یکی از زمینه‌های فعالیت در یادگیری ماشین و شناسایی الگو یادگیری با ناظر می‌باشد. در یادگیری با ناظر برچسب دادههای آموزشی موجود است. در مسایل دورده‌ای، هدف محاسبه فرضیه‌ای است که بتواند به بهترین شکل ممکن و با کمترین مقدار خطا دادههای با دو ردهی مثبت و منفی را از یکدیگ چکیده کامل
یکی از زمینه‌های فعالیت در یادگیری ماشین و شناسایی الگو یادگیری با ناظر می‌باشد. در یادگیری با ناظر برچسب دادههای آموزشی موجود است. در مسایل دورده‌ای، هدف محاسبه فرضیه‌ای است که بتواند به بهترین شکل ممکن و با کمترین مقدار خطا دادههای با دو ردهی مثبت و منفی را از یکدیگر جدا کند. انواع روشهای یادگیری با ناظر پیشنهاد شده است. به عنوان مثال می‌توان به درخت‌های تصمیم، یادگیر SVM و روشهای نزدیکترین همسایه اشاره کرد. در این مقاله بر عملکرد درخت‌های تصمیم متمرکز می‌شویم. عملکرد درخت تصمیم مشابه پیدا کردن ابرصفحه‌های تقسیم‌کننده در فضای d بعدی است، بطوریکه دادههای موجود را به درستی رده‌بندی کند و تا حد ممکن رده‌بندی صحیح دادههای آینده را نیز بدست آورد. دیدگاه هندسی عملکرد درخت تصمیم ما را به مفهوم تفکیک‌پذیری در هندسه محاسباتی نزدیک می‌کند. از بین کلیه الگوریتمهای تفکیک‌پذیری موجود، مساله محاسبه مستطیل با حداکثر اختلاف دو رنگ را مطرح می‌کنیم. این مساله ارتباط نزدیکی با مساله درخت تصمیم در یادگیری ماشین دارد. در ادامه الگوریتم محاسبه مستطیل با حداکثر اختلاف دو رنگ را در یک، دو، سه و d بعد پیاده سازی می‌کنیم. نتیجه پیادهسازی نشان‌دهنده آن است که این الگوریتم، الگوریتمی قابل رقابت با الگوریتم شناخته شده C4.5 است.
پرونده مقاله
رویکرد بیمار محور در حوزه سلامت به تازگی در حوزه نظام پزشکی کشور ما مطرح شده است ولی تا کنون در زمینه عوامل رضایت بیمار از پزشک تحقیق علمی منتشر شده ای وجود ندارد. مقاله حاضر قصد دارد خلاء بیان شده را با ارزیابی علمی مبتنی بر اطلاعات واقعی کسب شده از مطالعه میدانی پوشش چکیده کامل
رویکرد بیمار محور در حوزه سلامت به تازگی در حوزه نظام پزشکی کشور ما مطرح شده است ولی تا کنون در زمینه عوامل رضایت بیمار از پزشک تحقیق علمی منتشر شده ای وجود ندارد. مقاله حاضر قصد دارد خلاء بیان شده را با ارزیابی علمی مبتنی بر اطلاعات واقعی کسب شده از مطالعه میدانی پوشش دهد.در این راستا با مرور ادبیات و مدلهای حوزه ارائه خدمات؛ پرسشنامه ای برای حوزه سلامت طراحی و با نظر خبرگان مورد تایید قرار گرفت. به منظور کسب نظر بیماران پرسشنامه بین 500 نفر از افرادی که عمل جراحی زیبایی بینی در تهران انجام دادند، توزیع شد و 395 پرسشنامه جمع آوری شد. تعداد برای تحلیل داده ها، از سه روش درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی، استفاده شد. تحلیل نتایج بر حسب معیار صحت نشان داد که کاراترین روش، در اولویت اهمیت عوامل موثر بر رضایت بیمار؛ روش شبکه عصبی بوده است. نتایج تحلیل با این روش حاکی از آن است که موثرترین ویژگی در رضایتمندی بیمار از پزشک، اطلاعاتی است که بیمار انتظار دارد پزشک در اختیارش قرار دهد. نتایج رتبه بندی عوامل در مقایسه با سایر مطالعاتی که تنها از روشهای آماری برای تحلیل استفاده شده بودنشان داد که نتایج نسبتا مشابه بوده و یکدیگر را تایید می‌کردند. ولی توامندیهایی که روش شبکه عصبی در مدلسازی دارد نقطه قوت این روش نسبت به مطالعات مذکور است.
پرونده مقاله
یادگیری رتبه‌بندی که یکی از روشهای یادگیری ماشین برای مدل کردن رتبه‌بندی است، امروزه کاربردهای بسیاری به خصوص در بازیابی اطلاعات، پردازش زبان طبیعی و داده‌کاوی دارد. فعالیت یادگیری رتبه‌بندی را می‌توان به دو بخش تقسیم کرد. یکی سیستم یادگیری مورد استفاده و دیگری سیستم ر چکیده کامل
یادگیری رتبه‌بندی که یکی از روشهای یادگیری ماشین برای مدل کردن رتبه‌بندی است، امروزه کاربردهای بسیاری به خصوص در بازیابی اطلاعات، پردازش زبان طبیعی و داده‌کاوی دارد. فعالیت یادگیری رتبه‌بندی را می‌توان به دو بخش تقسیم کرد. یکی سیستم یادگیری مورد استفاده و دیگری سیستم رتبه‌بندی. در سیستم یادگیری، یک مدل رتبه‌بندی بر اساس دادههای ورودی ساخته می‌شود. در بخش سیستم رتبه‌بندی، از این مدل ساخته شده برای پیش‌بینی رتبه‌بندی استفاده می‌شود. در این مقاله یک الگوریتم پیشنهادی مبتنی بر یادگیری جمعی به منظور یادگیری رتبه‌بندی اسناد ارائه می‌شود که این الگوریتم به صورت تکراری یادگیرهای ضعیفی بر روی درصدی از دادههای آموزشی که توزیع آنها بر اساس یادگیر قبلی عوض شده است، می‌سازد و جمعی از یادگیرهای ضعیف را برای رتبه بندی تولید می‌کند. این الگوریتم سعی می‌کند تا با ساختن رتبه‌بند بر روی درصدی از دادهها، سبب افزایش دقت و کاهش زمان شود. با ارزیابی بر روی مجموعه داده لتور 3 دیده می‌شود که بهتر از الگوریتمهای دیگری در این زمینه که مبتنی بر یادگیری جمعی هستند، عمل می‌کند.
پرونده مقاله
رويكرد بيمار محور در حوزه سلامت به تازگي در حوزه نظام پزشكي كشور ما مطرح شده است ولي تا كنون در زمينه عوامل رضايت بيمار از پزشك تحقيق علمي منتشر شده اي وجود ندارد. مقاله حاضر قصد دارد خلاء بيان شده را با ارزيابي علمي مبتني بر اطلاعات واقعي كسب شده از مطالعه ميداني پوشش چکیده کامل
رويكرد بيمار محور در حوزه سلامت به تازگي در حوزه نظام پزشكي كشور ما مطرح شده است ولي تا كنون در زمينه عوامل رضايت بيمار از پزشك تحقيق علمي منتشر شده اي وجود ندارد. مقاله حاضر قصد دارد خلاء بيان شده را با ارزيابي علمي مبتني بر اطلاعات واقعي كسب شده از مطالعه ميداني پوشش دهد.در اين راستا با مرور ادبيات و مدلهاي حوزه ارائه خدمات؛ پرسشنامه اي براي حوزه سلامت طراحي و با نظر خبرگان مورد تاييد قرار گرفت. به منظور کسب نظر بیماران پرسشنامه بين 500 نفر از افرادی که عمل جراحی زیبایی بینی در تهران انجام دادند، توزيع شد و 395 پرسشنامه جمع آوري شد. تعداد براي تحليل داده ها، از سه روش درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان و شبکه‌های عصبی، استفاده شد. تحليل نتايج بر حسب معيار صحت نشان داد كه کاراترین روش، در اولویت اهمیت عوامل موثر بر رضايت بيمار؛ روش شبکه عصبی بوده است. نتايج تحليل با اين روش حاكي از آن است كه موثرترین ویژگی در رضایتمندی بیمار از پزشک، اطلاعاتی است که بيمار انتظار دارد پزشک در اختیارش قرار دهد. نتايج رتبه بندي عوامل در مقايسه با ساير مطالعاتي كه تنها از روشهاي آماري براي تحليل استفاده شده بودنشان داد كه نتایج نسبتا مشابه بوده و یکدیگر را تایید می‌کردند. ولي توامنديهايي كه روش شبكه عصبي در مدلسازي دارد نقطه قوت اين روش نسبت به مطالعات مذكور است.
پرونده مقاله
یکی از روشهای یادگیری در یادگیری ماشین و شناسایی الگو، یادگیری با ناظر است. در یادگیری با ناظر و در مسایل دو رده‌ای، برچسب دادههای آموزشی موجود و شامل دو رده مثبت و منفی میباشند. هدف الگوریتم یادگیری با ناظر، محاسبه فرضیه‌ای است که بتواند با کمترین مقدار خطا، دادههای م چکیده کامل
یکی از روشهای یادگیری در یادگیری ماشین و شناسایی الگو، یادگیری با ناظر است. در یادگیری با ناظر و در مسایل دو رده‌ای، برچسب دادههای آموزشی موجود و شامل دو رده مثبت و منفی میباشند. هدف الگوریتم یادگیری با ناظر، محاسبه فرضیه‌ای است که بتواند با کمترین مقدار خطا، دادههای مثبت و منفی را از یکدیگر جدا کند. در این مقاله، از بین کلیه الگوریتمهای یادگیری با ناظر، بر عملکرد درخت‌های تصمیم متمرکز می‌شویم. دیدگاه هندسی درخت تصمیم ما را به مفهوم تفکیک‌پذیری در هندسه محاسباتی نزدیک می‌کند. از بین کلیه الگوریتمهای تفکیک‌پذیری موجود و مرتبط با درخت تصمیم، مساله محاسبه مستطیل با حداکثر اختلاف دو رنگ را مطرح می‌کنیم و الگوریتم را در یک، دو، سه و m بعد پیادهسازی می‌کنیم که m تعداد ویژگیهای دادهها را نشان میدهد. نتیجه پیادهسازی نشان‌دهنده آن است که این الگوریتم، الگوریتمی قابل رقابت با الگوریتم شناخته شده C4.5 است.
پرونده مقاله
در سیستم‌های تشخیص نفوذ؛ افزایش نرخ تشخیص‌های درست و کاهش زمان آموزش و تشخیص، کاهش بار پردازشی، نگهداشت مناسب مدل تشخیص دهنده و لاگ‌های حاصل، به طوری که توسط افراد غیر مجاز قابل دستکاری یا پاک شدن نباشند حائز اهمیت می‌باشد. بنابراین در این پژوهش، با بهرهمندی از مزایای چکیده کامل
در سیستم‌های تشخیص نفوذ؛ افزایش نرخ تشخیص‌های درست و کاهش زمان آموزش و تشخیص، کاهش بار پردازشی، نگهداشت مناسب مدل تشخیص دهنده و لاگ‌های حاصل، به طوری که توسط افراد غیر مجاز قابل دستکاری یا پاک شدن نباشند حائز اهمیت می‌باشد. بنابراین در این پژوهش، با بهرهمندی از مزایای زنجیره‌بلوکی و قابلیت ماندگاری آن و با بهرهمندی از معماری IDS مبتنی بر همکاری چند گره به دنبال رفع مشکلات مطرح شده میباشیم. مدل بر اساس الگوریتم درخت تصمیم است که در گرههای معماری به عنوان موتور تشخیص نفوذ فعالیت می‌کند. معماری متشکل از چندین گره مرتبط در بستر زنجیره‌بلوکی می‌باشد، مدل و لاگ‌های ایجاد شده در بستر زنجیره‌بلوکی ذخیره شده و لذا به راحتی قابل دستکاری یا پاک شدن نیستند. کنار مزایای حاصل از به کارگیری زنجیره‌بلوکی، مساله ی میزان حافظه اشغالی و سرعت و زمان انجام تراکنش‌ها توسط زنجیره‌بلوکی نیز مطرح میباشند. در این پژوهش مدلهای ارزیابی برای معماری تک گره و چند گره در بستر زنجیره‌بلوکی، مطرح شده است. در نهایت اثبات معماری و تهدیدات احتمالی نسبت به معماری و راه‌های دفاع تشریح می‌شود. مهمترین مزایای طرح شامل؛ حذف نقطه ی شکست واحد، حفظ اعتماد بین گره‌ها و اطمینان از جامعیت مدل و لاگ‌های کشف شده می‌باشد.
پرونده مقاله
طبقه بندی و تحلیل ترافیک، یکی از چالش های بزرگ در حوزه داده کاوی و یادگیری ماشین است که نقش مهمی در تأمین امنیت، تضمین کیفیت و مدیریت شبکه دارد. امروزه حجم زیادی از ترافیک انتقالی در بستر شبكه توسط پروتكلهای ارتباطي امن مانند HTTPS رمز می‌شوند. ترافیک رمز، امکان نظارت چکیده کامل
طبقه بندی و تحلیل ترافیک، یکی از چالش های بزرگ در حوزه داده کاوی و یادگیری ماشین است که نقش مهمی در تأمین امنیت، تضمین کیفیت و مدیریت شبکه دارد. امروزه حجم زیادی از ترافیک انتقالی در بستر شبكه توسط پروتكلهای ارتباطي امن مانند HTTPS رمز می‌شوند. ترافیک رمز، امکان نظارت و تشخیص ترافيک مشکوک و مخرب در زيرساختهاي ارتباطي را (در قبال افزایش امنيت و حريم خصوصي کاربر) کاهش ميدهد و طبقه‌بندی آن بدون رمزگشايي ارتباطات شبكهاي كار دشواري است، چرا که اطلاعات payload از دست ميرود و تنها اطلاعات سرآيند كه بخشي از آن هم در نسخه‌هاي جدید پروتكلهاي ارتباطي شبكه (نظيرTLS1.03) رمز ميشود، قابل دسترس است. از اينرو رويكردهاي قدیمی تحلیل ترافیک مانند روشهاي مختلف مبتني بر پورت و Payload کارآمدی خود را از دست داده، و رویکردهای جدید مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تحلیل ترافیک رمز مورد استفاده قرار می‌گیرند. در این مقاله پس از بررسی روشهای تحلیل ترافیک، چارچوب معماري عملیاتی برای تحلیل و طبقه‌بندی هوشمند ترافیک طراحی شده است. سپس یک مدل هوشمند با رویکرد شناسایی ترافیک برنامه‌‌ها مبتنی بر معماری پیشنهادی ارائه گردیده و با استفاده از روشهای یادگیری ماشین روی پایگاه داده ترافیکی Kaggle141 مورد ارزیابی قرار گرفته است. نتایج بدست آمده نشان میدهد که مدل مبتنی بر جنگل تصادفی، علاوه بر قابلیت تفسیرپذیری بالا در مقایسه با روشهای یادگیری عمیق، توانسته است دقت بالایی در طبقه‌بندی هوشمند ترافیک (95 درصد) در مقایسه با سایر روشهای یادگیری ماشین ارائه دهد.
پرونده مقاله
در سالهای اخیر، با پیشرفت الکترونیک خودرو و توسعه وسایل نقلیه مدرن با کمک سیستم های نهفته و تجهیزات قابل حمل، شبکه های درون-خودرویی مانند شبکه ناحیه کنترل کننده (CAN) با مخاطرات امنیتی جدیدی مواجه شدهاند. از آنجا که گذرگاه CAN فاقد سیستم های امنیتی مانند تایید اعتبا چکیده کامل
در سالهای اخیر، با پیشرفت الکترونیک خودرو و توسعه وسایل نقلیه مدرن با کمک سیستم های نهفته و تجهیزات قابل حمل، شبکه های درون-خودرویی مانند شبکه ناحیه کنترل کننده (CAN) با مخاطرات امنیتی جدیدی مواجه شدهاند. از آنجا که گذرگاه CAN فاقد سیستم های امنیتی مانند تایید اعتبار و رمزگذاری برای مقابله با حملات سایبری می‌باشد، نیاز به یک سیستم تشخیص نفوذ برای شناسایی حملات به گذرگاه CAN بسیار ضرروی به نظر میرسد. در این مقاله، یک شبکه عصبی پیچیده متخاصم عمیق (DACNN) برای تشخیص انواع نفوذهای امنیتی در گذرگاههای CAN پیشنهاد شده است. به این منظور، روش DACNN که گسترش یافته روش CNN با استفاده از یادگیری خصمانه است، در سه مرحله به تشخیص نفوذ می پردازد؛ در مرحله نخست، CNN به عنوان توصیفگر ویژگی ها عمل نموده و ویژگیهای اصلی استخراج می‌شود و سپس، طبقه بندی کننده متمایزگر این ویژگیها را طبقه‌بندی می کند و در نهایت، به کمک یادگیری خصمانه نفوذ تشخیص داده می‌شود. جهت بررسی کارآمدی روش پیشنهادی، یک مجموعه داده منبع باز واقعی مورد استفاده قرار گرفت که ترافیک شبکه CAN را بر روی یک وسیله نقلیه واقعی در حین انجام حملات تزریق پیام ضبط نموده است. نتایج به دست آمده نشان میدهد که روش پیشنهادی نسبت به سایر روشهای یادگیری ماشین در نرخ منفی کاذب و میزان خطا عملکرد بهتری دارد که این میزان برای DoS و حمله جعل دنده محرک و حمله جعل RPM کمتر از 0.1 % می باشد و این میزان برای حمله فازی کمتر از 0.5% می باشد.
پرونده مقاله
سیستم‌های توصیه گر می‌توانند درخواست‌های آینده کاربر را پیش‌بینی و سپس لیستی از صفحات موردعلاقه کاربر را تولید کند. به‌عبارت‌دیگر سیستم های توصیه گر می توانند نمایه ایی دقیق از رفتار کاربران را به دست آورده و صفحه ایی پیش‌بینی شود که کاربر درحرکت بعدی آن را انتخاب خواهد چکیده کامل
سیستم‌های توصیه گر می‌توانند درخواست‌های آینده کاربر را پیش‌بینی و سپس لیستی از صفحات موردعلاقه کاربر را تولید کند. به‌عبارت‌دیگر سیستم های توصیه گر می توانند نمایه ایی دقیق از رفتار کاربران را به دست آورده و صفحه ایی پیش‌بینی شود که کاربر درحرکت بعدی آن را انتخاب خواهد کرد که این کار می‌تواند مشکل شروع سرد سیستم را حل و باعث کیفیت بخشیدن به جستجو شود. در این تحقیق به ارائه روش جدیدی به‌منظور بهبود سیستم‌های توصیه گر در زمینه وب پرداخته می‌شود که از الگوریتم خوشه‌بندی DBSCAN جهت خوشه‌بندی دادهها استفاده می‌شود که این الگوریتم امتیاز کارایی ۹۹٪ را به دست آورد. سپس با استفاده از الگوریتم Page rank، صفحات موردعلاقه کاربر وزن دهی می‌شوند. سپس با استفاده از روش SVM، دادهها را دسته‌بندی و جهت تولید پیش‌بینی به کاربر به یک سیستم توصیه گر ترکیبی داده می‌دهیم که درنهایت این سیستم توصیه گر لیستی از صفحات را در اختیار کاربر قرار خواهد داد که می‌تواند موردعلاقه وی باشند. ارزیابی نتایج حاصل از تحقیق حاکی از آن بود که استفاده از این روش پیشنهادی می‌تواند امتیاز ۹۵% را در قسمت فراخوانی و امتیاز ۹۹% را در قسمت دقت به دست آورد که این نتایج اثبات می‌کند که این سیستم توصیه گر تا بیش از ۹۰٪ می‌تواند صفحات موردنظر کاربر را به‌درستی تشخیص داده و تا حدود زیادی نقاط ضعف سایر سیستم های پیشین را برطرف سازد.
پرونده مقاله
در سیستم‌های تشخیص نفوذ، افزایش نرخ تشخیص‌های درست و کاهش زمان آموزش و تشخیص، کاهش بار پردازشی، نگهداشت مناسب مدل تشخیص‌دهنده و لاگ‌های حاصل، به طوری که توسط افراد غیرمجاز قابل دستکاری یا پاک شدن نباشند حائز اهمیت می‌باشد. بنابراین در این پژوهش، با بهرهمندی از مزایای ز چکیده کامل
در سیستم‌های تشخیص نفوذ، افزایش نرخ تشخیص‌های درست و کاهش زمان آموزش و تشخیص، کاهش بار پردازشی، نگهداشت مناسب مدل تشخیص‌دهنده و لاگ‌های حاصل، به طوری که توسط افراد غیرمجاز قابل دستکاری یا پاک شدن نباشند حائز اهمیت می‌باشد. بنابراین در این پژوهش، با بهرهمندی از مزایای زنجیره‌بلوکی و قابلیت ماندگاری آن و با بهرهمندی از معماری IDS مبتنی بر همکاری چند گره به دنبال رفع مشکلات مطرح شده میباشیم. مدل بر اساس الگوریتم درخت تصمیم است که در گرههای معماری به عنوان موتور تشخیص نفوذ فعالیت می‌کند. معماری متشکل از چندین گره مرتبط در بستر زنجیره‌بلوکی می‌باشد، مدل و لاگ‌های ایجاد شده در بستر زنجیره‌بلوکی ذخیره شده و لذا به راحتی قابل دستکاری یا پاک شدن نیستند. کنار مزایای حاصل از به کارگیری زنجیره‌بلوکی، مسالهی میزان حافظه اشغالی و سرعت و زمان انجام تراکنش‌ها توسط زنجیره‌بلوکی نیز مطرح میباشند. در این پژوهش مدلهای ارزیابی برای معماری تک گره و چند گره در بستر زنجیره‌بلوکی، مطرح شده است. در نهایت اثبات معماری و تهدیدات احتمالی نسبت به معماری و راه‌های دفاع تشریح می‌شود. مهمترین مزایای طرح شامل حذف نقطهی شکست واحد، حفظ اعتماد بین گره‌ها و اطمینان از جامعیت مدل و لاگ‌های کشف شده می‌باشد.
پرونده مقاله
طبقه‌بندی و تحلیل ترافیک، یکی از چالش‌های بزرگ در حوزه داده کاوی و یادگیری ماشین است که نقش مهمی در تأمین امنیت، تضمین کیفیت و مدیریت شبکه دارد. امروزه حجم زیادی از ترافیک انتقالی در بستر شبكه توسط پروتكلهای ارتباطي امن مانند HTTPS رمز می‌شوند. ترافیک رمز، امکان نظارت چکیده کامل
طبقه‌بندی و تحلیل ترافیک، یکی از چالش‌های بزرگ در حوزه داده کاوی و یادگیری ماشین است که نقش مهمی در تأمین امنیت، تضمین کیفیت و مدیریت شبکه دارد. امروزه حجم زیادی از ترافیک انتقالی در بستر شبكه توسط پروتكلهای ارتباطي امن مانند HTTPS رمز می‌شوند. ترافیک رمز، امکان نظارت و تشخیص ترافيک مشکوک و مخرب در زيرساختهاي ارتباطي را (در قبال افزایش امنيت و حريم خصوصي کاربر) کاهش ميدهد و طبقه‌بندی آن بدون رمزگشايي ارتباطات شبكهاي كار دشواري است، چرا که اطلاعات payload از دست ميرود و تنها اطلاعات سرآيند كه بخشي از آن هم در نسخه‌هاي جدید پروتكلهاي ارتباطي شبكه (نظيرTLS1.03) رمز ميشود، قابل دسترس است. از اينرو رويكردهاي قدیمی تحلیل ترافیک مانند روشهاي مختلف مبتني بر پورت و Payload کارآمدی خود را از دست داده، و رویکردهای جدید مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تحلیل ترافیک رمز مورد استفاده قرار می‌گیرند. در این مقاله پس از بررسی روشهای تحلیل ترافیک، چارچوب معماري عملیاتی برای تحلیل و طبقه‌بندی هوشمند ترافیک طراحی شده است. سپس یک مدل هوشمند با رویکرد شناسایی ترافیک برنامه‌‌ها مبتنی بر معماری پیشنهادی ارائه گردیده و با استفاده از روشهای یادگیری ماشین روی مجموعه داده ترافیکی Kaggle141 و مجموعه داده محلی مورد ارزیابی قرار گرفته است. نتایج بدست آمده نشان میدهد که مدل مبتنی بر جنگل تصادفی، علاوه بر قابلیت تفسیرپذیری بالا در مقایسه با روشهای یادگیری عمیق، توانسته است دقت بالایی در طبقه‌بندی هوشمند ترافیک (به ترتیب 95% و 97%) نسبت به سایر روشهای یادگیری ماشین روی مجموعه داده Kaggle141 و ترافیک محلی ارائه دهد.
پرونده مقاله
