close
تبلیغات در اینترنت
ترجمه مقاله روش موازی موثر برای داده کاوی ژنتیکی - فازی

امروز و ساعت دقیقه می باشد.

جستجوگر پیشرفته سایت



عنوان انگلیسی مقاله: An effective parallel approach for genetic-fuzzy data mining
عنوان فارسی مقاله: روش موازی اثربخش برای داده کاوی ژنتیکی - فازی
دسته: فناوری اطلاعات IT - داده کاوی
فرمت فایل ترجمه شده: WORD (قابل ویرایش)
تعداد صفحات فایل ترجمه شده: 23
ترجمه ی سلیس و روان مقاله آماده ی خرید می باشد.
_______________________________________
چکیده ترجمه:
مهم‌ترین کاربرد داده کاوی در تلاش‌هایی است که برای استنتاج قواعد وابستگی از داده‌های تراکنشی صورت می‌گیرد. در گذشته، از مفاهیم منطق فازی و الگوریتم‌های ژنتیکی برای کشف قواعد وابستگی فازی سودمند و توابع عضویت مناسب از مقادیر کمی استفاده می‌کردیم. با وجود این، ارزیابی مقادیر برازش نسبتاً زمان بر بود. به دلیل افزایش‌های شگرف در قدرت محاسباتی قابل دسترسی و کاهش همزمان در هزینه‌های محاسباتی در طول یک دهه‌ی گذشته، یادگیری یا داده کاوی با به کارگیری تکنیک‌های پردازشی موازی به عنوان روشی امکان پذیر برای غلبه بر مسئله‌ی یادگیری کند شناخته شده است. بنابراین، در این مقاله الگوریتم داده‌ کاوی موازی فازی – ژنتیکی را بر اساس معماری ارباب - برده  ارائه کرده‌ایم تا قواعد وابستگی و توابع عضویت را از تراکنش‌های کمی استخراج کنیم. پردازنده‌ی master مانند الگوریتم ژنتیک از جمعیت یگانه‌ای استفاده می‌کند، و وظایف ارزیابی برازش را بین پردازنده‌های slave توزیع می‌کند. اجرای الگوریتم پیشنهاد شده  در معماری ارباب – برده بسیار طبیعی و کارآمد است. پیچیدگی‌های زمانی برای الگوریتم‌های داده کاوی ژنتیکی – فازی موازی نیز مورد تحلیل قرار گرفته است. نتایج این تحلیل تأثیر قابل توجه الگوریتم پیشنهاد شده را نشان داده است. هنگامی که تعداد نسل‌ها زیاد باشد، افزایش سرعت الگوریتم ممکن است نسبتاً خطی باشد. نتایج تجربی تیز این نکته را تأیید می‌کنند. لذا به کارگیری معماری ارباب – برده برای افزایش سرعت الگوریتم داده‌ کاوی ژنتیکی – فازی   روشی امکان پذیر برای غلبه بر مشکل ارزیابی برازش کم سرعت الگوریتم‌ اصلی است.
کلمات کلیدی: داده کاوی، مجموعه های فازی، الگوریتم ژنتیک، پردازش موازی، قاعده اتحادیه
1- مقدمه
با پیشرفت روزافزون فن آوری اطلاعات (IT)، قابلیت ذخیره سازی و مدیریت داده‌ها در پایگاه‌های داده‌ اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. به رغم اینکه گسترش IT پردازش داده‌ها را تسهیل و تقاضا برای رسانه‌های ذخیره سازی را برآورده می‌سازد، استخراج اطلاعات تلویحی قابل دسترسی به منظور کمک به تصمیم گیری مسئله‌ای جدید و چالش برانگیز است. از این رو، تلاش‌های زیادی معوف به طراحی مکانیسم‌های کارآمد برای کاوش اطلاعات و دانش از پایگاه داده‌های بزرگ شده است. در نتیجه، داده کاوی، که نخستین بار توسط آگراول، ایمیلنسکی و سوامی (1993) ارائه شد، به زمینه‌ی مطالعاتی مهمی در مباحث پایگاه داده‌ای و هوش مصنوعی مبدل شده است.

جهت دانلود محصول اینجا کلیک نمایید
جمعه 23 مرداد 1394 ساعت: 20:13
مطالب تصادفی
مطالب مرتبط
بخش نظرات این مطلب

نام
ایمیل (منتشر نمی‌شود) (لازم)
وبسایت
:) :( ;) :D ;)) :X :? :P :* =(( :O @};- :B /:) :S
نظر خصوصی
مشخصات شما ذخیره شود ؟ [حذف مشخصات] [شکلک ها]
کد امنیتی


تبلیغات

آمار


آمار کاربران آمار کاربران
افراد آنلاین افراد آنلاین : 6

آمار بازدیدآمار بازدید
بازدید امروز بازدید امروز : 284
بازدید دیروز بازدید دیروز : 1,412
بازدید هفته بازدید هفته : 5,479
بازدید ماه بازدید ماه : 38,323
بازدید سال بازدید سال : 160,858
بازدید کلی بازدید کلی : 1,244,301

اطلاعات شما اطلاعات شما
آِ ی پیآِ ی پی : 54.196.47.145
مرورگر مرورگر :
سیستم عامل سیستم عامل :

ورود کاربران

نام کاربری :
رمز عبور :

رمز عبور را فراموش کردم ؟

عضويت سريع

نام کاربری :
رمز عبور :
تکرار رمز :
ایمیل :
نام اصلی :
کد امنیتی : * کد امنیتیبارگزاری مجدد

خبرنامه

براي اطلاع از آپيدت شدن سایت در خبرنامه سایت عضو شويد تا جديدترين مطالب به ايميل شما ارسال شود