مقاله مقایسه ی سه رویکرد ترکیبی مبتنی بر تئوری مجموعه ی ناهموار، شبکه ی پس انتشار خطا، الگوریتم پرسپترون، ژنتیک و GAPSO، برای همجوشی اطلاعات دراینترنت اشیا

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

  مقاله مقایسه ی سه رویکرد ترکیبی مبتنی بر تئوری مجموعه ی ناهموار، شبکه ی پس انتشار خطا، الگوریتم پرسپترون، ژنتیک و GAPSO، برای همجوشی اطلاعات دراینترنت اشیا دارای ۲۴ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد مقاله مقایسه ی سه رویکرد ترکیبی مبتنی بر تئوری مجموعه ی ناهموار، شبکه ی پس انتشار خطا، الگوریتم پرسپترون، ژنتیک و GAPSO، برای همجوشی اطلاعات دراینترنت اشیا  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی مقاله مقایسه ی سه رویکرد ترکیبی مبتنی بر تئوری مجموعه ی ناهموار، شبکه ی پس انتشار خطا، الگوریتم پرسپترون، ژنتیک و GAPSO، برای همجوشی اطلاعات دراینترنت اشیا،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن مقاله مقایسه ی سه رویکرد ترکیبی مبتنی بر تئوری مجموعه ی ناهموار، شبکه ی پس انتشار خطا، الگوریتم پرسپترون، ژنتیک و GAPSO، برای همجوشی اطلاعات دراینترنت اشیا :

تعداد صفحات:۲۴
چکیده:
در این مقاله، سه مدل ترکیبی برای همجوشی اطلاعات در اینترنت اشیا پیشنهاد میشود. اینن مندلهنا عبارتنند ا : ۱) مدل ترکیبیالگوریتم تئوری مجموعه ی ناهموار و الگوریتم پرسپترون. ۲) مدل ترکیبی الگوریتم ژنتیک و الگوریتم پس انتشار خطا. ۳) مدل ترکیبی الگوریتم تئوری مجموعه ی ناهموار و الگوریتم GAPSO. همه ی مدلها شامل سه مرحله میباشند: ۱) کاهش ابعاد داده های ورودی و شناسایی موثرترین مجموعه های ویژگی، براساس همبستگی داده ها. ۲) آموزش الگوریتم های دسته بندی. ۳) پیش بینی داده های جدید طبق الگوریتم های دسته بندی آمو ش دیده. مدل ترکیبی الگوریتم تئوری مجموعه ی ناهموار و الگوریتم پرسپترون در تجزیه و تحلیل اطلاعات مبهم و غیردقیق کارایی دارد اما تنها قادر به جداسازی کلاس های خطی است و برای مسائل غیرخطی ضعیف عمل می کند. مدل ترکیبی الگوریتم ژنتیک و الگوریتم پس انتشار خطا، یک روش wrapper است و می تواند برای ار یابی یرمجموعه های انتخابی از الگوریتم یادگیری ماشین استفاده کند. البته این مدل برخلاف روش ترکیبی تئوری مجموعه ی ناهموار و پرسپترون، برای پیش بیننی داده های جدید از دقت بالاتری برخوردار است. تنها ضعف این مدل، هزینه محاسباتی زیاد است. در میان همه ی مدلها، مدل ترکیبی الگوریتم تئوری مجموعه ی ناهموار و GAPSO، از نظر پیش بینی داده های جدید مدلی دقیقتر است، هزینه ی محاسباتی کمتری دارد و به دلیل استفاده از الگوریتم ژنتیک، در بهینه های محلی متوقف نم یشود. در بخش نتایج و مقایسات، مدلهای ترکیبی پیشنهادی براساس پارامترهای شبکه های حسگر بیسیم از جمله: دقت، کیفیت همجوشی اطلاعات، کیفیت آموزش و ظرفیت ذخیره سازی بررسی و مقایسه می شوند. طبق نتایج ، روش ترکیبی الگوریتم تئوری مجموعه ی ناهموار و GAPSO، نسبت به بقیه ی روشها از نظر پیش بیننی داده های جدید دقیقتر است و همجوشی اطلاعات را با کیفیت بهتری انجا می دهد.