعریف و سیستم‌های متعددی توسعه داده شده‌اند. با این حال، با توجه به پیچیدگی ذاتی طراحی برخی از این سیستم‌ها از یک طرف و حساسیت موضوع از طرف دیگر، وارسی صحت طراحی و پیاده‌سازی این سیستم‌ها از اهمیت زیادی برخوردار است.بررسی مدل، روشی خودکار برای وارسی سیستم‌های همروند حالت متناهی است و مزایایی نسبت به رهیافت‌های دیگر، مانند شبیه‌سازی، آزمون و استدلال استنتاجی دارد.این روش در عمل به صورت موفق برای وارسی طراحی مدارهای ترتیبی پیچیده و پروتکل‌های ارتباطی استفاده شده است. با توجه به ویژگی خودکار بودنفرایند بررسی مدل، این روش می‌تواند در کنار ابزارهای آن، برای مدل‌سازی و وارسی سیستم‌های کنترل حمل و نقل که ویژگی‌های ایمنی و عاقبت به خیری در آنها ضرورت دارند، به صورت کارآمد استفاده شود. در این مقاله، کنترل‌کننده‌‌یترافیک یک تقاطع را به عنوان یک کاربرد عملی، مدل‌سازی کرده،سپس خواص مورد انتظار این سیستم را با ارائه‌ی فرمول‌های منطق زمانی CTLبا استفاده از ابزار بررسی مدل نمادین NuSMVوارسی می‌کنیم. نتایج حاصل از پیاد‌ه‌سازی و وارسی مدل کنترل ترافیک (به عنوان یک کاربرد نمونه)، اهمیت استفاده از روش بررسی مدل در کاربردهایی مشابه و اقتضائات آنها را نشان می‌دهد.

براساس ایده اولیه در وب معنایی، قابل فهم ساختن دانش موجود برای ماشین می¬تواند موجب تسهیل اشتراک گذاری داده¬ها و یکپارچه سازی دانش شود. بدین منظور از انتولوژی برای در دسترس ساختن دانش قلمروها استفاده می¬شود. برای یکپارچگی و ارتباط بین اجزای وب معنایی، انتولوژی¬های موجود از طریق سازوکاری هم تراز¬سازی تطبیق داده می¬شوند. اخیراً تلاش زیادی برای توسعه ابزارها و روش¬های هم¬ترازسازی صورت گرفته است؛ غالب این روش¬ها تنها انطباق های یک به یک را درنظر می-گیرند. درحالتی که انطباق یک به یک برای یک مفهوم یافت نشود؛ ممکن است بتوان با ترکیب چند مفهوم درانتولوژی دوم، معادلی برای مفهوم اول یافت. به این فرآیند، هم ترازسازی پیچیده گویند. دراین مقاله یک روش جدید برای هم ترازسازی پیچیده با استفاده از دانش موجود در نام مفاهیمی که به صورت مضاف-مضاف الیه می¬باشند، ارائه گردیده است. در الگوریتم پیشنهادی، نخست روابط میان اجزای مضاف-مضاف الیه به کمک یک کلاسه کننده¬ی معنایی تشخیص داده می¬شود. در ادامه با کمک از یک بانک الگوی انطباق پیچیده پیشنهادی، هم ترازی پیچیده، تولید و سپس با یک پالایشگر مبتنی بر استدلال در منطق توصیفی، انطباق¬های نامطلوب حذف می¬گردند. کارایی الگوریتم با هم ترازسازی دو انتولوژی شناخته شده SUMO و UMBEL نشان داده شده است.

امروزه از بات‌نت‌ها برای انجام فعالیت‌های بدخواهانه‌ای از قبیل انجام حملات جلوگیری از سرویس توزیع شده، ارسال هرزنامه، افشای اطلاعات شخصی و کلاه‌برداری در تعداد کلیک‌های تبلیغاتی استفاده می‌شود. اغلب روش‌های موجود برای تشخیص بات‌نت‌ها وابسته به ساختار و پروتکل فرمان و کنترل خاصیبودهو نمی‌توانند بات‌نت‌ها را در مراحل آغازین از چرخه حیات آن‌ها تشخیصدهند. در این مقاله، یک سیستم تشخیص بات‌نت مبتنی بر شهرت با نام بات‌یابارائه می‌شود که بات‌نت‌ها را با توجه به سابقه فعالیت‌های گروهی هماهنگ میزبان‌های شبکه تشخیص می‌دهد. در این سیستم، ابتدا میزبان‌های مشکوکبه انجام فعالیت گروهی هماهنگ شناسایی شده و میزان شهرت هر یک از این میزبان‌ها بر اساس سابقه مشارکت آن‌ها در این نوع فعالیت‌ها محاسبه می‌شود. سپس میزبان‌هایی که میزان شهرت آن‌ها از یک آستانه شهرت بیش‌تر شود، به عنوان میزبان‌های آلوده به بات شناسایی می‌شوند. سیستم بات‌یاب قادر است بات‌نت‌ها را در مراحل آغازین از چرخه حیاتآن‌ها تشخیص دهد، حتی اگر میزبان‌های آلوده به بات هنوز هیچ فعالیت بدخواهانه‌ای انجام نداده باشند. نتایج آزمایش‌هایانجام شده برایارزیابی کارآییسیستم بات‌یاب برای تشخیص بات‌نت‌های مبتنی بر HTTP، IRC و P2Pنشان می‌دهند که این سیستم قادر است بات‌نت‌های مختلف را با نرخ تشخیص بالا و نرخ هشدار نادرست پایین تشخیص دهد.