فایل ورد (word) ارائه روشي جديد در خوشه بندي اطلاعات با استفاده ازترکيب الگوريتم خفاش و Fuzzy c- means

    —         —     Siamak ADN

ارتباط با ما     —     لیست پایان‌نامه‌ها

... دانلود ...

 فایل ورد (word) ارائه روشي جديد در خوشه بندي اطلاعات با استفاده ازترکيب الگوريتم خفاش و Fuzzy c- means صفحه می باشد دارای تنظیمات و فهرست کامل در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد فایل ورد (word) ارائه روشي جديد در خوشه بندي اطلاعات با استفاده ازترکيب الگوريتم خفاش و Fuzzy c- means  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : توضیحات زیر بخشی از متن اصلی می باشد که بدون قالب و فرمت بندی کپی شده است

دانلود پروپوزال آماده: ارائه روشی جدید در خوشه بندی اطلاعات با استفاده ازترکیب الگوریتم خفاش و Fuzzy c- means

 فرم پروپوزال پر شده و تکمیل شده نیمه رایگان کارشناسی ارشد و دکتری آماده برای انجام پایان نامه و درس روش تحقیق برای رشته های مختلف

مهندسی اتوماسیون و ابزار دقیق

قسمت هایی از پروپوزال:

1- بیان مسأله:

داده و الگو یکی از شاخص­های بسیار مهم در دنیای اطلاعات هستند و خوشه­بندی یکی از بهترین روش­هایی است که برای کار با داده­ها ارائه شده است. قابلیت آن در ورود به فضای داده و تشخیص ساختار آن­ها باعث گردیده که خوشه بندی یکی از ایده­آل­ترین مکانیزم­ها برای کار با دنیای عظیم داده­ها باشد.

در خوشه­بندی، نمونه­ها به دسته­هایی تقسیم می­شوند که از قبل معلوم نیستند. بنابراین، خوشه­بندی یک روش یادگیری است که بدون دانش پیشین و مشاهده نمونه­های از قبل تعریف شده­، داده­ها را به صورت خود مختار و مستقل دسته بندی می­کند.

خوشه بندی در واقع یافتن ساختار در مجموعه داده­هایی است که طبقه بندی نشده­اند. به بیان دیگر خوشه­بندی قرار­دادن داده­ها در گرو­ه­هایی است که اعضای هر گروه از زاویه­ی خاصی به هم شباهت دارند. در نتیجه شباهت بین داده­های درون هر خوشه حداکثر و شباهت بین داده­های درون خوشه­های متفاوت حداقل می­باشد. معیار شباهت در اینجا، فاصله بوده یعنی نمونه­هایی که به یکدیگر نزدیک­ترهستند، در یک خوشه قرار می­گیرند. لذا محاسبه­ی فاصله­ی بین دو داده در خوشه­بندی بسیار مهم می­باشد؛ زیرا کیفیت نتایج نهایی را دستخوش تغییر قرار خواهد داد.

فاصله که همان معرف عدم تجانس است حرکت در فضای داده­ها را میسر می­سازد و سبب ایجاد خوشه­ها می­گردد. با محاسبه­ی فاصله­ی بین دو داده، می­توان فهمید که چقدر این دو داده به هم نزدیک هستند و در یک خوشه قرار می گیرند یا نه؟ توابع ریاضی مختلفی برای محاسبه­ی فاصله وجود دارند؛ فاصله اقلیدسی، فاصله همینگ و .

خوشه­بندی یافتن ساختار، درون مجموعه­ای از داده­های بدون برچسب است و می­توان آن را  به عنوان مهم­ترین مسأله در یادگیری بدون نظارت در نظر گرفت. ایده­ی خوشه­بندی اولین بار در دهه­ی 1935 مطرح شد و امروزه با پیشرفت­ها و جهش­های عظیمی که در آن به­وجود آمده در کاربردها و جنبه­های مختلفی حضور یافته است. یک جستجوی ساده در وب یا حتی در پایگاه داده یک کتابخانه، کاربرد شگفت انگیز آن را برای ما آشکار می­سازد.  الگوریتم­های خوشه­بندی در زمینه­های مختلفی کاربرد دارد که به عنوان نمونه می­توان موارد زیر را برشمرد:

2- اهمیت و ضرورت تحقیق:

3- پیشینه تحقیق:

4- اهداف تحقیق:

..

5- فرضیه ‏های تحقیق:

..

6- مدل تحقیق

..

7- سوالات تحقیق:

..

8- تعریف واژه‏ها و اصطلاحات فنی و تخصصی (به صورت مفهومی و عملیاتی):

..

9- بیان جنبه نوآوری تحقیق:

10- روش شناسی تحقیق:

الف: شرح كامل روش تحقیق بر حسب هدف، نوع داده ها و نحوه اجراء (شامل مواد، تجهیزات و استانداردهای مورد استفاده در قالب مراحل اجرایی تحقیق به تفكیك):

ب- متغیرهای مورد بررسی در قالب یک مدل مفهومی و شرح چگونگی بررسی و اندازه گیری متغیرها:

..

ج – شرح کامل روش (میدانی، كتابخانه‏ای) و ابزار (مشاهده و آزمون، پرسشنامه، مصاحبه، فیش‏برداری و غیره) گردآوری داده‏ها :

..

د – جامعه آماری، روش نمونه‏گیری و حجم نمونه (در صورت وجود و امکان):

..

ر- روش نمونه گیری و حجم نمونه:

..

ز- ابزار تحقیق:

..

هـ – روش‌ها و ابزار تجزیه و تحلیل داده‏ها:

..

منابع :

..

آسان داک: www.Asandoc.com

دانلود نمونه پروپوزال تکمیل شده، پروژه پر شده، طرح پیشنهادیه آماده

[1]– Data mining

[2]– Speech Recognition

[3]– Image Segmentation

[4] -Biology

[5] -City-Planning

[6] -Earthquake studies

[7] -Marketing

لینک کمکی