در سلسله مقالاتی که تاکنون برای چگونگی انجام پایان نامه در موضوع های مختلف ارائه کردیم، در این مقاله سعی داریم تا نحوه انجام پایان نامه در رشته مهندسی کامپیوتر گرایش هوش مصنوعی را آموزش دهیم. در مقاله پیش رو، فصل اول از یک پایان نامه در حوزه هوش مصنوعی با موضوع "بهینه سازی خوشه بندی با الگوریتم ازدحام ماهی ها" ارائه شده است.
انجام پایان نامه ، انجام پایان نامه کارشناسی ارشد ، انجام پایان نامه ارشد ، انجام رساله دکتری
در این قسمت به توضیح و توصیف فرآیند دادهکاوی و زیرشاخههای آن بهخصوص الگوریتمهای خوشهبندی برای ورود به موضوع و آشنایی خواننده با حوزه تحقیق، ارائه خواهد شد.
دادهکاوی به معنای یافتن نیمه خودکار الگوهای پنهان موجود در مجموعه دادههای[1] موجود میباشد. دادهکاوی از مدلهای تحلیلی، کلاسبندی و تخمین و برآورد اطلاعات و ارائه نتایج با استفاده از ابزارهای مربوطه بهره میگیرد. میتوان گفت که دادهکاوی در جهت کشف اطلاعات پنهان و روابط موجود در بین دادههای فعلی و پیشبینی موارد نامعلوم و یا مشاهده نشده عمل میکند. برای انجام عملیات دادهکاوی لازم است قبلا روی دادههای موجود پیشپردازشهایی انجام گیرد. عمل پیشپردازش اطلاعات خود از دو بخش کاهش اطلاعات و خلاصهسازی و کلیسازی دادهها تشکیل شده است. کاهش اطلاعات عبارت است از تولید یک مجموعه کوچکتر، از دادههای اولیه، که تحت عملیات دادهکاوی نتایج تقریبا یکسانی با نتایج دادهکاوی روی اطلاعات اولیه به دست دهد. پس از انجام عمل کاهش اطلاعات و حذف خصایص غیر مرتبط نوبت به خلاصهسازی و کلیسازی دادهها میرسد. دادههای موجود در بانکهای اطلاعاتی معمولا حاوی اطلاعات در سطوح پایینی هستند، بنابراین خلاصهسازی مجموعه بزرگی از دادهها و ارائه آن به صورت یک مفهوم کلی اهمیت بسیار زیادی دارد. کلیسازی اطلاعات، فرآیندی است که تعداد زیادی از رکوردهای یک بانک اطلاعاتی را به صورت مفهومی در سطح بالاتر ارائه مینماید. خود روشهای دادهکاوی به سه دسته کلی تقسیم میشوند که عبارتنداز خوشهبندی، طبقهبندی و کشف قواعد وابستگی. در ادامه هریک از این روشها را بطور کلی معرفی مینماییم.
انجام پایان نامه ، انجام پایان نامه کارشناسی ارشد ، انجام پایان نامه ارشد ، انجام رساله دکتری
فرآیند خوشهبندی سعی دارد که یک مجموعه داده را به چندین خوشه تقسیم نماید بطوریکه دادههای قرار گرفته در یک خوشه با یکدیگر شبیه بوده و با دادههای خوشههای دیگر متفاوت باشند. در حال حاضر روشهای متعددی برای خوشهبندی دادهها وجود دارد که بر اساس نوع دادهها، شکل خوشهها، فاصله دادهها و غیره عمل خوشهبندی را انجام میدهند. مهمترین روشهای خوشهبندی در زیر معرفی شدهاند:
معیار اصلی در چنین مجموعه دادههایی میزان شباهت دادههای قرار گرفته در هر خوشه میباشد. در حالیکه دادههای قرار گرفته در دو خوشه مختلف از نظر شباهت با یکدیگر فاصله زیادی دارند. مقدار k که بهعنوان پارامتر استفاده میگردد، هم میتواند بهصورت پویا تعیین گردد و هم اینکه قبل از شروع الگوریتم خوشهبندی مقدار آن مشخص گردد.
البته دسته دیگری از روشهای خوشهبندی مانند روشهای مبتنی بر شبکه[2]، روشهای مبتنی بر مدل و ... وجود دارند که از حوصله این تحقیق خارج است.
انجام پایان نامه ، انجام پایان نامه کارشناسی ارشد ، انجام پایان نامه ارشد ، انجام رساله دکتری
بحث قواعد وابستگی به مقوله کشف عناصری یا المانهایی در یک مجموعه داده میپردازد که معمولا با یکدیگر اتفاق میافتند و بهعبارتی رخداد آنها بهنوعی با یکدیگر ارتباط دارد. بهطور کلی هر قاعده یا rule که از این مجموعه داده بهدست میآید، دارای شکل کلی بصورت میباشد که نشان میدهد چنانچه الگوی X اتفاق بیفتد، با احتمال بالایی الگوی Y نیز اتفاق خواهد افتاد.
انجام پایان نامه ، انجام پایان نامه کارشناسی ارشد ، انجام پایان نامه ارشد ، انجام رساله دکتری
فرایند طبقهبندی در واقع نوعی یادگیری باناظر میباشد که در طی دو مرحله انجام میگردد. در مرحله اول مجموعهای از دادهها که در آن هر داده شامل تعدادی خصوصیت دارای مقدار و یک خصوصیت بهنام خصوصیت کلاس میباشد، برای ایجاد یک مدل داده بکار میروند که این مدل داده در واقع توصیفکننده مفهوم و خصوصیات مجموعه دادههایی است که این مدل از روی آنها ایجاد شده است. مرحله دوم فرآیند طبقهبندی اعمال یا بهکارگیری مدل داده ایجاد شده بر روی دادههایی است که شامل تمام خصوصیات دادههایی که برای ایجاد مدل داده بهکار گرفته شدهاند، میباشد، بهجز خصوصیت کلاس این مقادیر که هدف از عمل طبقهبندی نیز تخمین مقدار این خصوصیت میباشد.
الگوریتمها و روشهای مختلفی برای طبقهبندی تاکنون پیشنهاد شدهاند که برای مثال میتوان از روشهای طبقهبندی با استفاده از درخت تصمیم، طبقهبندی بیزین، SVM[3] ، طبقهبندی با استفاده از شبکههای عصبی، طبقهبندی مبتنی بر قواعد و ... نام برد.
در این تحقیق قصد نداریم به مبحث طبقهبندی پرداخته شود، از اینرو در ادامه به توصیف خوشهبندی که موضوع اصلی تحقیق است پرداخته خواهد شد.
خوشهبندی یکی از شاخههای یادگیری بدون نظارت میباشد و فرآیند خودکاری است که در طی آن، نمونهها به دستههایی که اعضای آن مشابه یکدیگر میباشند تقسیم میشوند که به این دستهها خوشه[4] گفته میشود. بنابراین خوشه، مجموعهای از اشیاء میباشد که در آن اشیاء با یکدیگر مشابه بوده و با اشیاء موجود در خوشههای دیگر غیرمشابه میباشند. برای مشابه بودن میتوان معیارهای مختلفی را در نظر گرفت مثلا میتوان معیار فاصله را برای خوشهبندی مورد استفاده قرار داد و اشیائی را که به یکدیگر نزدیکتر هستند را بهعنوان یک خوشه در نظر گرفت که به این نوع خوشهبندی، خوشهبندی مبتنی بر فاصله[5] نیز گفته میشود. بهعنوان مثال در شکل 1-1 نمونههای ورودی در سمت چپ به چهار خوشه مشابه در شکل سمت راست تقسیم میشوند. در این مثال هر یک از نمونههای ورودی به یکی از خوشهها تعلق دارد و نمونهای وجود ندارد که متعلق به بیش از یک خوشه باشد.
شکل 1-1 مثالی از ساختار خوشهبندی
بهعنوان یک مثال دیگر شکل 1-2 را در نظر بگیرید، در این شکل هر یک از دایرههای کوچک یک وسیله نقلیه (شیء) را نشان میدهد که با ویژگیهای وزن و حداکثر سرعت مشخص شدهاند. هریک از بیضیها یک خوشه میباشد و عبارت کنار هر بیضی برچسب آن خوشه را نشان میدهد. کل دستگاه مختصات که نمونهها در آن نشان داده شدهاند را فضای ویژگی میگویند.
شکل 1-2 خوشهبندی وسایل نقلیه
همانطور که در شکل میبینید وسایل نقلیه به سه خوشه تقسیم شدهاند. برای هریک از این خوشهها میتوان یک نماینده در نظر گرفت، مثلا میتوان میانگین وسایل نقلیه باری را محاسبه کرد و بهعنوان نماینده خوشه وسایل نقلیه باری معرفی نمود. در واقع الگوریتمهای خوشهبندی اغلب بدین گونهاند که یک سری نماینده اولیه برای نمونههای ورودی در نظر گرفته میشود و سپس از روی میزان تشابه نمونهها با این نمایندهها مشخص میشود که نمونه به کدام خوشه تعلق دارد و بعد از این مرحله نمایندههای جدید برای هر خوشه محاسبه میشود و دوباره نمونهها با این نمایندهها مقایسه میشوند تا مشخص شود که به کدام خوشه تعلق دارند و این کار آنقدر تکرار میشود تا زمانیکه نمایندههای خوشهها تغییری نکنند.
خوشهبندی با طبقهبندی[6] متفاوت است. در طبقهبندی، نمونههای ورودی برچسبگذاری شدهاند ولی در خوشهبندی نمونههای ورودی دارای بر چسب اولیه نمیباشند و در واقع با استفاده از روشهای خوشهبندی است که دادههای مشابه مشخص و بهطور ضمنی برچسبگذاری میشوند. درواقع میتوان قبل از عملیات طبقهبندی دادهها یک خوشهبندی روی نمونهها انجام داد و سپس مراکز خوشههای حاصل را محاسبه کرد و یک بر چسب به مراکز خوشهها نسبت داد و سپس عملیات طبقهبندی را برای نمونههای ورودی جدید انجام داد.
هدف خوشهبندی یافتن خوشههای مشابه از اشیاء در بین نمونههای ورودی میباشد اما چگونه میتوان گفت که یک خوشهبندی مناسب است و دیگری مناسب نیست؟ میتوان نشان داد که هیچ معیار مطلقی برای بهترین خوشهبندی وجود ندارد بلکه این بستگی به مساله و نظر کاربر دارد که باید تصمیم بگیرد که آیا نمونهها بهدرستی خوشهبندی شدهاند یا خیر. با این حال معیارهای مختلفی برای خوببودن یک خوشهبندی ارائه شده است که میتواند کاربر را برای رسیدن به یک خوشهبندی مناسب راهنمایی کند که در بخشهای بعدی چند نمونه از این معیارها آورده شده است. یکی از مسایل مهم در خوشهبندی انتخاب تعداد خوشهها میباشد. در بعضی از الگوریتمها تعداد خوشهها از قبل مشخص شده است و در بعضی دیگر خود الگوریتم تصمیم میگیرد که دادهها به چند خوشه تقسیم شوند. در ادامه به معرفی خوشهبندی فازی پرداخته میشود.
انجام پایان نامه ، انجام پایان نامه کارشناسی ارشد ، انجام پایان نامه ارشد ، انجام رساله دکتری
برای درک بهتر خوشهبندی فازی و الگوریتمهای مختلف آن لازم است تا ابتدا با مفهوم مجموعههای فازی و تفاوت آنها با مجموعههای کلاسیک آشنا شویم. در مجموعههای کلاسیک، یک عضو از مجموعه مرجع یا عضوی از مجموعه A است یا عضو مجموعه A نیست. مثلا مجموعه مرجع اعداد حقیقی را در نظر بگیرید. عدد 2.5 عضو مجموعه اعداد صحیح نمیباشد حال آنکه عدد 2 عضو این مجموعه است. بهزبان دیگر تعلق عدد 2.5 به مجموعه اعداد صحیح 0 است و تعلق عدد 2 به این مجموعه 1 است. در واقع میتوان برای هر مجموعه یک تابع تعلق تعریف کرد که مقدار این تابع تعلق برای اعضای مجموعه 1 میباشد و برای بقیه 0. در مجموعههای کلاسیک مقدار این تابع تعلق یا 0 است یا 1. حال مجموعه انسانهای جوان و پیر را در نظر بگیرید. سوالی که در اینجا مطرح میشود این است که آیا فردی با سن 25 جزء این مجموعه است یا خیر؟ سن 30 چطور؟ 35؟ همانطور که حدس زدید نمیتوان بطور قطع و یقین مرزی برای انسانهای جوان و پیر در نظر گرفت. دلیل آن هم این است که اگر فرضا 35 جوان محسوب شود 36 نیز می تواند جوان باشد و همینطور 37 و 38 و غیره. درواقع در اینجا با مفهوم عدم قطعیت[7] مواجه هستیم. ما خودمان نیز از عدم قطعیت در زندگی روزمره بارها استفاده کردهایم، مثلا هوای سرد، آب داغ و غیره. در واقع تمامی مثالهای بالا مثالهایی از مجموعههای فازی میباشند. تفاوت اصلی مجموعههای فازی و مجموعههای کلاسیک در این است که تابع تعلق مجموعههای فازی دو مقداری نیست (0 یا 1) بلکه میتواند هر مقداری بین 0 تا 1 را اختیار کند. حال مجموعه انسانهای جوان و پیر را در نظر بگیرید اگر 25 سال را سن جوانی در نظر بگیریم میتوانیم به 25 تعلق 1 بدهیم و مثلا به 30 تعلق 0.8 و به 35 تعلق 0.75 و به 90 تعلق 0.1 را بدهیم. اگر اعضای یک مجموعه فازی تنها دارای تابع تعلق 0 و 1 باشند این مجموعه فازی یک مجموعه کلاسیک خواهد بود. نکته جالب توجه این است که مثلا سن 50 میتواند با تعلق 0.5 عضو مجموعه جوان باشد و با تعلق 0.5 عضو مجموعه پیر یعنی یک عضو مجموعه مرجع میتواند با درجههای تعلق مختلف عضو مجموعههای فازی تعریف شده روی مجموعه مرجع باشد.
در خوشهبندی کلاسیک هر نمونه ورودی متعلق به یک و فقط یک خوشه میباشد و نمیتواند عضو دو خوشه و یا بیشتر باشد. مثلا در شکل دو هر یک وسایل نقلیه عضو یک خوشه میباشد و نمونهای عضو دو خوشه نیست و به زبان دیگر خوشهها همپوشانی ندارند. حال حالتی را در نظر بگیرید که میزان تشابه یک نمونه با دو خوشه و یا بیشتر یکسان باشد، در خوشهبندی کلاسیک باید تصمیمگیری شود که این نمونه متعلق به کدام خوشه است. تفاوت اصلی خوشهبندی کلاسیک و خوشهبندی فازی در این است که یک نمونه میتواند متعلق به بیش از یک خوشه باشد. برای روشن شدن مطلب شکل 1-3 را در نظر بگیرید:
شکل 1-3 مجموعه داده پروانه ای
اگر نمونههای ورودی مطابق شکل فوق باشند، مشخص است که میتوان دادهها را به دو خوشه تقسیم کرد اما مشکلی که پیش میآید این است که داده مشخصشده در وسط میتواند عضو هر دو خوشه باشد، بنابراین باید تصمیم گرفت که داده مورد نظر متعلق به کدام خوشه است، خوشه سمت راست یا خوشه سمت چپ. اما اگر از خوشهبندی فازی استفاده کنیم داده مورد نظر با تعلق 0.5 عضو خوشه سمت راست و با تعلق مشابه عضو خوشه سمت چپ است. تفاوت دیگر در این است که مثلا نمونههای ورودی در سمت راست شکل 1-3 میتوانند با یک درجه تعلق خیلی کم عضو خوشه سمت چپ نیز باشند که همین موضوع برای نمونههای سمت چپ نیز صادق است.
انجام پایان نامه ، انجام پایان نامه کارشناسی ارشد ، انجام پایان نامه ارشد ، انجام رساله دکتری
بهعنوان یک مثال دیگر شکل 1-4 را در نظر بگیرید. در این شکل نمونههایی که با علامت بعلاوه مشخص شدهاند به بیش از یک خوشه تعلق دارند.
شکل 1-4 خوشه بندی فازی داده ها
در مورد چگونگی عملکرد و تعریف رسمی و ریاضی الگوریتم خوشهبندی فازی در فصل سوم این سند توضیحات کاملتر و جتمعتر ارائه خواهد شد.
در حال حاضر باتوجه به افزایش روز افزون دادهها، بحث خوشهبندی و طبقهبندی دادهها در اولویت علم یادگیری ماشین قرار دارد. ارایهی یک روش هوشمند کارآمد در حوزهی علوم کامپیوتر میتواند بسیار مفید و کاربردی واقع شود.
با توجه به اینکه ذات الگوریتمهای خوشهبندی بدون ناظر هستند، دقت و کارایی این الگوریتمها یکی از چالشهای اصلی این حوزه است. در اکثر الگوریتمهای خوشهبندی بدون در نظر گرفتن ماهیت داده و ساختار آنها، اقدام به خوشهبندی دادهها میشود که در برخی از مجموعه دادهها این روشها از دقت کافی برخوردار نیستند. مهمترین مشکلی که اکثر الگوریتمهای خوشهبندی مانند FCM با آن روبرو هستند، گرفتار شدن در مینیمم محلی است که میبایست برای حل این مشکل از روشهای بهینهسازی مختلفی استفاده کرد.
از اینرو، لزوم ارائه روشهای خوشهبندی ترکیبی که قابلیت سازگاری و تطابق با دادهها را نسبت به سایر الگوریتمهای خوشهبندی داشته باشند و بهینهسازی تابع هزینه خوشهبندی را نیز به بهترین شکل ممکن انجام دهند، پرواضح است. الگوریتمهایی که برای شناسایی نمونهها و دادههای مشابه، از تکنیکهای اکتشافی و یادگیری ماشین مختلف استفاده میکنند تا دقت الگوریتم خوشهبندی را افزایش دهند و دادهها به نحو بهتری جداسازی و در خوشهها قرار گیرند. هدف این تحقیق نیز ارائه روشی ترکیبی برای حل این مشکل در حوزه مسائل خوشهبندی است.
استفاده از روش ترکیبی مبتنی بر الگوریتم PSO[8] و الگوریتم Fuzzy C-means میتواند برای برآورد هزینه نرم افزارهایی که از آنالیز دادهها استفاده می کنند و نیز رسیدن به قوانین پر تکرار انجمنی، مفید واقع شود. بهکارگیری روش ترکیبی الگوریتم PSO و سیستم استنتاجی تطبیقی عصبی-فازی (ANFIS[9]) برای خوشه بندی فازی نیز قابل استفاده است (PSO+ANFIS). از طرف دیگر بهکارگیری الگوریتمهای تکاملی در هستهی الگوریتم Fuzzy C-means نیز پیشنهاد شده است. برای همین منظور سعی بر این است تا با استفاده از روش ترکیبی هوشمندی که بر مبنای الگوریتم Fuzzy C-means و الگوریتم بهینهسازی ازدحام ماهیها [10](AFSA)، روشی کارآمد را ارایه داد که به خوشهبندی دادهها کمک نماید.
الگوریتمهای خوشهبندی را میتوان به چند دسته کلی تقسیم کرد که از جمله میتوان الگوریتمهای خوشهبندی انحصاری، الگوریتمهای خوشهبندی دارای همپوشانی، الگوریتمهای خوشهبندی سلسلهمراتبی و الگوریتمهای خوشهبندی احتمالی را نام برد. در بسیاری از کاربردهای واقعی ممکن است خوشهها دارای همپوشانی باشند، بدین صورت که برخی از اشیاء دارای صفات مشترکی از چند خوشه باشند. یک راه منطقی برای لحاظ کردن همپوشانی خوشهها انتساب مجموعهای از درجه عضویت به هر داده است. انتساب چندگانه درجه عضویت ناشی از ماهیت فازی خوشهها است. مسأله دیگر اینکه مجموعه تمامی افرازهای حاصل از خوشهبندی قطعی بسیار زیاد میباشد و این امر جستجوی کامل فضا را بسیار دشوار میسازد. از طرف دیگر در تابع هزینه خوشهبندی فازی نیز امکان گرفتار شدن در مینیممهای محلی وجود دارد، از اینرو لزوم ارائه روشی کارا و مبتنی بر الگوریتمهای بهینهسازی برای خوشهبندی فازی دادهها بهشدت احساس میشود.
اهداف اصلی پژوهش را میتوان در قالب نکات زیر اشاره کرد.
ابتدا دادههای ورودی به الگوریتم Fuzzy C-means داده و خوشهبندی انجام میشود. سپس با استفاده از الگوریتم بهینهسازی ازدحام ماهیها، این خوشهبندی بهبود داده میشود و در انتها از ضریب آستانهی فازی، شبکههای عصبی فازی داده محور و توابع برازش الگوریتم ژنتیک برای بهبود خوشهبندی حاصل شده استفاده میشود.
همانطور که در بررسی کارهای انجام شده مشاهده گردید، موضوعات مهمی در خوشهبندی در نظر گرفته شده است که میتوان به شبکههای عصبی، PSO، الگوریتم ژنتیک، فازی نوع 1 و 2، و الگوریتم خوشهبندی FCM اشاره نمود. استفاده از فازی نوع 2 برای کاهش اثر عدم قطعیت در قوانین فازی میتواند تاثیر مناسبی در خوشهبندی بگذارد. اما یکی از الگوریتمهای دیگر که میتوان از آن با ترکیب FCM ، استفاده کرد الگوریتم ازدحام ماهی مصنوعی میباشد. این الگوریتم دارای سرعت همگرایی، انعطافپذیری و تحملپذیری خطای بالایی است و از مزیتهای دیگر آن حساسنبودن به مقادیر اولیه میباشد که میتواند یک مزیت مهم باشد. در اکثر الگوریتمهای اکتشافی، چگونگی و نحوه انتخاب مقادیر اولیه که اکتشاف فضای حالت مساله از آن آغاز میشود بسیار مهم است، زیرا ممکن است در چندین اجرای مختلف یک الگوریتم، باتوجه به اینکه مقادیر اولیه مناسب یا نامناسب باشند در مینیمم یا ماکسیمم محلی گرفتار بشود یا نشود، اما در این الگوریتم ساختار آن بدین صورت است که نتایج الگوریتم مستقل از مقادیر اولیه است و در همه حالات الگوریتم همگرا خواهد شد.
هدف ما در این کار رسیدن به نتیجه بهتری از لحاظ فشردگی، جدایی با حفظ مصالحه و دقت خوشه بندی نسبت به سایر روش ها می باشد.
در این فصل به معرفی حوزه تحقیق، ارائه مقدمهای از دادهکاوی و خوشهبندی، مسئله تحقیق، ضرورت حل آن، اهداف تحقیق و جنبه نوآوری آن پرداخته شد. در فصل بعد مرورد ادبیات تحقیق و مقالات مربوطه ارائه میشود.
[1] Dataset
[2] Grid
[3] Support Vector Machine
[4] Cluster
[5] Distance-based Clustering
[6] Classification
[7] Uncertainty
[8] Particle swarm optimization
[9] Adaptive-Network-based Fuzzy Inference Systems
[10] Artificial Fish Swarm Algorithm
یکی از مهمترین وظایف دانشجویان در مقاطع تحصیلات تکمیلی انجام پایان نامه می باشد. کمبود اساتید متبحر در زمینه های مختلف علمی تحقیقاتی در برخی دانشگاه های داخلی و خارجی موجب سردرگمی دانشجویان عزیز گردیده است، موسسه ادیب 24 مفتخر است که در پاسخ به این نیاز طی ده سال فعالیت به تعداد بیشماری از دانشجویان ارشد و دکتری خدمات مشاوره تخصصی ارایه داده است.
ه طور کلی انجام پایان نامه کاری زمان بر است که دانش و تجربه زیادی نیازمند است. موسسه ادیب 24 با چندین سال تجربه در عرصه مشاوره و با در اختیار داشتن متخصصین و اساتیدی با تجربه آماده مشاوره و آموزش پایان نامه در کلیه رشته های دانشگاهی می باشد.
علاوه بر این موسسه ادیب 24، در زمینه شبیه سازی مقالات، پایان نامه ها و انجام پروژه های برنامه نویسی نیز به دانشجویان کشور عزیزمان خدمات لازم را ارائه می کند. این خدمات شامل تحلیل آماری، پیاده سازی با انواع نرم افزارهای مهندسی، برنامه نویسی با انواع زبان های برنامه نویسی و تهیه پرسش نامه می شود.
به طور کلی سر فصل های خدمات موسسه ادیب 24 عبارتند از:
مشاوره پروپوزال در تمامی رشته ها
مشاوره پایان نامه در تمامی رشته ها
استخراج مقاله از پایان نامه در تمامی رشته ها
شبیه سازی انواع مقالات مهندسی
تحلیل آماری پایان نامه های آماری
تهیه پرسش نامه در رشته های مختلف دانشگاهی
تهیه پرسش نامه آنلاین در بستر اینترنت
مشاوره رایگان در انتخاب موضوع پایان نامه های مهندسی و سایر رشته ها
انجام پروژه های برنامه نویسی با انواع زبان های برنامه نویسی از قبیل پایتون، متلب و آموزش کامل پروژه انجام شده در قالب فیلم آموزشی
انجام پروژه های شبیه سازی شبکه یا پایان نامه های مرتبط با شبکه با نرم افزارهای NS2 و NS3
موسسه ادیب 24 در زمینه نگارش مقاله ISI، علمی پژوهشی، علمی ترویجی و کنفرانس به یکی از صورت های زیر به شما عزیزان خدمات ارائه می دهد:
تعریف موضوع از سوی ما، ارائه لیست موضوعات به شما و انتخاب یکی از آن ها توسط شما، مشاوره به شما جهت تدوین مقاله، نگارش مقاله، ارسال مقاله به یکی از ژورنال های ISI، علمی پژوهشی، علمی ترویجی معتبر مرتبط، اخذ پذیرش و در نهایت چاپ مقاله.
مشاوره جهت استخراج مقاله، نگارش مقاله از پایان نامه انجام شده شما و به روز رسانی و تقویت آن در حد پذیرش و چاپ در ژورنال های معتبر مورد نظر شما.
انجام کار میدانی و پژوهش آزمایشگاهی توسط شما و مشاوره جهت تدوین مقاله، ارسال مقاله به یکی از ژورنال های ISI، علمی پژوهشی، علمی ترویجی معتبر توسط ما جهت اخذ پذیرش و در نهایت چاپ مقاله.
ارائه مقاله فارسی از سوی شما، ویرایش مقاله و اعمال تغییرات لازم برای ارتقاء سطح کیفی و کمی مقاله جهت ترجمه، مشاوره جهت ارسال و پذیرش مقاله به یکی از ژورنال های معتبر و مرتبط ISI، علمی پژوهشی، علمی ترویجی.
ارائه مقاله تدوین شده و ترجمه شده از سوی شما، ویرایش مقاله و اعمال تغییرات لازم برای ارتقاء سطح کیفی و کمی مقاله و مشاوره جهت ارسال و پذیرش مقاله به یکی از ژورنال های معتبر و مرتبط ISI، علمی پژوهشی، علمی ترویجی.
موسسه ادیب 24 مفتخر است تا تنها گروهی باشد که خدمات مشاوره و آموزش چاپ مقالات ISI با ضریب تاثیر (Impact Factor) بالای یک و در نشریات معتبر رایگان را در اختیار شما قرار دهد.
ما به شما ژورنال های مورد تائید وزارت علوم، دانشگاه های سراسری و دانشگاه آزاد اسلامی را معرفی می کنیم.
امکان جستجوی مرتبه علمی و سایر مشخصات ژورنال ها در سایت تامسون برای شما وجود دارد.
ژورنال مقصد برای پذیرش و چاپ مقاله ISI، علمی پژوهشی، علمی ترویجی و کنفرانس، پس از نهایی شدن با متقاضیان هماهنگ می شود.
تا حد امکان مقالات به ژورنال های تخصصی موضوع مربوطه و دارای ضریب تاثیر (Impact Factor) ارسال می گردند.
موسسه ادیب 24 با داشتن اساتیدی مجرب در حوزه کلیه تحلیل های آماری پرسشنامه ای، و انواع آزمونهای آماری در تکمیل فصل چهار پایان نامه، به دانشجویان در کوتاه ترین زمان ممکن خدمات مشاوره و آموزش حرفه ای ارائه می دهد. هدف موسسه ادیب این است که دانشجویان کشور عزیزمان را در نگارش با کیفیت پایان نامه های کارشناسی ارشد یاری دهد.
خدمات ما شامل مشاوره و آموزش تحلیل آماری پایان نامه با نرم افزارهای زیر می باشد:
با استفاده از این نرم افزار می توانیم آمار توصیفی و آمار استنباطی در پایان نامه ها را محاسبه کنیم. برای سنجش جمعیت شناختی، از آمار توصیفی در SPSS استفاده می شود. همچنین برای سنجش روابط بین متغیرها از آزمون همبستگی پیرسون یا اسپیرمن (بر اساس نوع توزیع آماری داده ها) استفاده می گردد، و در نهایت برای سنجش تاثیرات از آزمون رگرسیون خطی یا چندگانه استفاده می شود.
از این نرم افزار برای سنجش طول زمان استفاده می گردد. به طور مثال وقتی می خواهیم برای مدت ۱۰ ساله تخمین بزنیم که روند فروش در ۱۰ سال آینده چقدر خواهد بود؟ با استفاده از این نرم افزار می توانیم به رشد یا نزول فروش در پایان نامه های مربوط به این حوزه پی ببریم.
روش تحلیل پوششی داده ها DEA توسط این نرم افزار قابل مدلسازی و انجام است. در این روش ما با چند واحد تصمیم گیرنده (DMU) مواجه هستیم که هر یک با مصرف برخی ورودی ها، خروجی هایی را تولید می کند. در نهایت هدف اصلی این روش محاسبه کارایی واحدهای تصمیم گیرنده و ارائه راهکار برای افزایش کارایی واحدهای ناکاراست.
این نرم افزار، از نرم افزارهای مدل معادلات ساختاری است و برای داده های نرمال استفاده می شود. مدلهای مرسوم در مدل سازی معادلات ساختاری (SEM) درواقع متشکل از دو بخش هستند. مدل اندازهگیری که چگونگی توضیح و تبیین متغیرهای پنهان توسط متغیرهای آشکار (سوالات) مربوطه را بررسی مینماید و مدل ساختاری که نشان میدهد چگونه متغیرهای پنهان در پیوند با یکدیگر قرار گرفتهاند.
استفاده از مدل سازی معادلات ساختاری مزایای زیادی دارد که مهمترین آنها عبارتند از: الف) روابط چندگانه را می تواند برآورد کند ب) قابلیت سنجش متغیرهای مشاهده نشده ج) خطای اندازهگیری را می تواند محاسبه کند د) قابلیت بررسی تأثیر هم خطی ه) آزمون روابط جعلی و غیرواقعی.
این نرم افزار، از نرم افزارهای مدل معادلات ساختاری است. و برای داده های غیرنرمال استفاده می گردد. تحلیل عاملی مرتبه دوم به بالا فقط از طریق این نرم افزار میسر است. لذا امکان انجام تحلیل عاملی مرتبه دوم به بالا از طریق نرم افزار هایی مثل Amos و Lisrel مقدور نیست و فقط از طریق نرم افزار Smart PLS امکان پذیر می باشد.
این نرم افزار، از نرم افزارهای مدل معادلات ساختاری است برای داده های نرمال استفاده می شود. مدلسازی معادلات ساختاری توسط نرم افزار اموس در محیطی با قابلیت گرافیکی بالاتر و برای نمونه هایی با حجم بزرگ صورت می پذیرد. مدلهای مرسوم در مدلسازی معادلات ساختاری (SEM) در واقع متشکل از دو بخش هستند:
مدل اندازهگیری که چگونگی توضیح و تبیین متغیرهای پنهان توسط متغیرهای آشکار (سوالات) مربوطه را بررسی مینماید.
مدل ساختاری که نشان میدهد چگونه متغیرهای پنهان در پیوند با یکدیگر قرار گرفتهاند.
نرم افزار متلب را می توان به مانند یک ماشین حساب بسیار پیشرفته دانست. این نرم افزار دارای مجموعه ی عظیمی از توابع آماده است که شما را در فرآیند محاسبات یاری می کند. امکان طراحی رابط کاربری و دریافت خروجی ها در قالب نمودارها و جداول مختلف یکی دیگر از قابلیت های مهم این نرم افزار می باشد. این نرم افزار دارای کاربردهای زیادی است که از مهم ترین آنها می توان به بهینه سازی سبد سهام و پیش بینی قیمت سهام اشاره کرد.
در دهه اخیر به سبب گسترش فناوری های رایانه ای، سیستم اطلاعات جغرافیایی امکان نگهداری به روز دادههای زمین مرجع و نیز امکان ترکیب مجموعه دادههای مختلف را به طور موثر فراهم ساخته است. امروزه (GIS) برای تحقیق و بررسی های علمی، مدیریت خدمات شهری، مدیریت منابع و ذخایر و همچنین برنامه ریزی های توسعه ای به کار گرفته می شود. فناوری (GIS) با جمع آوری و تلفیق اطلاعات، بوسیله تصویر سازی و استفاده ازآنالیزهای جغرافیایی، اطلاعاتی را برای تهیه نقشه فراهم می سازد. گروه تحقیقاتی طلوع (TMRG) کلیه پروژه های دانشجویی و راهنمایی در مورد پایان نامه های دانشجویی در زمینه های سیستم اطلاعات جغرافیایی، وب GIS، موبایل GIS و … را انجام می دهد.
مشاوره و انجام پروژه های GIS در تمام زمینه ها از جمله:
تکنینک های مختلف تصمیم گیری با معیارها و گزینه های چندگانه (MCDM & MADM) توسط این نرم افزارها قابل انجام است که از جمله این تکنیک ها می توان به موارد زیر اشاره نمود:
روش تحلیل سلسله مراتبی (AHP)
روش فرآیند تحلیل شبکه (ANP)
روش تاپسیس (TOPSIS) که مبتنی بر محاسبه فاصله ریاضی گزینه ها از نقاط مطلوب مثبت و منفی می باشد.
روش دیماتل (DEMATEL): در این روش تأثیر و تأثر شاخص ها بر همدیگر محاسبه شده و درنهایت شاخص های پژوهش در دو گروه علی و معلول دسته بندی می شوند.
نکته: تمامی روش های تصمیم گیری چند معیاره فوق در محیط های قطعی و فازی قابل انجام می باشند. معمولاً در مورد موضوعاتی که قطعیت آنها به مراتب کمتر است از فواصل و اعداد فازی جهت محاسبات استفاده می شود.
تخصص اصلی این نرم افزار در رشته اقتصاد است اما در رشته های مالی و حسابداری نیز قابلیت استفاده دارد. مدلهای مختلف رگرسیون و تخمین مدل های اقتصادسنجی سری زمانی، پانل و مقطعی از کاربردهای آن می باشد.
تخصص و کاربرد اصلی این نرم افزار در رشته اقتصاد است ولی به طور گسترده ای در رشته های حسابداری و مالی نیز وارد شده است. تحلیل های آماری پانل دیتا، انواع مدل رگرسیون، سری زمانی، آزمون های هاسمن چاو، تحلیل سری زمانی های اقتصادی و … از کاربردهای آن می باشد.
نرم افزار آماری است که در رشته های مختلفی کاربرد دارد و قابل استفاده در رشته های مالی، اقتصاد و حسابداری است. از جمله کاربردهای این نرم افزار بهینه سازی سرمایه گذاری و تخمین مدل های اقتصاد سنجی است.
از جمله کاربردهای این نرم افزار آزمون های آماری نرمال سازی متغیرها، رگرسیون، انواع نمودارهای آماری می باشد.
نرم افزار Microfit
نرم افزار EQS
نرم افزار COMFAR
نرم افزار OXMETRICS
نرم افزار GAMS
نرم افزار SAS
نرم افزار STATISTICA
نرم افزار Splus
نرم افزار Microfit
نرم افزار Mapple
نرم افزار Axume
نرم افزار PHStat
نرم افزار SigmaPlot
نرم افزار DE
نرم افزار PQ Method
نرم افزار GeoDa
نرم افزار FX Equation 4.004.5
نرم افزار Nonlinear Regression Analysis CurveFitter 4.5.3
نرم افزار ProKalc 7.9f
نرم افزار GA Solver
نرم افزار Fuzzy Topsis Solver
نرم افزار Gretl
نرم افزار RATS
نرم افزار CATS
نرم افزار Algebra Equation Solver
نرم افزار WINQSB
نرم افزار SHAZAM 14
نرم افزار Algebrator 4.2 Build
نرم افزار Aptech GAUSS 10.0.0.1276
نرم افزار Basic Math Solved! 2008
نرم افزار Golden Software Grapher 9.1.536
نرم افزار MathMagic Personal Edition 3.64.41
و …
انجام پایان نامه کارشناسی ارشد و انجام رساله دکتری یکی از مهم ترین مراحل تحصیلات تکمیلی است. مسلما انجام باکیفیت پایان نامه ارشد یا دکتری به طور مستقیم می تواند آینده تحصیلی و شغلی دانشجو را تحت تاثیر قرار دهد. در آزمون دکتری، مصاحبه تخصصی و حتی مصاحبه های شغلی معمولا به موضوع پایان نامه و نحوه انجام آن و روش تحلیل آماری یا شبیه سازی توجه ویژه ای می شود. کاربردی ترین دوره روش تحقیق و پایان نامه نویسی دانشجویان کارشناسی ارشد و دکتری همراه با پشتیبانی خودتان را توانمند کنید. مقاله و پایان نامه خود را به بالاترین کیفیت انجام دهید.
این دوره برای دانشجویان رشته های حسابداری، مدیریت، مکانیک، عمران، جغرافیا ، روانشناسی ، اقتصاد ، مدیریت ، پزشکی و فنی و… توصیه می گردد.
همراهان گرامی موسسه ادیب 24، می توانید تمامی سفارشات ترجمه خود را به سامانه آنلاین مترجم فوری، فوری ترین و سریعترین سامانه ترجمه کشور ارسال نمائید.
انجام پایان نامه کارشناسی ارشد