انجمن کامپیوتر ایران

معماري‌هاي مختلفي براي پياده‌سازي سخت‌افزاري ضرب پيمانه‌اي مونتگمري مورد استفاده در الگوريتم‌هاي رمزنگاري كليد‌عمومي همچون ECC، پيشنهاد شده كه هدف آنها بالا بردن كارايي بوده‌است. در اين مقاله طرح جديدي براي بخش محاسباتي ضرب‌پيمانه‌اي‌مونتگمري ارائه مي‌نمائيم كه براي سيستم رمز ECC در GF(2n) و GF(p)، مورد‌استفاده ‌قرار‌مي‌گيرد. معماري معرفي‌شده به‌صورت پايپ‌لاين قابل پياده‌سازي است. در طرح جديد علارغم اكثر معماري‌هاي شناخته‌شده، به‌جاي استفاده از CSA براي كاهش تاخير مسير بحراني از كدگذاري جديد كه كاهش حجم فضاي مصرفي را نيز به‌دنبال دارد، استفاده شده‌است. در اين مقاله با معرفي كدگذاري جديد اعداد، براي جلوگيري از انتشار رقم‌نقلي، به‌جاي استفاده از CSA در عمل جمع از جمع‌كننده‌جديدي استفاده‌شده‌است كه از CSA نيز مناسب‌تر است. در اين مقاله با تعميم چنين جمع‌كننده‌اي براي جمع اعداد علامت‌دار، علاوه‌بر افزايش سرعت پردازش تا 48% ، حجم فضاي‌مصرفي را نيز تا 54% در مقايسه با معماري‌هاي قبلي بهبود داده ‌است.

استفاده از ساختار ارتباطي شبکه هاي روي تراشه در سيستم هاي چند پردازنده روي يک تراشه، ايده جديدي است که از اوايل دهه 1990 شکل گرفته است و با وجود ارائه ساختارها و مدل هاي گوناگون براي آن، هنوز با مسايل حل نشده اي روبرو مي باشد. به طور کلي، اين ايده در تقابل با ساختار گذرگاه مطرح شده است. يعني عموماً ادعا مي شود که اين ساختار مزايايي دارد که استفاده از آن را منطقي تر از ساختار گذرگاه مي نمايد. از مزايايي که به عنوان نمونه مي توان به آن ها اشاره کرد، سرعت بيشتر، مصرف انرژي کمتر در انتقال حجم زياد اطلاعات و سيستم ساختاريافته تر است. با اين حال موردي که هميشه در سيستم هاي کامپيوتري وجود دارد اين است که يک روش نمي تواند سيستم را در همه زمينه ها بهينه کند و همواره يک مصالحه بين پارامترهاي روش هاي مختلف صورت مي گيرد تا روش برتر انتخاب گردد. در اين مقاله روشي ارائه شده است که يک سيستم بتواند به صورت پويا و با به کار گيري ترکيبي از دو ساختار گذرگاه داده و شبکه روي تراشه، از مزاياي هر دو آن ها بهره برده تا بهبود کارايي حاصل شود.

این مقاله، روشی را در سطح معماری برای تصحیح اشکال­های (Faults) رخداده یک­بیتی و چندبیتی در حافظه دستور سیستم­های تعبیه شده ارائه می­دهد. این روش دارای دو مکانیزم است. مکانیزم اول محافظ دستورات انشعاب بوده و قبل از این دستورات، یک دستور خاص درج می­کند و قادر به تصحیح حداکثر 8 اشکال همزمان در هر دستور انشعاب است. مکانیزم دوم محافظ کد عملیاتی کلیه دستورات برنامه بوده و یک دستور خاص دیگر را هر شش خط یک بار در برنامه درج می­کند و قادر به تصحیح اشکال­های یک­بیتی درکد عملیاتی کل دستورات برنامه است. مدل­های اشکال در این روش، اشکال­های چندبیتی حذف دستور پرش و تغییر مقصد دستور پرش و همچنین اشکال یک­بیتی تغییر در کد عملیاتی کل دستورات است. این روش در ریزپردازندۀ OpenRISC پیاده­سازی و صحت عمل آن با شبیه­سازی تحقیق شده است. نتایج ارزیابی تحلیلی نشان می­دهد، پوشش تصحیح اشکال مکانیزم اول برای یک تا هشت اشکال همزمان در یک دستور انشعاب بین 100% تا 32/2% و در مکانیزم دوم برای یک اشکال در کد عملیاتی هر دستور100% است. همچنین نتایج ارزیابی تجربی نشان می­دهد که برای بارهای­کاری مرتب­سازی سریع و مرتب­سازی حبابی، سربار حجم حافظه، به ترتیب 38/54% و 92/49% و سربار زمان اجرا 68/25% و 28/48% است.

با پیشرفت تکنولوژی، فناوری مبتنی بر CMOS که سالها به‌علت برخي مزايا از قبيل توان مصرفي کم، حاشيه نويز بالا و قابليت مجتمع‌سازي در مقياس وسيع، فناوري غالب بوده‌است، چالش‏ها اساسی روبه‏رو شده‏اند. بنابراین، بخش قابل توجهی از تلاش طراحان این مدارها امروزه معطوف به یافتن تکنولوژی جایگزینی برای پیاده سازی این مدارها شده است. یکی از این تکنولوژی‏ها استفاده از ساختارهاي مبتنی بر مدل تقاطعي که بصورت پائين به بالا طراحي مي­شوند، می­باشد. البته تراکم اشکال و تغييرپذیری پارامترها براي این ساختارها از مهمترين چالش­هاي طراحي‏های آینده به شمار می‏روند که بايستی حین فرآیند نگاشت مدار و همچنين در آناليز پارامترهای طراحی این ساختارها به خصوص بارآوری ساخت، مورد توجه قرار گيرد. در اين مقاله، براي يک مدل نگاشت حريصانه آگاه از اشکال و تغييرپذيري، بارآوري ساخت مورد بررسی قرار گرفته است؛ و تاثير نرخ اشکال، اندازه تابع منطقي، نسبت اندازه تابع به اندازه مدل تقاطعي و نرخ تغييرپذيري را با استفاده از شبيه سازي مونت­کارلو بر روي بارآوري ساخت مورد مطالعه قرار داده است.

با پيشرفت تکنولوژي، طراحي و ساخت مدارهاي بسيار مجتمع در ابعاد نانو با چالش‏هاي زيادي روبه‏رو شده است. بررسي پارامتر تحمل‏پذيري در برابر اشکال‏هاي زماني، گامي موثر در طراحي مدارات قابل اطمينان و با بازده بالا در تکنولوژي نانو مي‏باشد. اين مقاله چگونگي تاثير تغييرات زماني را ، بر روي مدارات ناهمگام شبه غير حساس به تاخير(QDI) مبتني بر الگو، بررسي مي کند. در اين مقاله دو الگوي شناخته شده که بطور گسترده اي در طراحي مدارات ناهمگام مبتني بر الگو کاربرد دارند، در نظر گرفته شده و تحمل‏پذيري و قابليت پايداري اين دو الگو در برابر تغييرات زماني مورد بررسي قرار گرفته است. ساختارهاي متعددي از اين الگوها در زبان توصيف سخت افزار پياده سازي شده اند. شبيه سازي گسترده مونت کارلو، انتخاب يکي از اين الگوها را به عنوان مدار تحمل‏پذيرتر تحت تغييرات زياد زماني پيشنهاد مي‏دهد. به عبارت ديگر، هنگام طراحي مدارات ناهمگام QDI در ابعاد نانو، مي‏توان با توجه به مطالعات انجام گرفته، بين کارآيی مدار و پايداري آن در برابر تغييرپذيری زماني موازنه مناسبي برقرار نمود.

الگوريتم ضرب‌ پيمانه‌اي مونتگمري براي پياده‌سازي‌هاي سيستم‌هاي رمز همچون ECC و ديگر سيستم‌هاي رمزي كه بر پايه محاسبات‌پيمانه‌اي استوارند، استفاده‌مي‌شود. براي مناسب نمودن اين الگوريتم جهت پياده‌سازي سخت‌افزاري، بهبودهاي مختلفي پيشنهاد‌شده‌است. نسخه‌ مبناي‌دو اين الگوريتم براي طراحي‌هاي سخت‌افزاري، ساده و سريع است. در اين مقاله براي تسريع در محاسبات پيمانه‌اي، از نحوه نمايش اعداد به‌صورت علامت‌دار استفاده‌شده‌است و با تعميم جمع‌كننده‌جديدي كه از همين نحوه‌نمايش اعداد استفاده‌مي‌كند، ضرب‌كننده‌اي طراحي شده‌است كه نسبت به معماري‌هاي قبلي هم از نظر فضاي‌مصرفي تا 12.5% و هم‌ از نظر تاخير تا 30% بهبود پيدا نموده‌است. همچنين اين ضرب‌كننده در برابر"Fault Attacks " كه يك تهديد جدي براي سيستم‌هاي‌‌رمز همچون ECC است، مقاوم مي‌باشد و مقاومت خود را با استفاده از گيت‌هاي منطقي نگهدارنده توازن(PPLG)، بدست‌آورده‌است. معماري جديد قابليت تشخيص خطا بالايي دارد. با مجهز نمودن ضرب‌كننده مونتگمري مبناي دو به قابليت تشخيص خطا، نسخه‌جديد آن كه از جمع‌كننده جديد استفاده‌مي‌كند، از نظر فضاي‌مصرفي تا 16% و از نظر تاخير تا 28% بهبود پيدا نموده‌است.

امروزه محاسبات گريد به عنوان راه‌حلي براي حل مسائل پيچيده که نياز به محاسبات فراوان دارند مورد توجه محققين قرار گرفته است. گريد شامل منابع ناهمگن بسيار زيادي مي باشد. وقتي که ما در اين محيط گسترده نياز به يکسري منابع داشته باشيم بايد ابتدا آن منابع براي ما کشف شود. بنابراين روش‌هاي کشف منبع در گريد از اهميت فراواني برخوردارند. روش‌هايي که تا‌کنون ارائه شده‌اند براي کشف چند منبع در محيط گريد روش مناسبي را ارائه نکرده‌اند. اين روش‌ها نتوانسته‌اند درخواست چندين منبع را در قالب يک فرم از کاربر گرفته و اين منابع را براي کاربر کشف کنند. در اين مقاله ما يک روش کشف منبع چند‌تايي را ارائه مي‌دهيم که بر پايه درخت دودويي است. روش پيشنهادي ما قادر است چندين منبع را به صورت همزمان و از يک گره براي کاربر کشف کند. نتايج شبيه سازي ها نشان مي‌دهند که روش ما کارايي بسيار بالايي دارد.

پروتکل ODMRP (On Demand Multicast Routing Protocol) یکی از پروتکلهای مسیریابی چندپخشی در شبکه های ad hoc است که بدلیل ساده بودن، مقاوم بودن در مقابل تحرک گرهها و داشتن نرخ تحویل بسته ی بالا به یکی از پراستفاده¬-ترین پروتکل های مسیر یابی چند پخشی در این شبکه ها تبدیل شده است، اما یکی از مشکلاتی که این پروتکل از آن رنج می¬برد، این است که برای کشف مسیرها بین فرستنده ها و گیرنده ها، بسته های درخواست مسیر توسط تمام منابع در شبکه بصورت سیل آسا پخش می شوند و این عمل (پخش سیل آسای بسته های درخواست مسیر) به منظور بازسازی مسیرها بصورت دوره¬ای تکرارمی شود، در نتیجه پیامهای کنترلی زیادی در شبکه ایجاد و رد و بدل می شوند. سربار کنترلی ایجاد شده، مخصوصا زمانی که تعداد فرستنده ها زیاد باشد به شدت افزایش یافته و باعث مصرف پهنای باند، ایجاد ترافیک و برخورد بسته¬ها شده، در نتیجه نرخ تحویل بسته را پایین آورده و باعث افزایش تاخیر انتها به انتها در دریافت بسته ها می شود. در این مقاله روشی را برای کاهش سربار کنترلی پروتکل ODMRP ارائه داده ایم. در روش پیشنهادی از تصدیق های غیرفعال داده ای(Data Passive Acknowledgement) استفاده کرده ایم و بعضی از گرهها را از پخش بسته های درخواست مسیر منع کرده ایم. بدین وسیله دامنه پخش سیل آسای بسته های درخواست مسیر محدود شده و سربار کنترلی کاهش یافته است. روش پیشنهادی با استفاده از نرم افزار GLOMOSIM در سناریوهای مختلف شبیه سازی شد و نتایج حاصل از شبیه سازی نشان داد که در اثر محدود شدن دامنه پخش سیل آسای بسته های درخواست مسیر، سربار کنترلی کاهش یافته و در نتیجه ی آن برخورد و تراکم بسته ها و تاخیر انتها به انتها هم کاهش یافته و نرخ تحویل بسته بهبود یافته است.

پیشرفت چشمگیر تکنولوژی¬های دسترسی اینترنت در طی چند سال اخیر و پیرو آن ایجاد امکان دسترسی کاربران با ظرفیّت¬های پر سرعت به اینترنت، انگیزه توسعه کاربردهای جریان¬سازی ویدیو در اینترنت را افزایش داده است. سیستم¬هاي نظیر به نظیر یکی از بسترهاي کارا براي جریان سازي ویدیو هستند، با این وجود سیستم هاي جریان سازي ویدیو نظیر به نظیر زنده با چالش هاي مختلفی مثل ناهمگونی پهناي باند، خروج گره ها، و ازدحام در شبکه مواجه هستند. با وجود اینکه تاکنون پروتکل هاي جریان سازي مبتنی بر درخت و توري مختلفی ارائه شده است، هنوز هم معایبی مثل بی عدالتی در خدمت قابلیت اطمینان پایین در پروتکل هاي درختی، و تأخیر بالاي پخش و پیچیدگی زیاد در پروتکل هاي توري وجود دارند. در این مقاله یک طرح Push-Pull برای جریان سازی زنده نظیر به نظیر ارائه شده است. در این پروتکل سعی شده است تا با استفاده از یک ساختار توری مبتنی بر Pull و سپس ساختار درخت مبتنی بر Push عدالت و قابلیت اطمینان همراه با تأخیرکم پخش بدست آید. بدین صورت که تمام انواع فریم های ویدیو روی ساختار درخت ارسال و برای بازیابی فریم ها ارسال نشده از ساختار توری استفاده می شود. در نهایت کارایی با استفاده از شبیه ساز OMNeT++ تحلیل شده است. نتایج شبیه سازي بهبود مناسب در تأخیر انتها به انتها و اعوجاج با تأخیرکم در ارسال ویدیو را نشان می دهد.

- شبكه IMS بر اساس استانداردهاي موسسه 3GPP در شبكه‌هاي سلولي مي‌تواند به عنوان هسته شبكه‌هاي نسل آينده مد نظر قرار گيرد. اين شبكه سيگنالينگ SIP را براي كنترل ارتباطات كاربر تا شبكه، ارتباط بين گره‌هاي سرويس‌دهنده شبكه و سرورها و پروكسي‌ها در نظر گرفته است. در اين شبكه با توجه به الزامي بودن ثبت‌نام كاربران و اضافه شدن برخي سرآیندها به اين سيگنالينگ، حملاتی متفاوت از VOIP رخ مي‌دهد که برخي از اين حملات ممكن است منجر به ايجاد آسيب‌پذيري‌هايي در پروکسی شوند. مدل‌سازي پروکسی به مشخص شدن آسيب‌پذيري‌هاي آن كمك می‌نماید. تحلیل این آسیب‌پذیری‌ها مي‌تواند روش مناسبي را در طراحی و پیاده‌سازی به همراه ارتقای امنیتی پروکسی و کاهش هزینه‌ها به دنبال داشته باشد. در این مقاله مدل‌سازي سيگنالينگ و سرورها توسط مدل امنیتی TVRA انجام شده است. موسسه ETSI اين روش را به منظور مدل‌سازي سيستم‌هاي نسل آينده و شبكه‌هاي ارتباطي تعيين نموده است. آسیب‌پذيري‌هاي پروکسی SIP در شبكه IMS بر مبناي اين روش به دست آمده و مي‌تواند نشان‌دهنده نقاط ضعف و تاثير تهديدهايي نظير حملات طوفان‌زا در كاهش دسترس‌پذيري پروکسی‌ها و تهديد اهداف امنيتي آنها باشد.

هدف از حركت به سوي نسل بعدي شبكه، يك دسترسي همه جانبه براي سرويس‌هاي چند رسانه‌اي مختلف متشكل از صدا، تصوير و متن در انواع رسانه‌ها و شبكه‌هاي مختلف در قالب يك جلسه‌ واحد است. در حال حاضر SIP اصلي‌ترين پروتکل مورد استفاده براي ايجاد، تغيير و کنترل جلسات در شبکه‌هاي ارتباطي نسل بعدي است. اين در حاليست که اين پروتکل فاقد مکانيزم مناسبي براي مواجهه با انواع حملات است. وجود اين چالش سبب خواهد شد که طيف وسيع کاربران شبکه نسل آينده با افت شديد کيفيت سرويس مواجه شوند. با توجه به اهميت چالش مطرح شده در ارائه سرويس‌هاي نسل بعدي شبکه و لزوم صحت سيگنالينگ سرورهاي SIP که اجزاي اصلي بخش کنترلي شبکه‌هاي نسل آينده را تشکيل مي‌دهند، در اين مقاله چارچوبي براي ايمن کردن سرورهاي SIP در برابر برخي از حملات عدم پذيرش سرويس ارائه شده است. روش پيشنهادي کمترين سربار پردازشي و مصرف حافظه را بر روي سرور در زمان رخداد حملات دارد و مسائلي از قبيل دقت تشخيص و نرخ هشدار غلط در روش پيشنهادي مورد توجه قرار گرفته است.

نياز رو به رشدي براي انتقال داده امن در شبکه هاي حسگر بي¬سيم، قادر به پشتيباني کاربرد¬هاي جديد، وجود دارد. در کاربردهاي جديد شبکه حسگر، يک نود حسگر مي¬تواند شامل چندين سنسور بوده و در نتيجه داده¬هاي متفاوتي از لحاظ اهميت داشته باشد. در پروتکل ارائه شده داده¬هاي نود حسگر با توجه به اهميت و نيازمندي¬هاي کيفيت سرويس آنها کلاس¬بندي مي¬شوند و تحويل تصادفي به منظور تامين قابليت اطمينان تعريف و پياده¬سازي شده است. تحويل تصادفي ار لحاظ مصرف انرژي و مصرف پهناي باند کم نسبت به تحويل گارانتي شده، که انتظار مي¬رود تمام بسته-هاي انتقال داده شده به مقصد برسند کم هزينه¬تر مي¬باشد. همچنين بسياري از کاربردها مي توانند حدي از اتلاف را تحمل کنند بدين منظور احتمال تحويل براي هر کلاس ترافيکي تعريف مي¬گردد. هرچه احتمال تحويل مورد نظر بيشتر باشد مصرف انرژي بيشتر مي¬گردد. آزمايش¬ها نشان داده اند که با روش پيشنهادي متريک¬هاي کارايي مانند اتلاف بسته به ميزان زيادي بهبود مي¬يابند که اين خود سبب کاهش مصرف انرژي و افزايش طول عمر شبکه مي¬شود.

در این مقاله روش جدیدی برای استخراج ویژگی از تصویر زیرکلمات چاپی فارسی با استفاده از تبدیل بسته­ی ویولت سیملت نوع 8، برای طراحی سیستم­های بازشناسی نوری نویسه ارائه شده است که برای چهار قلم زر، لوتوس، میترا و نازنین و سه اندازه­ی 12،14و16 ثابت است. با اعمال روش آنالیز اجزای اصلی ابعاد ویژگی­ها به 100×1 کاهش می­یابد تا ابعاد بزرگ بردار ویژگی باعث کندی سیستم نشود. برای مقایسه­ی نهائی، بردار ویژگی تصویر ورودی با بردار ویژگی تک تک تصاویر موجود در پایگاه داده مقایسه شده و از روی میزان شباهت دو کد، زیرکلمه بازشناسی می­شود. در این الگوریتم، برای بهبود نرخ بازشناسی می توان از کد نقاط زیرکلمه استفاده کرد. در این حالت جواب صحیح بدست می آید مگر در مواردی که کد نقطه­ی زیرکلمه­ی مجهول اشتباه شناخته شود. در مرحله­ی پس­پردازش با کد نقاط از یک مجموعه شامل 800 زیرکلمه با قلم­ها و اندازه­های مختلف 96% بدرستی بازشناسی شده­اند. نتایج بدست آمده بیان کننده­ی کارائی الگوریتم می­باشد.

هر الگوريتم طبقه‌بندي داراي قابليت‌هاي محدودي است، به اين معنا كه خانواده‌اي از الگوها را بهتر طبقه‌بندي مي‌كند. به عنوان مثال طبقه‌بند خطي، تنها مي‌تواند الگوهاي جداپذير خطي را درست طبقه‌بندي كند. در اين مقاله روشي ارائه مي‌كنيم كه با استفاده از آن يك طبقه‌بندي خطي معمولي مبتني بر تعليم مي‌تواند الگوهاي جداناپذير خطي را نيز درست طبقه‌بندي كند. براي اين كار ما بخشي از الگوهاي ورودي را از بقيه جدا مي‌كنيم و آنها را «قيد» مي‌ناميم؛ سپس قيود را با استفاده از دو تابع «مدل» مي‌كنيم. ما اين كار را مبتني بر يك فرآيند تكراري و تصحيح كننده خطا انجام مي‌دهيم. الگوهاي باقي مانده در محدوده كاري طبقه‌بند اوليه قرار خواهند گرفت. توابع مدل سازي قيود به نحوي در فرمول طبقه‌بند اوليه جاسازي مي‌شوند و در نتيجه يك طبقه‌بند براي همه الگوها به دست مي‌آيد. ما اين روش را روي يك طبقه‌بند خطي اعمال مي‌كنيم تا الگوهاي غيرخطي را نيز طبقه‌بندي كند. ما طبقه‌بند جديد را با طبقه‌بندهاي معروف مانند SVM، k-NN و CART مقايسه كرده ايم كه نتايج برتري و كارآيي اين روش را نشان مي‌دهند.

دستهبندی دادهها یکی از مهمترین شاخههای مطرح شده در یادگیری ماشین میباشد. یکی از روشهای دسته بندي که امروزه نسبت به سایر روشها بیشتر استفاده میشودSupport Vector Machine(SVM) است. دلیل برتری این Classifier نسبت به سایر روشها، تعميم پذيري مناسب این روش میباشد. میزان کارایی این Classifier به پارامتر تعميم پذيري C بستگی دارد که مقدار آن بر اساس Cross-Validation انتخاب میشود. اما يكي از بزرگترين مشكلات SVM، سرعت پايين آن به خصوص بر روي دادههاي با حجم بالا و پيچيده است كه در اين راستا تلاشهاي بسياري صورت گرفته است. در این مقاله رويكرد جديدي جهت توقف زود هنگام الگوریتم SVM با فرض مشخص بودن دادههاي تست در زمان آموزش ارائه شده است كه در مواردي چون Cross-Validation به شدت موجب كاهش زمان يادگيري، بدون تغيير در نتيجه دسته بندي ميشود. در نهايت روش پيشنهادي بر روي دادههاي بسياري اجرا شده است و نتايج كاهش چشم گير زمان يادگيري را نشان ميدهد.

اخیراً بکارگیری هوش دسته جمعی در حل مسائل بهینهیابی پویا افزایش یافته است. هوش دسته جمعی، عاملها یا دستههای برهم کنش را که قادر به خودسازماندهی هستند مدلسازی میکند. کلونی مورچهها، دسته پرندگان، گله حیوانات، قالبگیری باکتریها و گروه زنبورها مثالهایی از یک سیستم جمعی میباشند. عمکرد خوب بهینهیابی گروه زنبورها بروی یک سری از مسائل ایستا ثابت شده است ولیکن بیشتر مسائل دنیای واقعی پویا میباشند به این مفهوم که موقعیت و مقدار بهینه سراسری آنها در طول زمان تغییر میکنند. در این مقاله الگوریتم بهینه یابی کلونی زنبورهای مصنوعی مبتنی بر مدل تابع تسهیم برای حل مسائل پویا ارائه گردیده است. الگوریتم پیشنهاد شده برای بهینهیابی تابع محک قلههای متحرک که رفتاری شبیه به مسائل پویا را در دنیای واقعی دارد، در فرکانسهای تغییر و با تعداد قلههای متفاوت آزمایش شده است. نتیجههای آزمایشهای انجام شده با, RPSO, mQSO Adaptive mQSO, Cellular PSO Adaptive Cellular PSO مقایسه شده است و نشان میدهد که این الگوریتم به کمک مدل تابع تسهیم قابلیت اکتشاف را در کلونی زنبورهای مصنوعی با افزایش تنوع و تضمین بقای اهداف در محیطهای پویا بهبود میبخشد.

بسیاری از الگوریتم‌های ردگیری از ویژگی رنگ استفاده می‌کنند. بار محاسباتی کم و استقلال نسبت به چرخش و تغییر شکل شیء از مزایای ردگیری با استفاده از رنگ است. در شرایط حضور چند شیء با رنگ مشابه و تغییرات زیاد نور محیط، الگوریتم‌های بر پایه‌ی ویژگی رنگ دچار شکست می‌شود. الگوریتم تخمین‌گر انتقال میانگین از جمله الگوریتم‌های بر پایه‌ی ویژگی رنگ است. در این مقاله به کمک ترکیب ویژگی‌های رنگ و لبه‌ی شیء متحرک و با استفاده از الگوریتم تخمین‌گر انتقال میانگین، معایب این الگوریتم نسبت به حضور چند شیء مشابه و تغییرات نور محیط بهبود یافته است. در روش ارائه شده، ابتدا هیستوگرام ویژگی‌های رنگ و لبه‌ی شیء متحرک استخراج می‌شود. سپس برای هر ویژگی، الگوریتم تخمین‌گر انتقال میانگین اجرا می‌گردد. برای ترکیب خروجی‌های این الگوریتم به ضرایب مناسبی نیاز داریم. ما با استفاده از ضریب bhattacharya و ارائه‌ی روابط مناسب، ضرایب وزنی مورد نیاز هر ویژگی را استخراج نمودیم. موقعیت نهایی هدف از مجموع وزن‌دار خروجی رنگ و لبه‌ی الگوریتم تخمین‌گر انتقال میانگین به دست می‌آید. نتایج نشان می‌دهد که روش پیشنهاد شده نسبت به الگوریتم تخمین‌گر انتقال میانگین اولیه، در صحنه‌ای با حضور چند شیء با رنگ مشابه و در محیطی با تغییرات نوری زیاد، دارای عملکرد بهتری است.

آتاماتاي يادگير ابزاری قوی است که در يك محيط تصادفی ناشناخته عمل كرده و به مرور زمان كارايي خود را از طريق يك فرايند يادگيري بهبود مي­دهد. آتاماتاهاي يادگير در حل مسائل بهينه سازي بسيار خوب عمل مي­كنند و يكي از ويژگي­هاي بارز آنها قابليت يادگيري مي­باشد. مساله بهینه سازی را می­توان یافتن نقطه تعادل یک بازی دانست که در آن هر بازیکن یک مقدار از بعد متناظر خود در فضای جستجو را انتخاب می­کند. در اين مقاله يك الگوريتم تركيبي تکاملی كه از تركيب آتاماتاي يادگير و مفاهیم نظریه بازیها حاصل مي­شود براي حل مسائل بهينه سازي پيشنهاد مي­گردد. آزمایش­های انجام شده کارایی این روش را به خوبی نشان می‌دهد.

منظور از واژه­یابی گفتار يافتن موقعیت مکانی کلمات یا عبارات ویژه در یک گفتار بدون محدودیت و رد کردن قسمتهای نامرتبط گفتار است. در این مقاله ضمن معرفی مسئلة واژه­یابی گفتار در قالب یک مسئلة دسته­بندی دودویی، رویکرد متمایزسازی مبتنی بر ایدة حاشیه- وسیع برای حل آن ارائه شده است. نوآوری رویکرد ارائه شده، مدل نمودن سه مفهوم احتمال حضور يك واج در يك قاب گفتار، كشش زماني واجها و گذار ميان واجها تنها با بهره­گيري از دو تابع اندازة اطمينان و بر اساس ويژگيهاي آكوستيكي، طيفي و آماري قابهاي گفتار، است. رویکرد پیشنهاد شده در شرایط مختلف آزمايش، مورد ارزیابی قرار گرفته است. نتایج ارزیابی­ها دلالت بر کارایی مطلوب در حدود 65/94 معيار FOM، سرعت مناسب برابر با 3/3 معيار RTF و پیچیدگی زمانی و محاسباتی اندک این رویکرد، در هر دو مرحلة آزمون و آموزش دارد.

اخيراً در سالهاي اخير علاقه رو به رشدي در حوزه هوش دسته جمعي درمسائل بهينه­يابي محيط­هاي پويا به دليل اهميت آن دردنياي واقعي ايجاد شده است. هوش دسته جمعي يک حوزه جديد از تحقيقات است که بروي مطالعه و مدلسازي رفتار اجتماعي حشراتي مثل مورچه­ها و زنبورها تمرکز دارد. کلوني زنبورها داراي اين قابليت مي­باشد که خود را به راحتي با محيط در حال تغيير وفق دهد به همين منظور مي­توان از الگوريتم­هاي زنبور براي بهينه يابي مسائل پويا استفاده کرد. از آنجا که برخي از مسائل دنياي واقعي تکرارپذير مي­باشند نياز به يک حافظه جهت نگهداري راه حل­هاي گذشته به منظورتقويت کارايي الگوريتم­ها براي مسائل بهينه­يابي پويا ضروري به نظر مي­رسد. در اين مقاله الگوريتم خوراک جويي زنبور با يک حافظه صريح ترکيب گرديده و برروي تابع محک قله­هاي در حال نوسان آزمايش شده و نتايج با الگوريتم­هاي تکاملي، الگوريتم­هاي تکاملي مبتني بر حافظه، روش­هاي چندجمعيتي و مهاجرهاي تصادفي مقايسه گرديده است. نتايج نشان مي­دهد وجود حافظه به دليل به کار­گيري راه حل­هاي گذشته در بهبود الگوريتم و کاهش خطا موثر مي­باشد و از روش­هاي ارائه شده قبلي بهتر است.