امروزه تصاویر فرا طیفی به علت غنای اطلاعات طیفی یک ابزار قوی و کارامد در سنجش از دور به حساب میآیند و امکان تمایز بین عوارض مشابه را فراهم میآورند. با توجه به پایداری ماشینهای بردار پشتیبان در فضاهایی با ابعاد بالا، یک گزینه مناسب در طبقهبندی تصاویر فرا طیفی محسوب م چکیده کامل
امروزه تصاویر فرا طیفی به علت غنای اطلاعات طیفی یک ابزار قوی و کارامد در سنجش از دور به حساب میآیند و امکان تمایز بین عوارض مشابه را فراهم میآورند. با توجه به پایداری ماشینهای بردار پشتیبان در فضاهایی با ابعاد بالا، یک گزینه مناسب در طبقهبندی تصاویر فرا طیفی محسوب میشوند. با این وجود، عملکرد این طبقهبندی کنندهها تحت تأثیر پارامترها و فضای ویژگی ورودی آنها میباشد. به منظور استفاده از ماشینهای بردار پشتیبان با بیشترین کارایی، میبایست مقادیر بهینهی پارامترها و همچنین زیر مجموعه بهینه از ویژگیهای ورودی تعیین گردند. در این تحقیق از توانایی الگوریتم ژنتیک به عنوان یک تکنیک بهینهسازی فرا ابتکاری، در تعیین مقادیر بهینه پارامترهای ماشینهای بردار پشتیبان و همچنین انتخاب زیرمجموعه ویژگیهای بهینه در طبقهبندی تصاویر فرا طیفی استفاده شده است. نتایج عملی از بهکارگیری روش فوق در خصوص دادههای فرا طیفی سنجنده AVIRISنشان میدهند، ویژگیهای ورودی و پارامترها هر کدام جداگانه تأثیر بسزایی بر عملکرد ماشینهای بردار پشتیبان دارند ولی بهترین عملکرد طبقه-بندی کننده با حل همزمان آن دو بدست میآید. در حل همزمان تعیین پارامتر و انتخاب ویژگی، برای کرنل گوسین و پلینومیال به ترتیب 5% و 15% افزایش دقت با حذف بیش از نیمی از باندهای تصویر حاصل شد. همچنین الگوریتم بهینهسازی شبیهسازی تبرید تدریجی به منظور مقایسه با الگوریتم ژنتیک پیادهسازی شد که نتایج حاکی از برتری الگوریتم ژنتیک به ویژه با بزرگ و پیچیده شدن فضای جستجو در رویکرد حل همزمان تعیین پارامتر و انتخاب ویژگی میباشد.
پرونده مقاله
فیشینگ یک نوع حمله اینترنتی در سطح وب است که هدف آن سرقت مشخصات فردی کاربران برای دزدی آنلاین است. فیشینگ دارای اثر منفی در از بین بردن اعتماد بین کاربران در کسبوکارهای الکترونیکی است؛ بنابراین در این تحقیق سعی بر بررسی روشهای تشخیص وب سایتهای فیشینگ با استفاده از داد چکیده کامل
فیشینگ یک نوع حمله اینترنتی در سطح وب است که هدف آن سرقت مشخصات فردی کاربران برای دزدی آنلاین است. فیشینگ دارای اثر منفی در از بین بردن اعتماد بین کاربران در کسبوکارهای الکترونیکی است؛ بنابراین در این تحقیق سعی بر بررسی روشهای تشخیص وب سایتهای فیشینگ با استفاده از داده کاوی شده است. شناسایی ویژگیهای برجسته از فیشینگ یکی از پیششرطهای مهم در طراحی یک سیستم تشخیصی دقیق است؛ لذا در گام اول، برای شناسایی ویژگیهای نفوذ فیشینگ یک لیست با 30 ویژگی مطرح در وبسایتهای فیشینگ آماده گردید. سپس برای افزایش کارایی سامانههای تشخیص فیشینگ روش جدیدی جهت کاهش ویژگی ها در دومرحله مبتنی بر انتخاب ویژگی و استخراج ویژگی پیشنهاد شده است که موجب می شود تعداد ویژگیها بهطور قابلتوجهی کاهش یابند. پسازآن عملکرد روشهای درخت تصمیم J48، جنگل تصادفی و بیزین ساده بر روی ویژگیهای کاهشیافته موردبررسی قرار گرفت. نتایج نشان میدهند دقت مدل ایجاد شده برای تعیین وب سایتهای فیشینگ با استفاده از کاهش ویژگی دومرحلهای مبتنی بر پوششی و الگوریتم تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) در روش جنگل تصادفی ۹۶٫۵۸% میباشد که نسبت به سایر روشها نتیجه مطلوبی است.
پرونده مقاله
رشد فزايندهي استفاده از رسانههاي اجتماعي و ارتباطات برخط بهمنظور بيان نظرات، تبادل عقايد و همچنين گسترش استفادهي کاربران فارسي زبان از اين ابزارها باعث افزايش متون فارسي در وب شده است. اين رشد چشمگير در کنار سوءاستفادههاي ناشي از ناشناس بودن نويسندهي نوشتهها نياز چکیده کامل
رشد فزايندهي استفاده از رسانههاي اجتماعي و ارتباطات برخط بهمنظور بيان نظرات، تبادل عقايد و همچنين گسترش استفادهي کاربران فارسي زبان از اين ابزارها باعث افزايش متون فارسي در وب شده است. اين رشد چشمگير در کنار سوءاستفادههاي ناشي از ناشناس بودن نويسندهي نوشتهها نياز به سامانهي خودکار شناسايي نويسنده در اين زبان را بيش از پيش آشکار ميسازد. هدف از اين پژوهش، بررسي ويژگيهاي مؤثر در شناسايي نويسندگان نظرات فارسي توليد شده توسط خريداران گوشي و همچنین ارزیابی روشهای نظارتی و غیرنظارتی میباشد. عواملي که در اين پژوهش بررسي ميشود شامل ويژگيهاي لغوي، نگارشی، معنايي، ساختاري، دستوري، مختص متن و مختص شبکههاي اجتماعي است. پس از استخراج ويژگيهاي مذکور، انتخاب ويژگيهاي برتر توسط چهار الگوريتم همبستگي ويژگي، نسبت بهره، OneR و تحليل اجزاي اصلي آزمايش ميشود. در ادامه از الگوريتمهاي K-means، EM و خوشهبندي مبتني بر چگالي براي خوشهبندي و الگوريتمهاي شبکهي بيز، جنگل تصادفي و Bagging براي دستهبندي استفاده خواهد شد. ارزيابي الگوريتمهاي فوق بر روي نظرات فارسي مربوط به خريداران گوشيهاي سامسونگ نشان ميدهد که بهترين تشخيص در بين الگوريتمهاي خوشهبندي با دقت 16/59% مربوط به الگوريتم EM روي 15 ويژگي برتر انتخابي توسطOneR است درحاليکه الگوريتم جنگل تصادفي بههمراه نسبت بهره برای 90 ویژگی با دقت 57/79% بهترين کارايي را در بين الگوريتمهاي دستهبندي دارد. همچنين مقايسهی ويژگيها نشان داد که ويژگيهاي نگارشی بيشترين تأثير را در شناسايي نويسندهي متون کوتاه داشته و پس از آن بهترتيب ويژگيهاي لغوي ، مختص متن، مختص شبکههای اجتماعی، ساختاري، دستوري و معنایی قرار گرفتند.
پرونده مقاله
یکی از عوامل اصلی فرایند جامعه پذیری، مدرسه است که اهمیت آن در نظام آموزشی هر کشوری بیش از پیش احساس می شود. ارتقاء سطح یادگیری دانش آموزان، یک عامل مهم برای ارتقای کیفیت نظام آموزش در مدارس، می باشد. از آنجایی که ورزش کردن ثاثیر بسزایی در یادگیری دارد، هدف اصلی مقاله ا چکیده کامل
یکی از عوامل اصلی فرایند جامعه پذیری، مدرسه است که اهمیت آن در نظام آموزشی هر کشوری بیش از پیش احساس می شود. ارتقاء سطح یادگیری دانش آموزان، یک عامل مهم برای ارتقای کیفیت نظام آموزش در مدارس، می باشد. از آنجایی که ورزش کردن ثاثیر بسزایی در یادگیری دارد، هدف اصلی مقاله ارائه روشی جهت تقویت روند یادگیری دانش آموزان از طریق ورزش صبحگاهی مبتنی بر تکنیک شبکه عصبی و الگوریتم بهینه سازی قطرات هوشمند آب است. رویکرد این پژوهش به صورت کمی بوده و از نظر هدف كاربردي و همچنین از نظر نوع روش، توصيفي- تحليلي است. جهت دستیابی به این هدف از تکنیک شبکه عصبی به منظور طبقهبندی و استخراج نتایج و از الگوریتم بهینه سازی قطرات هوشمند آب جهت انتخاب ویژگی استفاده می شود. برای شبکه عصبی از 11 نورون به عنوان تعداد نورون مناسب لایه مخفی و ترکیب دو تابع فعال سازي خطي و سيگموئيدي به عنوان توابع انتقال بین لایهای و از یک تابع آموزش جهت آموزش شبکه و حداکثر تکرار الگوریتم آموزش بر روی مجموعه داده 3000 تعداد، پیشنهاد شده است. دقت روش پیشنهادی 68 درصد است که به نسبت روش پایه حدود 2/2 درصد بهبود داشته و این یعنی ورزش برروی یادگیری دانشآموزان تاثیر دارد. نتایج نشان داد طبقه بندی بهینه روی مجموعه داده با پارامترهای همگن، عملکرد مناسبی داشته و همچنین شبکههای عصبی مصنوعی نسبت به روش های جدید ، عملکرد بهتری دارد. طبق نتایج به دست آمده روش پیشنهادی از نظر صحت خروجی می تواند بهبود مناسبی در تقویت روند یادگیری داشته باشد.
پرونده مقاله
در حملات فیشینگ یک وبگاه جعلي از روي وبگاه اصلي جعل ميگردد که ظاهر بسیار شبیه به وبگاه اصلي دارد. فیشر یا سارق آنلاین براي هدایت کاربران به این وبگاهها، معمولا لینکهاي جعلي را در ایمیل قرار داده و براي قربانیان خود ارسال نموده و با روشهاي مهندسي اجتماعي سعي در فریب کارب چکیده کامل
در حملات فیشینگ یک وبگاه جعلي از روي وبگاه اصلي جعل ميگردد که ظاهر بسیار شبیه به وبگاه اصلي دارد. فیشر یا سارق آنلاین براي هدایت کاربران به این وبگاهها، معمولا لینکهاي جعلي را در ایمیل قرار داده و براي قربانیان خود ارسال نموده و با روشهاي مهندسي اجتماعي سعي در فریب کاربران و مجاب نمودن آنها براي کلیک روي لینکهاي جعلي دارد. حملات فیشینگ زیان مالي قابل توجهاي دارند و بیشتر روي بانکها و درگاههاي مالي متمرکز هستند. روشهاي یادگیري ماشین یک روش موثر براي تشخیص حملات فیشینگ است اما این مشروط به انتخاب بهینه ویژگي است. انتخاب ویژگي باعث ميشود فقط ویژگيهاي مهم به عنوان ورودي یادگیري در نظر گرفته شوند و خطاي تشخیص حملات فیشینگ کاهش داده شود. در روش پیشنهادي براي کاهش دادن خطاي تشخیص حملات فیشینگ یک طبقهبندي کننده شبکه عصبي مصنوعي چند لایه استفاده شده که فاز انتخاب ویژگي آن با الگوریتم بهینهسازي شیرمورچه انجام ميشود. ارزیابي و آزمایشها روي مجموعه داده Rami که مرتبط با فیشینگ است نشان ميدهد روش پیشنهادي داراي دقتي در حدود 98.53 % است و نسبت به شبکه عصبي مصنوعي چند لایه خطاي کمتري دارد. روش پیشنهادي در تشخیص حملات فیشینگ از روشهاي یادگیري BPNN ، SVM ، NB ، C4.5 ، RF و kNN با سازوکار انتخاب ویژگي توسط الگوریتم PSO دقت بیشتري دارد.
پرونده مقاله