5000 تومان
افزودن به سبد خرید
0 فروش 173 بازدید
جزئیات محصول
تعداد قسمت: 1
پسوند فایل: zip
حجم فایل: 1MB
فایل راهنما: ندارد
بسته نصبی: ندارد
امکانات: شامل فایل pdf مقاله لاتین و فایل word خلاصه ترجمه فارسی (2 صفحه)
تاریخ انتشار: 24 دسامبر 2018
دسته بندی: ,

تبلیغات

محيط هوشمند فراگير

مقاله بر رو روش استوار است یکی پردازش نرم و دیگری داده کاوی   و علاوه بر آن از روش آماری مارکف نیز بهره گرفته شده است. روش های متمرگز و توزیع شده هر دو روش بررسی شده است.

داده کاوی، پایگاه‌ها و مجموعه‌های حجیم داده‌ها را در پی کشف واستخراج دانش، مورد تحلیل و کند و کاوهای ماشینی (و نیمه‌ماشینی) قرار می‌دهد. این گونه مطالعات و کاوش‌ها را به واقع می‌توان همان امتداد و استمرار دانش کهن و همه جا گیر آمار دانست. تفاوت عمده در مقیاس، وسعت و گوناگونی زمینه‌ها و کاربردها، و نیز ابعاد و اندازه‌های داده‌های امروزین است که شیوه‌های ماشینی مربوط به یادگیری، مدل‌سازی، و آموزش را طلب می‌نماید.

در سال ۱۹۶۰ آماردانان اصطلاح “Data Fishing” یا “Data Dredging”به معنای “صید داده” را جهت کشف هر گونه ارتباط در حجم بسیار بزرگی از داده ها بدون در نظر گرفتن هیچگونه پیش فرضی بکار بردند. بعد از سی سال و با انباشته شدن داده ها در پایگاه های داده یا Database اصطلاح “Data Mining” یا داده کاوی در حدود سال ۱۹۹۰ رواج بیشتری یافت. اصطلاحات دیگری نظیر “Data Archaeology”یا “Information Harvesting” یا “Information Discovery” یا”Knowledge Extraction” نیز بکار رفته اند.

اصطلاح Data Mining همان طور که از ترجمه آن به معنی داده کاوی مشخص می‌شود به مفهوم استخراج اطلاعات نهان و یا الگوها وروابط مشخص در حجم زیادی از داده‌ها در یک یا چند بانک اطلاعاتی بزرگ است.

در حالیکه محصولات داده کاوی ابزارهای قدرتمندی می‌باشند، اما در نوع کاربردی کافی نیستند.برای کسب موفقیت، داده کاوی نیازمند تحلیل گران حرفه‌ای و متخصصان ماهری می‌باشد که بتوانند ترکیب خروجی بوجود آمده را تحلیل و تفسیر نمایند.در نتیجه محدودیتهای داده کاوی مربوط به داده اولیه یا افراد است تا اینکه مربوط به تکنولوژی باشد.

اگرچه داده کاوی به الگوهای مشخص و روابط آنها کمک می‌کند، اما برای کاربر اهمیت و ارزش این الگوها را بیان نمی‌کند.تصمیماتی از این قبیل بر عهده خود کاربر است.برای نمونه در ارزیابی صحت داده کاوی، برنامه کاربردی در تشخیص مظنونان تروریست طراحی شده که ممکن است این مدل به کمک اطلاعات موجود در مورد تروریستهای شناخته شده، آزمایش شود.با اینهمه در حالیکه ممکن است اطلاعات شخص بطور معین دوباره تصدیق گردد، که این مورد به این منظور نیست که برنامه مظنونی را که رفتارش به طور خاص از مدل اصلی منحرف شده را تشخیص بدهد.

تشخیص رابطه بین رفتارها و یا متغیرها یکی دیگر از محدودیتهای داده کاوی می‌باشد که لزوماًروابط اتفاقی را تشخیص نمی‌دهد.برای مثال برنامه‌های کاربردی ممکن است الگوهای رفتاری را مشخص کند، مثل تمایل به خرید بلیط هواپیما درست قبل از حرکت که این موضوع به مشخصات درآمد، سطح تحصیلی و استفاده از اینترنت بستگی دارد.در حقیقت رفتارهای شخصی شامل شغل(نیاز به سفر در زمانی محدود)وضع خانوادگی(نیاز به مراقبت پزشکی برای مریض)یا تفریح (سود بردن از تخفیف دقایق پایانی برای دیدن مکان‌های جدید) ممکن است بر روی متغیرهای اضافه تاثیر بگذارد.

پیشبینی یکی از ویژگی های محيط هوشمند فراگير میباشد که در این مقاله مورد توجه قرار گرفته است. در مقاله نشان داده شده است که در محيط هوشمند فراگير مساله پیشبینی عمدتا مروط است به شناسایی الگو در نحوه توزیع شبکه های بیسیم به طوری که از روش های مختلف که در بالا ذکر شد برای رسیدن به پیشبینی مناسب با در نظر گرفتن روش های آماری معتبر می توان بهره جست.

به دلیل توزیع طبیعی شبکه بیسیم برای درنظر گرفتن شبکه های بزرگ استفاده از الگوریتم های ترکیبی  هوشمند مانند انواع پیشبینی های فازی ضروری است که در این مقاله مورد بررسی قرار گرفته است. کلاسه بندی بیزین و همچنین الوریتم aofis نیز مورد بررسی قرار گرفته است. به دلیلی حجم بالای داده ها در شبکه های بزرگ ضمن استفاده از شبکه فازی، از الگوریتم PCA برای استخراج ویژگی های مشخه هر نقطه از شبکه بیسیم استفاده ی میشود.

Soft Computing Prediction Techniques in Ambient Intelligence Environments

In this paper, a review of prediction techniques suitable for ambient intelligence environments is presented. Prediction challenges in sensor networks are considered in two phases including pattern extraction and rule matching. The prediction techniques reviewed in this paper come from two main research areas, namely, data mining and soft computing techniques. Moreover, a statistical modelling technique based on Markov chain is also considered. In this paper, we identify the centralized and distributed techniques of both data mining and soft computing areas. In addition, we identify the distributed approaches that utilize computational power of sensors in an ambient intelligence environment. Moreover, we show that some techniques use compression, regression or fuzzy methods to reduce the size of the collected sensory data.

لینک مقاله اصلی:

http://ieeexplore.ieee.org/document/4295608/

افزودن به سبد خرید

لطفاً براي ارسال دیدگاه، ابتدا وارد حساب كاربري خود بشويد

محصولات پر فروش

پر فروش ترین محصولات فروشگاه روکساوب