|
عنوان مقاله |
نویسنده (ها) |
مربوط به کنفرانس |
چکیده |
|
|
پیش‌بینی مفید بودن نظرات بررسی کد با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین |
عاطفه محمدی
محمد امین فضلی
|
بیست و ششمین کنفرانس بین‌المللی انجمن کامپیوتر ایران |
امروزه بررسی کد همکار در پروژه‌های متن‌باز و تجاری، به طور وسیعی استفاده می‌شود. این اصل با تشخیص زودهنگام عیوب کد و نقض استانداردهای کدنویسی در فازهای ابتدایی توسعه، به ... مشاهده کامل
امروزه بررسی کد همکار در پروژه‌های متن‌باز و تجاری، به طور وسیعی استفاده می‌شود. این اصل با تشخیص زودهنگام عیوب کد و نقض استانداردهای کدنویسی در فازهای ابتدایی توسعه، به حفظ کیفیت کد کمک می‌کند. بر اساس مطالعات انجام شده، بخش قابل توجهی از نظرات غیر مفید هستند یعنی منجر به تغییر در کد نمی‌شوند و توسط توسعه‌دهنده نادیده گرفته می‌شوند. بنابراین وجود ابزاری که بتواند به صورت خودکار نظرات مفید را تشخیص دهد تا در زمان توسعه‌دهندگان صرفه‌جویی کند، احساس می‌شود. در این پژوهش ابتدا عوامل مؤثر بر کیفیت نظرات بررسی کد در دو دسته عوامل مربوط به تجربه توسعه‌دهنده و ویژگی‌های متنی نظرات استخراج شد. سپس با توجه به عدم وجود مجموعه داده مناسبی که شامل این عوامل باشد یک مجموعه داده جمع‌آوری شد. در مرحله بعد یک مدل پیش‌بینی‌کننده نظرات مفید با کمک الگوریتم XGBoost پیاده‌سازی و عملکرد آن با سایر کارهای انجام‌شده در این زمینه مقایسه شد. نتایج به‌دست آمده نشان می‌دهد که روش پیشنهادی با در نظر گرفتن دو مجموعه داده مجزا و با توجه به معیارهای صحت، فراخوانی و امتیاز اف-وان حدود سه درصد و با توجه به معیار دقت حدود یک درصد نسبت به تنها روش موجود، بهتر عمل کرده است. عدم مشاهده کامل
امروزه بررسی کد همکار در پروژه‌های متن‌باز و تجاری، به طور وسیعی استفاده می‌شود. این اصل با تشخیص زودهنگام عیوب کد و نقض استانداردهای کدنویسی در فازهای ابتدایی توسعه، به ... مشاهده کامل |
خرید مقاله
|
|
شناسایی تردید مشتریان در فروشگاه آنلاین بر اساس تعامل آنها با دستگاه‌های لمسی |
فریبا عزیزیان
مرجان کائدی
|
بیست و ششمین کنفرانس بین‌المللی انجمن کامپیوتر ایران |
با گسترش اینترنت و افزایش استفاده از خرید آنلاین، تحلیل تعاملات کاربران با فروشگاه‌های آنلاین برای استخراج احساسات و الگوی رفتار آنها مورد توجه پژوهشگران قرار گرفته است. تردید یکی ... مشاهده کامل
با گسترش اینترنت و افزایش استفاده از خرید آنلاین، تحلیل تعاملات کاربران با فروشگاه‌های آنلاین برای استخراج احساسات و الگوی رفتار آنها مورد توجه پژوهشگران قرار گرفته است. تردید یکی از مواردی است که ممکن است کاربر در تعامل با یک فروشگاه آنلاین به آن دچار شود و در نتیجه از خرید خود صرف‌نظر کند. با شناسایی زودهنگام تردید مشتری می‌توان اقداماتی برای رفع تردید مشتری انجام داد و از رها کردن خرید توسط مشتری پیش‌گیری کرد و معیارهایی نظیر سودآوری فروشگاه و رضایت و وفاداری مشتریان را افزایش داد. در این پژوهش، مساله تشخیص تردید مشتریان فروشگاه آنلاین به صورت ضمنی و بدون مداخله مستقیم آنها درنظر گرفته شده است و برای شناسایی تردید مشتریان، تنها از تعاملات لمسی آنها با وب‌سایت استفاده می‌شود. برای این منظور، تعاملات لمسی مشتریان در وب‌سایت یک فروشگاه آنلاین به مدت شش ماه جمع‌آوری شد. سپس با استفاده از داده کاوی و یادگیری ماشین، مدل‌هایی برای پیش‌بینی تردید مشتریان استخراج شد. درخت تصمیم با صحت 034/85 درصد به‌عنوان مدل مناسب انتخاب شد و در وب‌سایت فروشگاه پیاده‌سازی شد. سپس مدل به صورت آنلاین و در تعامل با مشتریان نیز ارزیابی شد. نتایج نشان‌دهنده دقت بالای روش پیشنهادی برای تشخیص تردید مشتریان است. عدم مشاهده کامل
با گسترش اینترنت و افزایش استفاده از خرید آنلاین، تحلیل تعاملات کاربران با فروشگاه‌های آنلاین برای استخراج احساسات و الگوی رفتار آنها مورد توجه پژوهشگران قرار گرفته است. تردید یکی ... مشاهده کامل |
خرید مقاله
|
|
بازیابی ارتباطاتِ از دست رفته در شبکه حسگر بی‌سیم تکه‌تکه شده با استفاده از خوشه‌بندی سلسله مراتبی |
علیرضا مقربی
علیرضا تقی‌زاده
کوروش منوچهری کلانتری
|
بیست و ششمین کنفرانس بین‌المللی انجمن کامپیوتر ایران |
شبکه‌های حسگر بی‌سیم متشکل از تعداد زیادی گرهِ حسگر هستند که با پایشِ دادههای محیطی نظیر سنجش دما و تشخیص حرکت، دادههای حاصل از این پایش را به یک ایستگاه ... مشاهده کامل
شبکه‌های حسگر بی‌سیم متشکل از تعداد زیادی گرهِ حسگر هستند که با پایشِ دادههای محیطی نظیر سنجش دما و تشخیص حرکت، دادههای حاصل از این پایش را به یک ایستگاه مرکزی می‌فرستند. به دلیل ماهیتِ انتقالِ گام‌به‌گام داده در این‌گونه از شبکه‌ها، اگر تعدادی گره حسگر در شبکه به طور پیوسته به هر علتی اعم از اتمام انرژی، رخدادهای طبیعی، انفجار و .. از کار بی‌افتند، کارکردِ گره‌های سالمِ باقی‌مانده هم دچار مشکل شده و انتقال داده بین گره‌ها تا ایستگاه مرکزی غیر ممکن می‌شود. در این پژوهش به مسئله‌ی بازیابی ارتباطات در شبکه‌های حسگر بی‌سیم پرداخته شده و روشی نو مبتنی بر خوشه‌بندی سلسله مراتبی برای بازیابیِ مجدد شبکه پس از رخداد خرابی ارائه شده است. در انتها داده‌ها و نتایجِ حاصل از ارزیابیِ کاراییِ روش ارائه شده در این پژوهش در مقایسه با دو الگوریتمِ مطرح در این حوزه ارائه شده است. الگوریتم ارائه شده در این پژوهش به نام HACCR در معیارهای ارزیابی تعداد گره مورد نیاز برای بازیابی مجدد شبکه، مجموع کل مسافت طی شده و بیشترین مسافت طی شده به طور میانگین نسبت به الگوریتم GSR به میزان ۲۲.۲۶% و نسبت به الگوریتم DARDS به میزان ۴۳.۸۵% کارایی بهتر بر طبق دادههای حاصل از شبیه‌سازی داشته است. عدم مشاهده کامل
شبکه‌های حسگر بی‌سیم متشکل از تعداد زیادی گرهِ حسگر هستند که با پایشِ دادههای محیطی نظیر سنجش دما و تشخیص حرکت، دادههای حاصل از این پایش را به یک ایستگاه ... مشاهده کامل |
خرید مقاله
|
|
تشخیص تومورهای سرطان سینه در تصاویر ماموگرافی با استفاده از تبدیل موجی |
عوض نقی‌پور
سحر نژاد برازنده
کریم صمد زمینی
|
بیست و ششمین کنفرانس بین‌المللی انجمن کامپیوتر ایران |
سرطان سینه شایع‌ترین سرطان در بین زنان می‌باشد. بسياری از موارد سرطان سینه تا رسيدن به مرحله پيشرفته تشخيص داده نمی‌شود. اين نتيجه با آمار تأسف‌بار زنده ماندن افراد مبتلا ... مشاهده کامل
سرطان سینه شایع‌ترین سرطان در بین زنان می‌باشد. بسياری از موارد سرطان سینه تا رسيدن به مرحله پيشرفته تشخيص داده نمی‌شود. اين نتيجه با آمار تأسف‌بار زنده ماندن افراد مبتلا به سرطان سینه ارتباط دارد و برای تشخيص سريع سرطان سینه نیازمند به ابزاری می‌باشد که انجام ماموگرافی اين نياز را برآورده كرده است. با این وجود، شناسایی سرطان سینه در مراحل ابتدایی می‌تواند نقش مهمی در کاهش بیماری و نرخ مرگ و میر داشته باشد. روش‌های مختلفی جهت تشخیص سرطان سینه از روی تصاویر ماموگرافی پیشنهاد شده‌اند؛ اما هیچ کدام از این روش‌ها نتوانسته‌اند تشخیص دقیقی از دو کلاس طبیعی/غیر‌طبیعی و خوش‌خیم /بدخیم ارائه دهند. در این مقاله، روشی خودکار مبتنی بر تبدیل موجی برای تشخیص توده‌های سرطان سینه در تصاویر ماموگرافی پرداخته شده که می‌تواند با دقت بالایی طبقه‌بندی و تخمین برای کلاس‌های طبیعی/غیر‌طبیعی و خوش‌خیم/بدخیم نسبت به سایر روش‌ها را انجام دهد. روش پیشنهادی با استفاده از نرم‌افزار متلب و با در نظر گرفتن تصاویر ماموگرافی استاندارد از پایگاه داده mini-MIAS پیاده‌سازی شده است. عدم مشاهده کامل
سرطان سینه شایع‌ترین سرطان در بین زنان می‌باشد. بسياری از موارد سرطان سینه تا رسيدن به مرحله پيشرفته تشخيص داده نمی‌شود. اين نتيجه با آمار تأسف‌بار زنده ماندن افراد مبتلا ... مشاهده کامل |
خرید مقاله
|
|
استفاده از ویژگی‌های دست‌ساز اسکلت سه‌بعدی بدن انسان برای شناسایی خودکار عمل انسان در ویدئو |
نوشین حسین‌زاده
رضا شمسایی
|
بیست و ششمین کنفرانس بین‌المللی انجمن کامپیوتر ایران |
در این مقاله هدف شناسایی فعالیت‌های روزمره انسان به طور خودکار می‌باشد و برای شناسایی اعمال انسان از سنسورهای عمق استفاده می‌کند. که می‌تواند در سیستم‌های جاسازی شده استفاده شود. ... مشاهده کامل
در این مقاله هدف شناسایی فعالیت‌های روزمره انسان به طور خودکار می‌باشد و برای شناسایی اعمال انسان از سنسورهای عمق استفاده می‌کند. که می‌تواند در سیستم‌های جاسازی شده استفاده شود. روش پیشنهادی در این مقاله با استفاده از استخراج دو دسته از ویژگی‌ها از اطلاعات مفاصل کار خود را پیش می‌برد. اولین دسته ویژگی تصاویر تاریخچه حرکت از اسکلت دودویی و دیگری که پیشنهاد ما می‌باشد، فاصله نسبی مفاصل از پنج مفصل مرجع از اسکلت انسان در نظر گرفته شده است. سپس شناسایی اعمال با استفاده از شبکه 3D-DCNN فراهم می‌شود. با در نظر گرفتن مفصل ناحیه سر به عنوان مفصل مرجع پنجم توانستیم موفقیت بیشتری در اعمالی که توسط دست و در ناحیه سر انجام می‌شود مانند آب خوردن و مسواک زدن و اعمالی که مفاصل ناحیه دست نسبت به مفصل ناحیه سر در موقعیت‌های متفاوت‌تری قرار می‌گیرد مانند پرتاب کردن و هل دادن یا برداشتن کسب نماییم. تمامی آموزش‌ها و آزمایشات با استفاده از مجموعه دادههای UTKinect و CAD60 انجام شده است که منجر به نرخ صحت بالاتری نسیت به دیگر همتایان خود شد. دیتاست CAD60 شامل اعمالی است که در ناحیه سر انجام می‌شود و مفاصل دست در آن نقش بیشتری دارند نرخ صحت ۲٪ افزایش یافت. عدم مشاهده کامل
در این مقاله هدف شناسایی فعالیت‌های روزمره انسان به طور خودکار می‌باشد و برای شناسایی اعمال انسان از سنسورهای عمق استفاده می‌کند. که می‌تواند در سیستم‌های جاسازی شده استفاده شود. ... مشاهده کامل |
خرید مقاله
|
|
استفاده از پلتفرم‌های توسعه‌ی کم کد در ایجاد نرم‌افزارهای تجاری و مبتنی بر فرآیندهای کسب و کار |
یحیی پورسلطانی
محمد حسن شیرعلی شهرضا
سید علی رضا هاشمی گلپایگانی
|
بیست و ششمین کنفرانس بین‌المللی انجمن کامپیوتر ایران |
همواره یکی از معضلاتی که موفقیت یک ایده را تهدید می‌کند، طولانی شدن زمان مورد نیاز براي ورود محصول به بازار، به دلیل زمانبر بودن تولید سامانه‌های اطلاعاتی مورد نیاز ... مشاهده کامل
همواره یکی از معضلاتی که موفقیت یک ایده را تهدید می‌کند، طولانی شدن زمان مورد نیاز براي ورود محصول به بازار، به دلیل زمانبر بودن تولید سامانه‌های اطلاعاتی مورد نیاز می‌باشد؛ پلتفرم‌های توسعه‌ی کم کد، تولید سریع و تحویل برنامه‌های کاربردی تجاری را با حداقل نیاز به برنامه‌نویسی با استفاده از برنامه‌نویسی سنتی، ممکن می‌سازند و تلاش برای نصب و پیکربندی محیط‌ها و پیاده سازی را به حداقل می‌رسانند. با رشد سریع شرکت‌ها و سازمان‌ها، استفاده از پلتفرم‌های توسعه‌ی کم کد می‌تواند گامی مهم و ضروری در جهت ایجاد برنامه‌های کاربردی و تجاری باشد. در این مقاله، ضمن مروری بر پلتفرم‌های توسعه یکم کد و معرفی پلتفرم‌های توسعه‌ی کم کد و مبتنی بر زبان مدلسازی BPMN، به معرفی یک پلتفرم بومی به نام یوبی پراسس پرداخته و امکانات آن را در جهت خودکارسازی فرآیندهای کسب و کار، بررسی کرده و با یکی از معادل‌هاي غیر بومی آن، مقایسه مي‌کنیم و ویژگی‌هاي جدیدی را برای پلتفرم‌های توسعه‌ی کم کد و مبتنی بر فرآیندهای کسب و کار و متناسب با فناوری روز، معرفی می‌کنیم. عدم مشاهده کامل
همواره یکی از معضلاتی که موفقیت یک ایده را تهدید می‌کند، طولانی شدن زمان مورد نیاز براي ورود محصول به بازار، به دلیل زمانبر بودن تولید سامانه‌های اطلاعاتی مورد نیاز ... مشاهده کامل |
خرید مقاله
|
|
پیش‌بینی جهت حرکت قیمت سهام با استفاده از یک مدل انتشار برچسب مبتنی بر شبکه و یادگیری نظارت شده |
علیرضا جعفری
سامان هراتی‌زاده
|
بیست و ششمین کنفرانس بین‌المللی انجمن کامپیوتر ایران |
در سال‌های اخیر استفاده از مدلسازی شبکه‌ای به ابزاری برای شناسایی و تحلیل الگوهای پیچیده رفتاری در بسیاری از دامنه‌ها تبدیل شده است. یک مسئله نادیده گرفته شده در پیش‌بینی ... مشاهده کامل
در سال‌های اخیر استفاده از مدلسازی شبکه‌ای به ابزاری برای شناسایی و تحلیل الگوهای پیچیده رفتاری در بسیاری از دامنه‌ها تبدیل شده است. یک مسئله نادیده گرفته شده در پیش‌بینی بازارهای مالی، داشتن مدلی است که همزمان از شبکه‌ی روابط سهام‌های مختلف و پیش‌بینی‌های مبتنی بر دادههای گذشته‌ی بازار استفاده کند. برخلاف بسیاری از دامنه‌ها، استفاده از روش انتشار برچسب مبتنی بر شبکه در پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی به علت نبود برچسب مورد توجه قرار نگرفته است. در این مقاله ساختار شبکه‌ای جدید برای مدلسازی روابط میان سهام‌های بازار و تاثیر بازده شان بر هم معرفی شده است و بر اساس این شبکه و با ترکیب پیش‌بینی مدل‌های کلاسیک، یک روش انتشار برچسب با استفاده از الگوریتم پیج رنک با بردار شخصی‌سازی طراحی شده است. در روش معرفی شده به نام LabelNet برچسب‌ها به کمک الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده از دادههای گذشته سهم، برای انتشار در شبکه استخراج می‌شوند و با استفاده از انتشار برچسب پیش‌بینی نهایی انجام می‌شود. در نهایت، ارزیابی‌های ما بر روی دادههای بازار سهام تهران نشان می‌دهد مدل معرفی شده نسبت به مدل‌های رقیب، دقت بالاتری را در پیش‌بینی حاصل کرده است. عدم مشاهده کامل
در سال‌های اخیر استفاده از مدلسازی شبکه‌ای به ابزاری برای شناسایی و تحلیل الگوهای پیچیده رفتاری در بسیاری از دامنه‌ها تبدیل شده است. یک مسئله نادیده گرفته شده در پیش‌بینی ... مشاهده کامل |
خرید مقاله
|
|
ارائه روشی کارا برای زمان‌بندی وظایف مهلت‌آگاه در رایانش مه |
محمد امین صافی‌زاده
سمیرا نوفرستی
نیک محمد بلوچ زهی
|
بیست و ششمین کنفرانس بین‌المللی انجمن کامپیوتر ایران |
رایانش مه یک مفهوم محاسباتی توزیع‌شده است که به‌عنوان یک لایه میانی بین مراکز داده ابر و دستگاه‌های اینترنت اشیا عمل می‌کند و یکی از اهداف آن کاهش زمان پاسخ ... مشاهده کامل
رایانش مه یک مفهوم محاسباتی توزیع‌شده است که به‌عنوان یک لایه میانی بین مراکز داده ابر و دستگاه‌های اینترنت اشیا عمل می‌کند و یکی از اهداف آن کاهش زمان پاسخ درخواست‌های ارسال شده توسط کابران است. رایانش مه با چالش‌های فراوانی روبرو است که یکی از مهمترین آنها زمان‌بندی وظایف می‌باشد. در این مقاله روشی کارا برای زمان‌بندی وظایف مهلت‌آگاه در رایانش مه پیشنهاد می‌شود. در روش پیشنهادی گره‌های مه به صورت کلونی درنظرگرفته شده‌اند و با همکاری یکدیگر به درخواست‌ها پاسخ می‌دهند. همکاری گره‌های مه بر اساس تخمین زمان اتمام کار صورت می‌پذیرد، به طوری که هر درخواست به گرهی در کلونی که کمترین تخمین زمان اتمام کار را داشته باشد، ارسال می‌شود. همچنین برای زمان‌بندی درخواست‌ها از الگوریتم بخت‌آزمایی استفاده شده و توزیع بلیت درخواست‌ها بر اساس مهلت زمانی آنها انجام می‌شود. بدین صورت که به درخواست‌هایی که مهلت زمانی کمتری برای اجرا دارند با دادن بلیت بخت‌آزمایی بیشتر، اولویت داده می‌شود. نتایج آزمایشات انجام گرفته نشان می‌دهد که ترکیب همکاری گره‌های مه و الگوریتم بخت‌آزمایی برای زمان‌بندی وظایف در رایانش مه، باعث کاهش زمان پاسخ و افزایش نرخ پذیرش درخواست‌های کاربران می‌شود. عدم مشاهده کامل
رایانش مه یک مفهوم محاسباتی توزیع‌شده است که به‌عنوان یک لایه میانی بین مراکز داده ابر و دستگاه‌های اینترنت اشیا عمل می‌کند و یکی از اهداف آن کاهش زمان پاسخ ... مشاهده کامل |
خرید مقاله
|
|
بهینه‌سازی الگوریتم خوشه‌بندی مبتنی بر تراکم برای دادههای ابعاد بالا |
آزاده خدادادی
امیرمسعود افتخاری مقدم
|
بیست و ششمین کنفرانس بین‌المللی انجمن کامپیوتر ایران |
امروزه، استفاده از مجموعه دادههای ابعاد بالا در تمام جنبه‌ها رشد چشمگیری پیدا کرده است. الگوریتم‌های سنتی، بدلیل درنظر نگرفتن ویژگی‌های مجموعه دادههای ابعاد بالا برای گروه‌بندی این نوع داده‌ها ... مشاهده کامل
امروزه، استفاده از مجموعه دادههای ابعاد بالا در تمام جنبه‌ها رشد چشمگیری پیدا کرده است. الگوریتم‌های سنتی، بدلیل درنظر نگرفتن ویژگی‌های مجموعه دادههای ابعاد بالا برای گروه‌بندی این نوع داده‌ها کارامد نیستند. یکی از روش‌های مورد استفاده برای خوشه‌بندی دادههای ابعاد بالا، استفاده از الگوریتم خوشه بندی زیرفضاست که از خوشه‌بندی مبتنی بر تراکم در ساختارش استفاده می‌کند. در خوشه‌بندی مبتنی بر تراکم، خوشه‌ها بعنوان واحدهای متراکم متصل بهم تعریف می‌شوند و بر اساس تراکم در جهت‌های مختلف رشد می‌کنند. اکثر الگوریتم‌های مبتنی بر تراکم، قادر به تفکیک تراکم سراسری یا محلی نیستند. در این مقاله، الگوریتمی معرفی شده است که قادر است مجموعه داده های با تراکم مختلف را خوشه‌بندی کند. این الگوریتم از ساختار درخت کادی و روش نزدیکترین همسایه‌ها و نزدیکترین همسایه‌های معکوس استفاده می‌کندکه موجب کاهش حجم حافظه برای ذخیره‌سازی و افزایش سرعت اجرای الگوریتم شده است. عدم مشاهده کامل
امروزه، استفاده از مجموعه دادههای ابعاد بالا در تمام جنبه‌ها رشد چشمگیری پیدا کرده است. الگوریتم‌های سنتی، بدلیل درنظر نگرفتن ویژگی‌های مجموعه دادههای ابعاد بالا برای گروه‌بندی این نوع داده‌ها ... مشاهده کامل |
خرید مقاله
|
|
تحلیل سیگنال‌های الکتروانسفالوگرافی برای تشخیص صرع در بیماران تشنجی |
صدیقه عابدینی یوسفی
محمدرضا یمقانی
|
بیست و ششمین کنفرانس بین‌المللی انجمن کامپیوتر ایران |
امروزه با توسعه‌ی فناوری در حوزه‌ی پزشکی، الکتروانسفالوگرافی دامنه‌ی وسیعی از شرایط تشخیصی را در اختیار متخصصان قرار می‌دهد که کاربردهای بالینی فراوانی دارد. مدلسازی پیش‌بینی الکتروانسفالوگرام می‌تواند علاوه بر ... مشاهده کامل
امروزه با توسعه‌ی فناوری در حوزه‌ی پزشکی، الکتروانسفالوگرافی دامنه‌ی وسیعی از شرایط تشخیصی را در اختیار متخصصان قرار می‌دهد که کاربردهای بالینی فراوانی دارد. مدلسازی پیش‌بینی الکتروانسفالوگرام می‌تواند علاوه بر استخراج مفاهیم قابل توجه، برای اثبات تشخیص صرع بکار گرفته شود. در سال‌های اخیر، تجزیه و تحلیل‌های مبتنی بر پیش‌بینی نشان دادند که رویکردهای داده محور می‌توانند با ادغام مجموعه دادههای بالینی و تکنیک‌های یادگیری ماشین، به عنوان یک سیستم واحد و هوشمند نتایج مراقب‌های بهداشتی را ارائه دهند. در این پژوهش یک روش جهت بهبود تشخیص تشنج صرعی از سایر حالت‌های ضبط شده توسط دستگاه الکتروانسفالوگرام ارائه شد. روش پیشنهادی با استفاده از قاب‌بندی دادههای سری زمانی، محاسبه‌ی انحراف معیار از دادههای درون قاب، انتخاب مهمترین ویژگی‌های توسط الگوریتم ریلیف و آستانه‌یابی الگوریتم ژنتیک، توانست بردار ویژگی را بهینه نماید. نتایج بدست آمده از طبقه‌بندی یادگیری عمیق با 6 لایه‌ی پیشنهادی نشان می‌دهد که روش پیشنهادی قادر است با دقت %۹۹.۴۰، حساسیت %۹۹.۲۵ و اختصاصیت %۱۰۰ تشنج صرعی را از سایر وضعیت‌های موجود روی مجموعه دادگان بیماران تشنج صرعی نسخه بازسازی شده دانشگاه بن آلمان افتراق دهد که در معیار دقت طبقه‌بندی به میزان %۱.۳ بهبود نسبت به الشرهان و همکاران نشان می‌دهد. عدم مشاهده کامل
امروزه با توسعه‌ی فناوری در حوزه‌ی پزشکی، الکتروانسفالوگرافی دامنه‌ی وسیعی از شرایط تشخیصی را در اختیار متخصصان قرار می‌دهد که کاربردهای بالینی فراوانی دارد. مدلسازی پیش‌بینی الکتروانسفالوگرام می‌تواند علاوه بر ... مشاهده کامل |
خرید مقاله
|
.gif){kind=icon}
