7 مقاله فارسی جدید درباره داده کاوی درتشخیص بیماری

اختصاصی از فایل هلپ 7 مقاله فارسی جدید درباره داده کاوی درتشخیص بیماری دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

• 8 مقاله فارسی جدید درباره داده کاوی درتشخیص بیماری جهت استفاده و بهره برداری قرار داده شده است ./

فرمت مقالات : PDF/

عناوین مقالات 

• تشخیص بیماری دیابت بر اساس روش های داده کاوی و الگوریتم جستجوی هارمونی . انتشار 1395
• ارائه روشی جهت افزایش دقت تشخیص بیماریهای قلبی با ترکیب الگوریتمهای داده . انتشار 1395
• طراحی و پیاده سازی یک سیستم هوشمند جهت پیش بینی بیماری قلبی با استفاده از تکنیک های داده کاوی . انتشار 1395
• مروری بر تکنیک های داده کاوی استفاده شده در تشخیص بیماری کبد . انتشار 1395
• تشخیص بیماری دیابت با رویکرد بهینه سازی مبتنی بر ترکیب سیستم های داده کاوی و الگوریتم های تکاملی هوشمند . انتشار 1394
• پیشبینی عوارض بیماری دیابت با استفاده از تکنیکهای دادهکاوی در استان کرمانشاه . انتشار 1394
• ارزیابی الگوریتم های داده کاوی برای تشخیص بیماری کرونر قلبی . انتشار 1394
• مقایسه و ارزیابی چهار الگوریتم شناخته شده داده کاوی در افزایش دقت تشخیص بیماری های قلبی

 

تماس با ما برای راهنمایی یا ترجمه با آدرس ایمیل:

[e-mail]

شماره تماس ما در نرم افزار تلگرام:

[phone] 

 کانال تلگرام‌  @maghalecomputer

 توجه: اگر کارت بانکی شما رمز دوم ندارد، در خرید الکترونیکی به مشکل برخورد کردید و یا به هر دلیلی تمایل به پرداخت الکترونیکی ندارید با ما تماس بگیرید تا راههای دیگری برای پرداخت به شما پیشنهاد کنیم.

تحقیق درباره آشنایی با داده پژوهی در بانکداری

اختصاصی از فایل هلپ تحقیق درباره آشنایی با داده پژوهی در بانکداری دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل : word  (لینک دانلود پایین صفحه) تعداد صفحات 16 صفحه

چکیده 

امروزه، تکنولوژیهای جدید و پیشرفته با حجم وسیعی از داده های ساختاریافته و غیرساختاریافته مواجه هستند. که در این میان صنعت برق و الکترونیک نیز از این مساله مستثنی نبوده و در جهت پیشرفت و بهینه سازی خدمات خود می بایستی وارد گستره داده های بزرگ شده و از طریق راه حل های موجود از جمله داده پژوهی و داده کاوی به اهداف بزرگ خود نائل گردد. مقاله پیش رو مروری است بر علم داده پژوهی و استفاده از آن در راستای نیل به بسترهای جدید علم فناوری اطلاعات.

  مقدمه

با ورود به عصر اطلاعات و ارتباطات و آغاز استفاده از داده ها و اطلاعات به عنوان سرمایه های اصلی در حرکت علمی، اقتصادی، اجتماعی و فرهنگی جوامع، سازمان ها و شرکت های مختلف و توسعه مشارکت افراد در جهان اینترنت و ارتباطات شبکه ای در دنیا، دغدغه ای بروز پیدا کرد که از جنس همین داده هایی بود که همه روز و با سرعت زیاد در دنیا و در عرصه های مختلفی که فناوری اطلاعات ورود پیدا کرده بود، تولید می شود . اما سوال این است که چگونه این حجم بزرگ و متنوع داده ها و اطلاعات را با توجه به ساختار هایی که در فضای فناوری اطلاعات وجود دارد، می توان مدیریت، کنترل و پردازش کرد و از آن در جهت بهبود ساختارها و سودآوری بیشتر بهره جست؟

کشفیات علمی داده محور، الگوی در حال ظهور مهمی برای محاسبات در حوزه های اجتماعی، خدمات ، اینترنت، شبکه های حسگر، ارتباطات راه دور، زیست شناسی، بهداشت، درمان و... است. در رابطه با این الگو، موضوع داده پژوهی مطرح می گردد که هسته ای است که تحقیقات جدید را در حوزه های زیادی از محیط زیست تا اجتماع هدایت می کند. چالش های علمی بسیاری مرتبط با آن وجود دارد، اعم از ضبط داده ها، ایجاد، ذخیره سازی، جستجو، به اشتراک گذاری، مدل سازی، تجزیه و تحلیل و نمایش تصویری داده ها.

در این تحقیق ابتدا به توضیح big data (داده های بزرگ و حجیم) می پردازیم و سپس وارد مبحث اصلی یا همان داده پژوهی می شویم .

سمینار ارشد و کارشناسی با موضوع داده کاوی و کاربرد آن

اختصاصی از فایل هلپ سمینار ارشد و کارشناسی با موضوع داده کاوی و کاربرد آن دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

فرمت فایل : power point  (قابل ویرایش) تعداد اسلاید  : 61 اسلاید

فهرست مطالب

nمقدمه

nمعرفی داده‌کاوی و دلایل پیدایش آن

nجایگاه داده‌کاوی در علوم کامپیوتر

nمراحل و اجزای یک فرآیند داده‌کاوی

n

nکاربردهای داده‌کاوی

nکاربردهای تجاری

nکاربردهای علمی

nکاربردهای امنیتی

nتکنیکهای داده‌کاوی

nدسته بندی

nقوانین تداعی

nخوشه بندی

n

nآینده داده‌کاوی: کاربردهای جدید، چالشها و دستاوردها

nتشخیص ناهمگونی

nداده‌کاوی توزیع شده

nداده کاوی و حریم خصوصی

 

داده کاوی و دلایل پیدایش آن

 

 

nتوسعه تکنولوژیهای ذخیره و بازیابی اطلاعات

nافزایش روزافزون حجم اطلاعات ذخیره شده

nتنوع بسیار زیاد در اطلاعات موجود

n بانکهای اطلاعاتی

nفایلهای چندرسانه ای (تصاویر متحرک، فایلهای صوتی)

nاطلاعات متنی و فاقد ساختار

nآرشیوهای اطلاعاتی، به دلیل حجم بسیار زیاد، غالبا به مقبره های اطلاعات تبدیل می شوند.

nعلیرغم هزینه های سنگین در بخش تکنولوژی اطلاعات، بسیاری از تصمیمها همچنان در فقر اطلاعاتی اتخاذ می گردند.

nاز قابلیتهای بالقوه اطلاعات ذخیره شده استفاده نمی شود.

nنیاز به تبدیل اطلاعات به دانش در بسیاری زمینه ها  آشکار گردیده است.

nوقایعی نظیر 11 سپتامبر، لزوم خودکار یا حداقل نیمه خودکار بودن فرآیند تبدیل اطلاعات به دانش را به خوبی نشان می دهند.

nداده کاوی به دهه 80 برمی گردد.

nداده کاوی با تلاش برای اعمال تکنیکهای هوش مصنوعی بر روی بانکهای اطلاعاتی آغاز گردید.

 

پردازش اطلاعات:
از فایلهای متنی  تا داده کاوی

 

 

nحرکت از روشهای ابتدائی پردازش اطلاعات به داده کاوی، همواره برحسب نیاز
حوزه های  مختلف بوده است.

nسیر کلی تکنولوژی پردازش اطلاعات را می توان به صورت زیر خلاصه کرد:

nفایلها: اطلاعات ناهمگون، فاقد ساختار مشخص، اشتباهات متعدد، پردازش در حد تهیه فهرست

nبانکهای اطلاعاتی خاص: اطلاعات ناهمگون، اشتباهات نسبتا کمتر، گزارشات آماری ساده

nبانکهای اطلاعاتی رابطه ای: اطلاعات همگون، ارتباطات مشخص، اشتباهات کمتر، گزارشات آماری پیچیده و مقایسه ای و شامل ارتباطات عناصر مختلف

nبانکهای اطلاعاتی تحلیلی: ویژه تحلیل اطلاعات، ارائه یک مدل چندوجهی و امکان ساخت و مشاهده سریع گزارشات خاص، توانائی محدود در ذخیره سازی و پردازش انواع اطلاعات (معمولا فقط اطلاعات عددی)

nداده کاوی: امکان پردازش انواع اطلاعات، قابلیت کشف دانش از اطاعات موجود

 

 

 

 

جایگاه داده کاوی

 

nداده کاوی را می توان یک شاخه از یادگیری ماشین دانست.

nبه دلیل عدم وجود یک چارچوب تئوریک برای داده کاوی، در نظر گرفتن آن به عنوان زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین می تواند مورد بحث قرار گیرد.

nتلاشهای اندکی برای توسعه یک چارچوب تئوریک برای داده کاوی انجام گرفته است.

nاین میزان تلاش کافی نبوده و به نتیجه قابل قبولی نرسیده است.

nتفسیر داده کاوی به عنوان زیر مجموعه ای از آمار، چندان قانع کننده نیست: مسائل با فضای حالت دارای ابعاد زیاد مهمترین وجه این تمایزند.

nتفسیر داده کاوی به عنوان فرآیندی جهت تخمین تابع توزیع احتمال توأم نمونه ها:  تکراری بودن داده کاوی چنین طبقه بندی را رد می کند.

nنظریه داده کاوی معادل فشرده سازی، داده کاوی را فرآیندی برای فشرده سازی اطلاعات ورودی، از طریق پیدا کردن یک ساختار مناسب برای آن در نظر می گیرد.

تحقیق جالب درباره ی داده کاوی و کشف قوانین وابستگی

اختصاصی از فایل هلپ تحقیق جالب درباره ی داده کاوی و کشف قوانین وابستگی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

با افزایش سیستمهای کامپیوتر و گسترش تکنولوژی اطلاعات , بحث اصلی در علم کامپیوتر از چگونگی جمع آوری اطلاعات به نحوه استفاده از اطلاعات منتقل شده است . سیستمهای داده کاوی ,این امکان را به کاربر می دهند که بتواند انبوه داده های جمع آوری شده را تفسیر کنند و دانش نهفته در آن را استخراج نمایند .

داده کاوی به هر نوع کشف دانش و یا الگوی پنهان در پایگاه داده ها اطلاق می شود . امروزه داده کاوی به عنوان یکی از مهمترین مسائل هوش مصنوعی و پایگاه داده ، محققان بسیاری را به خود جذب کرده است . در این تحقیق ابتدا نگاه کلی بر داده کاوی ، استراتژیهای داده کاوی و... داریم ، سپس مسأله کشف قوانین وابستگی در پایگاه داده را به تفضیل بررسی کردیم و نگاهی به الگوریتمهای موجود برای آن داشتیم . سپس مسأله کشف قوانین وابستگی در پایگاه داده های پویا را مورد بحث قرار دادیم و الگوریتم های ارائه شده مربوطه را مطرح کردیم .

مقاله داده کاوی

اختصاصی از فایل هلپ مقاله داده کاوی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

امروزه با گسترش سیستم های پایگاهی و حجم بالای داده ها ی ذخیره شده در این سیستم ها، نیاز به ابزاری است تا بتوان داده های ذخیره شده پردازش کرد و اطلاعات حاصل از این پردازش را در اختیار کاربران قرار داد.

با استفاده ار پرسش های ساده درSQL  و ابزارهای گوناگون گزارش گیری معمولی، می توان اطلاعاتی را در اختیار کاربران قرار داد تا بتوانند به نتیجه گیری در مورد داده ها و روابط منطقی میان آنها بپردازند اما وقتی که حجم داده ها بالا باشد، کاربران هر چقدرحرفه ای و با تجربه باشند نمی توانند الگوهای مفید را در میان حجم انبوه داده ها تشخیص دهند و یا اگر قادر به این کار هم با شند، هزینه عملیات از نظر نیروی انسانی و مالی بسیار بالا است.

نوع فایل ورد

تعداد صفحات 9

بنابراین میشود گفت که درحال حاضر یک تغییر الگو از مدل سازی و تحلیل های کلاسیک برپایه اصول اولیه به مدل های درحال پیشرفت و تحلیل های مربوط بطور مستقیم از داده ها وجود دارد.

داده کاوی یکی از مهمترین این روشها است که به وسیله آن الگوهای مفید در داده ها با حداقل دخالت کاربران شناخته می شوند و اطلاعاتی را در اختیار کاربران و تحلیل گران قرار می دهند تا براساس آنها تصمیمات مهم و حیاتی در سازمانها اتخاذ شوند.

تعاریف داده کاوی

در متون آکادمیک تعاریف گوناگونی برای داده کاوی ارائه شده اند. در برخی از این تعاریف داده کاوی در حد ابزاری که کاربران را قادر به ارتباط مستقیم با حجم عظیم داده ها می سازد معرفی گردیده است و در برخی دیگر، تعاریف دقیقتر که درآنها به کاوش در داده ها توجه می شود موجود است.