مروری بر داده کاوی و بررسی شبکه های عصبی

چندین دهه است که شرکت ها اطلاعات را جمع آوری می نمایند تا با ایجاد یک پایگاه داده انبوه اطلاعات را ذخیره کنند، با این حال که اطلاعات در دسترس آنها قرار دارد فقط تعداد کمی از شرکت ها قادر شده اند به ارزش واقعی ذخیره شده در آنها پی ببرند سوال این شرکتها این است که چگونه میتوان به ارزش واقعی این اطلاعات دست یافت؟ پاسخ آن داده کاوی است، که امروزه در بسیاری از صنعتها از جمله پزشکی، آموزش، ورزش و بسیاری از صنایع دیگر مورد استفاده قرار میگیرد. تکنیکهای بسیاری جهت داده کاوی وجود دارد از جمله شبکه های عصبی مصنوعی، رگرسیون، درخت تصمیم و غیره. همچنین طراحی شده است اشاره SAS که توسط شرکت JMP نرم افزارهایی نیز برای داده کاوی ایجاد شده است که میتوان به نرم افزار کرد. این مقاله به معرفی داده کاوی و برخی از روشهای داده کاوی و همچنین محیطهایی که از داده کاوی بهره میبرند به همراه نرم افزار های آن پرداخته است.

فهرست :

چکیده

مقدمه

داده کاوی

تکنیک های داده کاوی

دسته بندی

رگرسیون گیری

خوشه بندی

تجمع و همبستگی

درخت تصمیم گیری

ویزگی های درخت تصمیم

الگوریتم ژنتیک

شبکه های عصبی مصنوعی

ساختار شبکه عصبی

نورون

معماری شبکه عصبی

شبکه های پیش خور تک لایه

انواع یادگیری در شبکه های عصبی مصنوعی

داده کاوی در پزشکی

داده کاوی در سلامت

نرم افزار های داده کاوی

نتیجه گیری

مراجع

معرفی شبکه های عصبی و ساختار نورون عصبی‎

کاربرد شبکه عصبی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک در پیش بینی تقاضای بلندمدت انرژی

---

الگوریتمهای ژنتیک

الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm – GA) تکنیک جستجویی در علم رایانه برای یافتن راه‌حل تقریبی برای بهینه‌سازی و مسائل جستجو است. الگوریتم ژنتیک نوع خاصی از الگوریتمهای تکامل است که از تکنیکهای زیست‌شناسی فرگشتی مانند وراثت و جهش استفاده می‌کند. در واقع الگوریتم‌های ژنتیک از اصول انتخاب طبیعی داروین برای یافتن فرمول بهینه جهت پیش‌بینی یا تطبیق الگو استفاده می‌کنند.الگوریتم‌های ژنتیک اغلب گزینه خوبی برای تکنیک‌های پیش‌بینی بر مبنای رگرسیون هستند. مختصراً گفته می‌شود که الگوریتم ژنتیک (یا GA) یک تکنیک برنامه‌نویسی است که از تکامل ژنتیکی به عنوان یک الگوی حل مسئله استفاده می‌کند.مسئله‌ای که باید حل شود ورودی است و راه‌حلها طبق یک الگو کد گذاری می‌شوند که تابع fitness نام دارد هر راه حل کاندید را ارزیابی می‌کند که اکثر آنها به صورت تصادفی انتخاب می‌شوند. کلاً این الگوریتم‌ها از بخش های زیر تشکیل می‌شوند :  تابع برازش – نمایش – انتخاب –  تغییر

بررسی سناریوهای مختلف برای پیش بینی تقاضای انرژی بخش خانگی تجاری به کمک الگوریتم ژنتیک

بررسی سناریوهای مختلف برای پیش بینی تقاضای انرژی بخش خانگی  تجاری به کمک الگوریتم ژنتیک

مقاله چاپ شده در دهمین همایش بین المللی انرژی