۹۴ مطلب با موضوع «برنامه نویسی» ثبت شده است

پیاده سازی مقاله: ترکیبی از الگوریتم سیاه چاله با الگوریتم تبرید تدریجی

پیاده سازی مقاله: ترکیبی از الگوریتم سیاه چاله با الگوریتم تبرید تدریجی

چکیده:

امروزه اغلب مسائل بهینه سازی از نوع مسائل NP-hard هستند. از جمله راه حل های موجود در برخورد با این گونه مسائل، استفاده از الگوریتمهای تقریبی یا ابتکاری است. الگوریتم سیاه چاله (BH) یک روش ابتکاری جدید است که از پدیده سیاه چاله طبیعی الهام گرفته شده است، این الگوریتم سرعتی بالا و ساختاری ساده برای پیاده سازی دارد ولی در جستجوی محلی ضعیف عمل میکند. بنابراین در این مقاله ترکیبی از الگوریتم BH و الگوریتم تبرید تدریجی (SA) با نام BH-SA معرفی می شود. ما از الگوریتم SA برای بهبود جستجوی محلی و فرار از بهینه محلی استفاده کرده ایم. روش پیشنهادی بر روی تعدادی تابع محک رایج، مورد آزمایش قرار گرفته است. نتایج آزمایش ها نشان می دهد که روش پیشنهادی از دقت بالاتری در رسیدن به جواب بهینه سراسری برخوردار است. به عنوان مثال پاسخ حاصل از میانگین گیری 20 بار اجرای الگوریتم پیشنهادی روی تابع Griewank، نشان می دهد که خطای نسبی روش پیشنهادی 69.44 برابر کمتر از روش BH پایه است.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: استفاده از سیستم تکاملی ایمنی مصنوعی برای امنیت شبکه های کامپیوتری

پیاده سازی مقاله: استفاده از سیستم تکاملی ایمنی مصنوعی برای امنیت شبکه های کامپیوتری

چکیده:

سیستم ایمنی بدن ،یک سیستم محاسباتی جالب و کارا برای بسیاری از کاربردها در زمینه مهندسی وبخصوص تشخیصنفوذ است این سیستم دفاعی بر اساس عامل ،بصورت توزیع شده و خود تطبیق است که بر اساس یک معماری لایه ای وسلسله مراتبی عمل می کند. در این مقاله ابتدا عناصرمعماری سیستم های های تشخیص ویروس که شامل چهار قسمتتبدیل داده ،ایجاد و تشخیص ویروس و شناسایی سلول های حافظه می باشد با تمرکز بر عناصر شبکه های کامپیوتریبیان شده است.سپس چند نمونه سیستم ایمنی مصنوعی برای امنیت شبکه را مورد بررسی قرار داده ایم. از جمله سیستمایمنی فورست که فقط ترافیک TCP/IP را در یک شبکه محلی مانیتور میکند . در انتها با توجه به ویژگی های الگوریتمهای هوش محاسباتی نتیجه گیری و پیشنهاداتی برای استفاده موثر از این الگوریتم ها بیان شده اند.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: شناسایی و رتبه بندی موانع موثر بر عدم استفاده معلمان از فناوری اطلاعات و ارتباطات

پیاده سازی مقاله: شناسایی و رتبه بندی موانع موثر بر عدم استفاده معلمان از فناوری اطلاعات و ارتباطات

چکیده:

چکیده: کارکردهای متعدد و متنوع فناوری اطلاعات و ارتباطات تمامی سازمان ها و از جمله نظام آموزشی را دچار تغییر و تحولات اساسی کرده اند؛ اما به نظر می رسد آن چنان که شایسته است فناوری اطلاعات و ارتباطات در نظام آموزشی مورد استفاده معلمان قرار نمی گیرد، از این رو هدف پژوهش توصیفی حاضر، شناسایی و رتبه بندی موانع موثر بر عدم استفاده معلمان از فناوری اطلاعات و ارتباطات (فاوا) بوده است که جهت تحقق این امر، پرسش نامه محقق ساخته ای میان معلمان دبیرستان های شهر تهران توزیع و داده های گردآوری شده با استفاده از آزمون های تی و فریدمن تحلیل شدند، نتایج حاکی از آن است که مهم ترین موانع عدم استفاده از فناوری اطلاعات و ارتباطات توسط معلمان، عوامل زیرساختی - فنی، فردی، اقتصادی و فرهنگی - آموزشی بوده اند که متناسب با هر یک پیشنهادهایی ارایه شده است.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: بهینه سازی تخصیص منابع در رایانش ابری با استفاده از الگوریتم ارزیابی چندهدفه

پیاده سازی مقاله: بهینه سازی تخصیص منابع در رایانش ابری با استفاده از الگوریتم ارزیابی چندهدفه

چکیده:

توسعه سریع‌ استفاده از رایانش ابری منجر به انتشار مراکزداده مختلفی در سراسر جهان شده است که این افزایش تعداد مراکزداده، تعداد منابع با عملکرد مشابه ولی مشخصات مختلف را افزایش داده است، همچنین از آنجایی که منابعی که به صورت مستقل توسعه داده شده‌اند ممکن است همیشه با هم سازگاری نداشته باشند، حال پیش بینی همه منابع مورد نیاز، انتخاب منابع بهینه و ترکیب این منابع، چالش‌های مطرح در این مساله خواهند بود. بنابراین انتخاب منبع ساده و مناسب و بهینه برای ترکیب با یکدیگر برای پاسخگویی درخواست های بزرگ، یکی از مهمترین مشکلات در تخصیص منابع ابری می‌باشد. تاکنون کارهای زیادی روی تخصیص منابع در ابر صورت گرفته است و در هر روش معیارهای متفاوتی نظیر اطمینان پذیری، توان مصرفی، کارایی، دسترس پذیری بررسی گردیده است. اما در کارهای گذشته چندین معیار با یکدیگر بررسی نشده اند و در واقع انتخاب منابع بر اساس یک یا دو معیار بوده است. ما در این پایان نامه قصد داریم تا تخصیص منابع را بر اساس ترکیبی از چهار معیار دسترس پذیری، اطمینان پذیری، هزینه و ترافیک بررسی کنیم تا بتوانیم با توجه به معیارهای مهم برای کاربر بهترین منابع را برای وی انتخاب کنیم و به وی پیشنهاد دهیم. با توجه به اینکه می خواهیم چندین معیار را برای انتخاب منابع بهینه درنظر بگیریم، نیاز است تا از الگوریتم های ارزیابی چندهدفه استفاده نماییم. استفاده از رویکرد پیشنهادی، سبب افزایش میزان رضایت‌مندی کاربران از فراهم کنندگان ابری و در نتیجه افزایش سودآوری برای ارائه دهندگان ابری خواهد شد. ارائه دهند‌گان منابع ابری از جمله: مایکروسافت، گوگل، آمازون و... می توانند با بهره‌گیری از رویکرد پیشنهادی، نیازهای کاربران را با توان بیشتری پاسخ دهند.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: کاربرد الگوریتم رقابت استعماری در پیش بینی ورشکستگی

پیاده سازی مقاله: کاربرد الگوریتم رقابت استعماری در پیش بینی ورشکستگی

چکیده:

هدف بررسی کارایی الگوریتم رقابت استعماری در پیش بینی ورشکستگی بوده، در این مطالعه با بررسی برخی از داده های مرتبط با ورشکستگی، صورت های مالی شرکت های موجود در بازار بورس ایران و با مشاهده تجربی و تجارب پژوهش های گذشته به انتخاب متغیرهای اصلی در پیش بینی ورشکستگی پرداخته شده، سپس به دلیل انطباق بیشتر مدل با واقعیت، با توجه به ارتباط داده های متغیرهای اصلی با دیگر داده های در دسترس، به انتخاب متغیرهای فرعی پرداخته شده است. 6 متغیر اصلی و 18 متغیر فرعی اولیه، برای شرکت های نمونه ورشکسته با سه معیار ورشکستگی و برای شکرتهای نمونه غیر وزشکسته با انتخابی تصادفی، استخراج گشته است. معیارهای تعیین ورشکستگی با توجه با نگاهی فرآیندی برگزیده شده اند، معیار اول ماده 141 قانون تجارت و معیار دوم، معیار نسبت بدهی به دارایی ها می باشد، معیار سوم که در آن نسبت جمع حقوق صاحبان سهام به ارزش اسمی سهام، معیار تشخیص ورشکستگی است برای پوشش انتقادهای وارده به این معیار لحاظ گردیده است، به این صورت که اگر این نسبت کمتر از یک باشد شرکت ورشکسته تلقی می گردد. بازه زمانی انتخاب نمونه سال 1389 بوده و بازه رمانی استخراج داده ها سال های 1387 تا 1389 بوده است. تجزیه و تحلیل آماری روی این متغیرها منجر به حذف بعضی از آنها در معیارهای مختلف گشته و مدلی با بهره گیری از الگوریتم رقابت استعماری، متغیرهای اصلی و متغیرهای فرعی برای هر یک از سه معیار، طراحی و ارائه شده است که به نقطه آغازین وابسته نیست از این رو دسته بندی اولیه متغیرهای اصلی و فرعی تاثیری رخروجی مدل ندارد. مدل با استفاده از اطلاعات شرکت های ورشکسته و شرکت های غیر ورشکسته ارزیای شده و نتایج نشان میدهد که ورشکستگی را می توان با دقت نسبتا بالایی با مدل حاصل پیش بینی نمود.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: یش بینی قیمت سهام با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

پیاده سازی مقاله: یش بینی قیمت سهام با استفاده از شبکه عصبی مصنوعی

چکیده:

شبکه های عصبی مصنوعی مدل هایی ریاضی می باشند که الهام گرفته از سیستم عصبی و مغز انسان می باشند. در این مقاله سعی محقق بر آن است که به پیش بینی قیمت سهام روز بعد در بورس اوراق بهادار تهران با استفاده از مدل پرسپترون چندلایه از شبکه های عصبی مصنوعی بپردازد؛ و با روش های مختلف سعی شود خطای این پیش بینی را بهبود بخشد. متغیرهای بسیار زیادی در قیمت سهام تاثیر گذار می باشند که در این میان سهم شاخص های اقتصادی عمده را می توان بسـیار بالا دانست، که نرخ ارز (شـامل نرخ دلار آمریـکا و یورو)، قـیمت طـلا و قیمت نفت از آن جمله می باشند. همچنین شاخص کل نیز به عنوان نماینده ای از کل شرکت های پذیرفته شده در بورس اوراق بهـادار تهـران در نظر گرفته می شود، که این شاخص ها به عـنوان متغـیرهای مستقل جهت پیش بینی قیمت سهام مورد استفاده قرار گرفته اند.

دریافت مقاله:

 لینک مقاله

دریافت پیاده سازی:

برای دریافت پیاده سازی مقاله مورد نظر، و یا اعمال بهبود در آن، با استفاده از لینک زیر، سفارش خود را ارسال نمایید.

سفارش انجام پروژه

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: بهبود امنیت در شبکه های اینترنت اشیا با استفاده از یادگیری ماشینی

پیاده سازی پایان نامه: بهبود امنیت در شبکه های اینترنت اشیا با استفاده از یادگیری ماشینی

از زمان شروع اینترنت اشیا (IoT)، تعداد دستگاه های اینترنت اشیا متصل به اینترنت به سرعت رشد کرده است. با این حال، بسیاری از دستگاه های اینترنت اشیا فاقد استانداردهای امنیتی هستند که دستگاه های غیر اینترنت اشیا دارند. این بدان معنی است که میلیاردها دستگاه هوشمند می توانند به عنوان بخشی از یک حمله استفاده شوند. پتانسیل بهره برداری از دستگاه های اینترنت اشیا، جستجو برای یافتن اقدامات امنیتی مناسب اینترنت اشیا را بسیار مهم می کند. به منظور رفع این نیاز، این مطالعه راهکاری جدید با استفاده از یادگیری ماشین برای بهبود امنیت IoT پیشنهاد می کند.

  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: تشخیص بیماری آریتمی قلبی با استفاده از یادگیری عمیق

پیاده سازی مقاله: تشخیص بیماری آریتمی قلبی با استفاده از یادگیری عمیق

چکیده:

بیماریهای قلبی یکی از شایعترین انواع بیماریها است که آمار بسیار بالایی از مرگ و میر را به خوداختصاص میدهد. آریتمی ها ضربانهای غیر طبیعی هستند، که موجب میشوند قلب خیلی سریع تاکی کارد یا خیلی آهسته برادی کارد بزند و پمپاژ غیر مؤثر داشته باشد . تجزیه وتحلیل خودکار الکتروکاردیوگرام برای تشخیص ودرمان بیماران قلبی حیاتی است. روشهای متعددی از قبیل درخت تصمیم، شبکه عصبی، SVM ، بیزین و k نزدیکترین همسایگی برای تحلیل سیگنالهای ECG درتشخیص آریتمی مطرح گردیده اند. در این مقاله ضمن بررسی اجمالی این روش ها، بکارگیری شبکهعصبی عمیق برای تشخیص انواع آریتمی پیشنهاد شده است. در آزمایشات انجام شده روی دادگان آریتمی UCI عملکرد بهتر روش پیشنهادی مشاهده گردید.
  • شریف پژوه

پیاده سازی مقاله: تشخیص جرایم سایبری در ارتباطات برخط با رویکرد داده کاوی

پیاده سازی مقاله: تشخیص جرایم سایبری در ارتباطات برخط با رویکرد داده کاوی

چکیده:

در سال­های اخیر سایت­های شبکه های اجتماعی برخط محبوبیت چشمگیری را به دست آورده­اند. جرایم سایبری از رسانه­های اجتماعی به عنوان پلتفرم جدید در پذیرش انواع مختلف جرایم رایانه­­ای مانند فیشینگ، اسپمینگ، اشاعه بدافزار و اذیت و آزار سایبری استفاده می­کنند. در این تحقیق، با کمک استفاده از اطلاعات مفید در پیام ها، عملکرد تشخیص آزار و اذیت­های سایبری را بهبود داده می شود. انتخاب بهترین مشخصه­ها با قدرت جداکنندگی بالا بین توئیت­های مزاحمت­های سایبری و غیر مزاحمت های سایبری یک فعالیت پیچیده است که نیازمند تلاش قابل ملاحظه­ای در ساخت مدل یادگیری ماشین می­باشد. در این راستا عملکرد پنج روش طبقه بندی بیزساده، ماشین بردار پشتیبان، درخت تصمیم، k- نزدیک­ترین همسایگی و شبکه عصبی را تحت پنج تنظیم مختلف به منظور انتخاب بهترین تنظیم برای مشخصه های پیشنهادی مقایسه شده است و با استفاده از الگوریتم های خفاش و ژنتیک و ازدحام ذرات پارامترهای C و سیگما را بهبود داده شده است و مقایسه­ای بین پنج روش طبقه بندی با پارامترهای پیش فرض و پارامترهایی که با الگوریتم­­های بهینه ساز به دست آورده شده و مشخص شده است که الگوریتم خفاش از بین الگوریتم های دیگر بهینه­ساز بهترین عملکرد را داشته است. با توجه به پژوهشی که انجام شده بیشترین دقت را با مدل SVM به 56/86 و بیشترین صحت را به 14/87 بوده است.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: تحلیل احساسات برای تشخیص افسردگی با یادگیری ماشین

پیاده سازی پایان نامه: تحلیل احساسات داده های رسانه های اجتماعی برای تشخیص افسردگی با یادگیری ماشین

عقیده کاوی یا تحلیل احساسات امروزه یک روند نوظهور برای درک احساسات افراد در موقعیت های مختلف زندگی روزمره آنهاست. در این تحقیق روشی بر تحلیل احساسات در داده‌های رسانه‌های اجتماعی برای تشخیص دلهره یا دلسردی با استفاده از تکنیک‌های مختلف هوش مصنوعی ارائه می شود.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: پیش‌بینی مصرف انرژی ساختمان با استفاده از یادگیری عمیق

پیاده سازی پایان نامه: پیش‌بینی مصرف انرژی ساختمان با استفاده از یادگیری عمیق

نسبت بالای انرژی مصرف شده در ساختمان ها باعث بروز مشکلات زیست محیطی بسیاری شده است که اثرات نامطلوبی بر موجودیت بشر ایجاد می کند. پیش‌بینی مصرف انرژی ساختمان اساساً به عنوان روشی برای حفظ انرژی و بهبود تصمیم‌گیری در جهت کاهش مصرف انرژی اعلام می‌شود. ساخت ساختمان های کارآمد انرژی به کاهش کل انرژی مصرفی در ساختمان های جدید کمک می کند. روش یادگیری عمیق که به عنوان یکی از بهترین روش های تولید نتایج مطلوب در کار پیش بینی شناخته شده است در این تحقیق برای پیش بینی مصرف انرژی ساختمان به کار می رود.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی نیاز به احیا در نوزادان با استفاده از تکنیک های داده کاوی

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی نیاز به احیا در نوزادان با استفاده از تکنیک های داده کاوی

تخمین زده می شود که تقریباً 10 درصد از نوزادان در هنگام تولد به نوعی کمک برای تنفس نیاز دارند. با هدف پیشگیری از مرگ و میر نوزادان، در این تحقیق پیش بینی نیاز به احیای نوزاد با توجه به برخی شرایط سلامت نوزاد و مادر و همچنین ویژگی های بارداری و زایمان با استفاده از مدل های داده کاوی انجام می شود.

  • شریف پژوه

یاده سازی پایان نامه: پیش بینی بستری مجدد در بیمارستان ها با تکنیک های داده کاوی

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی بستری مجدد در بیمارستان ها با تکنیک های داده کاوی

بهداشت و درمان به یکی از بزرگترین صنایع در سطح جهان تبدیل شده است و به همین دلیل منابع زیادی را مصرف می کند. در سال‌های اخیر بستری مجدد در بیمارستان به دلیل هزینه‌های غیرضروری در سیستم مراقبت‌های بهداشتی به موضوعی قابل توجه تبدیل شده است. بسیاری از بستری‌های مجدد قابل پیشگیری به کیفیت پایین مراقبت در طول اقامت بیمار در بیمارستان و همچنین به ضعیف فرآیند ترخیص مربوط می‌شود. در سال های اخیر به کارگیری تکنیک های داده کاوی توانسته مداخلات موثر و پیشگیرانه را برای آن اجرا کند.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: داده کاوی برای انتخاب ویژگی در داده های بیان ژن

پیاده سازی پایان نامه: داده کاوی برای انتخاب ویژگی در داده های بیان ژن

شناسایی مهم‌ترین ژن‌ها و توالی‌های ژنی (عنوان ویژگی‌ها) ذخیره‌شده در مجموعه داده‌ای از ریزآرایه‌های بیان ژن یکی از مسائل مهم در حوزه ی پزشکی است. انتخاب مهم‌ترین ژن‌ها و طبقه‌بندی موارد بر اساس ژن‌های انتخابی با استفاده از تکنیک های داده کاوی یکی از راهکار های موجود در این زمینه است.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: تشخیص نفوذ با استفاده از روش های ترکیبی داده کاوی

پیاده سازی پایان نامه: تشخیص نفوذ با استفاده از روش های ترکیبی داده کاوی

با رشد سریع اینترنت، حملات سایبری به شبکه ها و سیستم های رایانه ای نیز به سرعت افزایش یافته است. به عنوان یک اقدام احتیاطی در برابر این حملات، سیستم‌های تشخیص نفوذ (IDS) در سیستم‌های شبکه مستقر شده‌اند. سیستم‌های تشخیص نفوذ بخشی از دومین خط دفاعی یک سیستم هستند.. آن ها را می توان همراه با سایر اقدامات امنیتی مانند کنترل دسترسی، مکانیسم های احراز هویت و تکنیک های رمزگذاری به منظور ایمن سازی بهتر سیستم ها در برابر حملات سایبری مستقر کرد. استفاده از ترکیب تکنیک های داده کاوی راهکاری برای ارائه ی یک سیستم تشخیص نفوذ موثر می باشد.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: شناسایی موارد پرت در قیمت گذاری مسکن با تکنیک های داده کاوی

پیاده سازی پایان نامه: شناسایی موارد پرت در قیمت گذاری مسکن با تکنیک های داده کاوی

با توجه به اینکه برای افراد شناخت تغییر و تحول هایی که در آینده رخ می دهد اهمیت فراوانی دارد موضوعاتی که پیرامون پیش بینی می باشد برای افراد مورد توجه است. از جمله مواردی که در این بین اهمیت فراوانی دارد موضوعات پیرامون مسائل مالی از جمله پیش بینی قیمت مسکن می باشد. هدف از این تحقیق ارائه ی مدلی برای پیش بینی قیمت مسکن و پس از آن شناسایی موارد پرت در قیمت گذاری های انجام شده در این حوزه است.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: تشخیص احتمالات مشکوک به پولشویی با استفاده از تکنیک های داده‌کاوی

پیاده سازی پایان نامه: تشخیص احتمالات مشکوک به پولشویی با استفاده از تکنیک های داده‌کاوی

در سال های اخیر موضوع پولشویی یکی از مباحث مهم اقتصادی می باشد که معضلات فراوانی را برای شرکت های کوچک و بزرگ ایجاد کرده است. از این رو راهکار های متعددی برای حل این مشکل در سراسر جهان پیشنهاد شده است. با توجه به گستردگی داده های موجود در این زمینه یکی از راهکار های حل این مسئله استفاده از تکنیک های داده کاوی می باشد.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی میزان بارش فصلی و ماهیانه براساس داده کاوی

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی میزان بارش فصلی و ماهیانه براساس داده کاوی

داده‌کاوی هواشناسی شکلی از داده‌کاوی است که به یافتن الگوهای پنهان در داده‌های هواشناسی که تا حد زیادی در دسترس است می‌پردازد، به طوری که اطلاعات بازیابی شده می‌تواند به دانش قابل استفاده تبدیل شود. آب و هوا یکی از داده های هواشناسی است که سرشار از دانش مهم است. مهمترین عنصر اقلیمی که بر بخش های مختلف مانند کشاورزی تأثیر می گذارد، بارندگی است. بنابراین پیش‌بینی بارندگی در کشورهای مختلف به یک موضوع مهم تبدیل شده است. در این پروژه، با استفاده از تکنیک های داده کاوی راهکاری برای پیش بینی بارندگی ارائه می شود.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی نقص نرم افزار با استفاده از تکنیک های داده کاوی

پیاده سازی پایان نامه: پیش بینی نقص نرم افزار با استفاده از تکنیک های داده کاوی

فرآیند تست یکی از مهمترین فعالیت ها در توسعه و نگهداری نرم افزار است و زمان و منابع قابل توجهی را مصرف می کند. از آنجایی که توزیع اشکالات بین ماژول‌های نرم‌افزار یکنواخت نیست این مسئله در بسیاری از مواقع چالش برانگیز می باشد. بنابراین، پیش‌بینی نقص نرم‌افزار تکنیک مهمی است که در تضمین کیفیت نرم‌افزار مورد استفاده قرار می‌گیرد.  در این پروژه، با استفاده از تکنیک های داده کاوی راهکاری برای پیش بینی نقص نرم افزار ارائه می شود.

  • شریف پژوه

پیاده سازی پایان نامه: استفاده از تکنیک های داده کاوی برای حل مسئله ی پیش بینی قیمت سهام

پیاده سازی پایان نامه: استفاده از تکنیک های داده کاوی برای حل مسئله ی پیش بینی قیمت سهام 

سرمایه گذاری در سهام عرضه شده در بورس اوراق بهادار یکی از گزینه های پرسود در بازار سرمایه است. با این وجود بازار سهام دارای سیستمی غیر خطی و آشوب گونه است که تحت تاثیر شرایط سیاسی، اقتصادی و روانشناسی می باشد. از این رو نحوه ی مدیریت و پیش بینی قیمت سهام برای سرمایه گذاران در بازار سهام اهمیت فراوانی دارد. برای حل مسئله ی پیش بینی قیمت سهام می توان از سیستم های هوشمند غیرخطی استفاده نمود. در این پروژه، با استفاده از تکنیک های داده کاوی راهکاری برای حل این مسئله ارائه می شود.

  • شریف پژوه
موضوعات
Latest Posts