تشخیص هرزنامه بر اساس رفتار آن با استفاده از روش فازی-عصبی

تشخیص بیماری دیابت با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و عصبی- فازی

Background & Aim: A main problem in diabetes is its timely and accurate diagnosis. This study aimed at diagnosing diabetes using data mining methods. Methods: The present study is an analytical investigation including 768 individuals with 8 attributes. Artificial neural networks and fuzzy neural networks were used to diagnose the diabetes. To achieve a real accuracy, the Kfold method was used ...

ترکیب روش‌های عصبی، فازی و عصبی- فازی با استفاده از الگوریتم مورچگان پیوسته برای تشخیص رخساره‌های مخزن

تشخیص رخساره‌های مخزنی و تعیین نواحی با کیفیت مخزنی بالا نقش مهمی در مدل‌سازی مخزن و همچنین حفاری‌های آتی در میدان‌های در حال توسعه ایفا می‌کند. شاخص جریانی یکی از شاخص‌هایی است که با توجه به تغییر خصوصیات مخزن تغییر کرده و می‌تواند نقش موثری در تقسیم‌بندی رخساره‌های مخزنی داشته باشد. مطالعه حاضر یک مدل بهینه‌یافته و پیشرفته را به‌وسیله ترکیب سیستم‌های هوشمند برای تخمین شاخص جریانی در کل میدان ...

پیش‌بینی بارش فصلی بر اساس الگوهای سینوپتیکی با استفاده از سیستم استنباط فازی- عصبی تطبیقی((ANFIS

تئوری بازی در تشخیص هرزنامه

امروزه در بسیاری از سیستم هایی که عمل طبقه بندی بر روی آن صورت می پذیرد، رقیب تغییراتی را بروی داده ها، به منظور کاهش دقت کلاسه بندی کننده انجام می دهند. مهمترین مثال از این نوع، تشخیص هرزنامه الکترونیکی می باشد. اسپمرها بطور معمول برروی هرزنامه ها تغییراتی را صورت می دهند تا فیلتر، آنها را بصورت نامه های درست تشخیص دهد. در این مقاله رفتار بین رقیب (اسپمرها) و فیلتر هرزنامه (کلاسه بندی کننده) ب...

بررسی تشخیص بیماری دیابت بر اساس اطلاعات مستخرج از سیگنال ECG با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی

زمینه و هدف: بیماری دیابت یکی از شایع‌ترین بیماری‌های دنیا شناخته‌ شده است. یکی از مشکلات اساسی مربوط به این بیماری عدم ‌تشخیص به‌موقع و صحیح آن می‌باشد. هدف این پژوهش ارائه روش جدیدی برای تشخیص بیماری دیابت است و قصد دارد برای اولین بار ارتباط تصاویر ECG با تشخیص بیماری دیابت به کمک شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم‌های داده‌ کاوی را بررسی کند. روش بررسی: در این مطالعه 8 بیمار دیابتی و 64 فرد سالم ح...

استفاده از روش های هوشمند فازی- عصبی و شبکه های عصبی چند لایه در تشخیص عیوب اصلی ماشین های دوار

امروزه عیب­یابی ماشین­های دوار از راه تشخیص علائم شروع و رشد عیب با استفاده از روش های هوشمند، شناسایی علت و قطعات آسیب دیده و پیشگویی میزان عمرکاری باقیماندة ماشین، نقش مهمی در جلوگیری از آسیب­دیدگی شدید ماشین و هزینه­های بالای تعمیرات بر عهده دارند. هدف این تحقیق نیز استفاده از ساختار هوشمند شبکه­های فازی- عصبی و  عصبی چند لایه در تشخیص عیوب اصلی ماشین­های دوار از جمله نابالانسی، ناهمراستایی،...