فهرست مقالات

• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  1 - روش ترکیبی جدیدی مبتنی بر الگوریتم¬های هوشمند جهت تشخیص نفوذ در SDN-IoT
  ذکریا رئیسی فضل‌الله ادیب‌نیا مهدی یزدیان دهکردی
  در سال‌های اخیر، کاربرد اینترنت اشیا در جوامع به‌طور گسترده‌ای رشد یافته و از طرفی، فناوري جدیدي به نام شبکه‌هاي نرم‌افزارمحور جهت حل چالش‌هاي اینترنت اشیا پیشنهاد شده است. چالش‌های موجود در این شبکه‌های نرم‌افزارمحور و اینترنت اشیا موجب گردیده که امنیت SDN-IoT به یکی ا چکیده کامل

  در سال‌های اخیر، کاربرد اینترنت اشیا در جوامع به‌طور گسترده‌ای رشد یافته و از طرفی، فناوري جدیدي به نام شبکه‌هاي نرم‌افزارمحور جهت حل چالش‌هاي اینترنت اشیا پیشنهاد شده است. چالش‌های موجود در این شبکه‌های نرم‌افزارمحور و اینترنت اشیا موجب گردیده که امنیت SDN-IoT به یکی از نگرانی‌های مهم این شبکه‌ها تبدیل شود. از طرف دیگر، الگوریتم‌هاي هوشمند فرصتی بوده که به‌کارگیری آنها در موارد متعددی از جمله امنیت و تشخیص نفوذ، موجب پیشرفت چشم‌گیري شده است. البته سیستم‌های تشخیص نفوذ جهت محیط SDN-IoT، همچنان با چالش نرخ هشدار غلط بالا مواجه هستند. در این مقاله یک روش ترکیبی جدید مبتنی بر الگوریتم‌های هوشمند پیشنهاد ‌شده که جهت دسترسی به نتایج خوبی در زمینه تشخیص نفوذ، الگوریتم‌های نظارتی دروازه بازگشتی مکرر و طبقه‌بند غیرنظارتی -k میانگین را ادغام می‌کند. نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهند که روش پیشنهادی با بهره‌گیری مزایای هر کدام از الگوریتم‌های ادغام‌شده و پوشش معایب یکدیگر، نسبت به روش‌هاي دیگر مانند روش Hamza داراي دقت بیشتری و بالاخص نرخ هشدار غلط کمتري است. همچنین روش پیشنهادی توانسته نرخ هشدار غلط را به 1/1% کاهش داده و دقت را در حدود 99% حفظ کند. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  2 - ارائه یک سیستم تشخیص چهره با انتخاب بهینه‌ی ویژگی‌ها مبتنی بر الگوریتم بهینه‌سازی فاخته
  فرناز حسینی حامد سپهرزاده
  تشخیص چهره، یک عمل تشخیص الگوست که به‌طور خاص بر روی چهره‌ها انجام می‌شود و کاربردهای فراوانی در شناسایی کارت‌های اعتباری، سیستم‌های امنیتی و موارد دیگر دارد. ایجاد یک سیستم تشخیص چهره با دقت بالا، یک چالش بزرگ می‌باشد که در سال‌های اخیر مورد توجه محققان مختلفی قرار گرف چکیده کامل

  تشخیص چهره، یک عمل تشخیص الگوست که به‌طور خاص بر روی چهره‌ها انجام می‌شود و کاربردهای فراوانی در شناسایی کارت‌های اعتباری، سیستم‌های امنیتی و موارد دیگر دارد. ایجاد یک سیستم تشخیص چهره با دقت بالا، یک چالش بزرگ می‌باشد که در سال‌های اخیر مورد توجه محققان مختلفی قرار گرفته است. فرایند استخراج ویژگی و طبقه‌بندی، دو مسئله مهم در سیستم‌های تشخیص هستند که می‌توانند در افزایش دقت تشخیص نقش بسزایی را ایفا کنند. با توجه به این موضوع در این مطالعه با درنظرگرفتن ویژگی‌های ترکیبی و بهینه‌سازی الگوریتم فاخته، روشی برای بهبود میزان دقت در تشخیص چهره پیشنهاد شده است. در روش ارائه‌شده، هفت ویژگی از روی تصاویر موجود در پایگاه داده استخراج شده، سپس با به‌دست‌آوردن بردار ویژگیِ مطلوب، مراحل مربوط به انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم فاخته انجام می‌شود. روش پیشنهادی با نرم‌افزار Matlab پیاده‌سازی گردیده و با روش‌های دیگر مورد مقایسه قرار گرفته است. نتایج مربوط به ارزیابی نشان می‌دهند که روش پیشنهادی توانسته عمل تشخیص بر روی تصاویر دو بانک داده ORL و FDBB را به‌ترتیب با دقت 00/93% و %12/95% انجام دهد. نتیجه به‌دست‌آمده برای این معیار ارزیابی نسبت به سایر روش‌های مقایسه‌شده از مقدار بالاتری برخوردار است. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  3 - بهبود رتبه‌بندی با استفاده از BERT
  شکوفه  بستان علی محمد زارع بیدکی محمدرضا پژوهان
  رتبه‌بندی کارآمد اسناد در عصر اطلاعات امروز، نقش مهمی در سیستم‌های بازیابی اطلاعات ایفا می‌کند. این مقاله یک رویکرد جدید برای رتبه‌بندی اسناد با استفاده از مدل‌های درون‌سازی با تمرکز بر مدل زبانی BERT برای بهبود نتایج رتبه‌بندی ارائه می‌کند. رویکرد پیشنهادی از روش‌های د چکیده کامل

  رتبه‌بندی کارآمد اسناد در عصر اطلاعات امروز، نقش مهمی در سیستم‌های بازیابی اطلاعات ایفا می‌کند. این مقاله یک رویکرد جدید برای رتبه‌بندی اسناد با استفاده از مدل‌های درون‌سازی با تمرکز بر مدل زبانی BERT برای بهبود نتایج رتبه‌بندی ارائه می‌کند. رویکرد پیشنهادی از روش‌های درون‌سازی واژگان برای به‌تصویرکشیدن نمایش‌های معنایی پرس‌وجوهای کاربر و محتوای سند استفاده می‌کند. با تبدیل داده‌های متنی به بردارهای معنایی، ارتباط و شباهت بین پرس‌و‌جوها و اسناد تحت روابط رتبه‌بندی پیشنهادی با هزینه کمتر مورد ارزیابی قرار می‌گیرد. روابط رتبه‌بندی پیشنهادی عوامل مختلفی را برای بهبود دقت در نظر می‌گیرند که این عوامل شامل بردارهای درون‌سازی واژگان، مکان واژگان کلیدی و تأثیر واژگان باارزش در رتبه‌بندی بر مبنای بردارهای معنایی است. آزمایش‌ها و تحلیل‌های مقایسه‌ای برای ارزیابی اثربخشی روابط پیشنهادی اعمال گردیده است. نتایج تجربی، اثربخشی رویکرد پیشنهادی را با دستیابی به دقت بالاتر در مقایسه با روش‌های رتبه‌بندی رایج نشان می‌دهند. این نتایج بیانگر آن مسئله است که استفاده از مدل‌های درون‌سازی و ترکیب آن در روابط رتبه‌بندی پیشنهادی به‌طور قابل توجهی دقت رتبه‌بندی را تا 87/0 در بهترین حالت بهبود می‌بخشد. این بررسی به بهبود رتبه‌بندی اسناد کمک می‌کند و پتانسیل مدل درون‌سازی BERT را در بهبود عملکرد رتبه‌بندی نشان می‌دهد. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  4 - کاربست انواع جانمایی کلمات پیش‌آموزش‌داده‌شده در مدل‌های یادگیری عمیق برای تولید عنوان از متون فارسی
  محمد ابراهیم شناسا بهروز مینایی بیدگلی
  با پیدایش روش‌های یادگیری عمیق، مدل‌های دنباله به دنباله با هدف ترجمه ماشینی یک جمله مبدأ به یک جمله مقصد ارائه شدند و از همین ایده برای ترجمه یا تبدیل یک متن به شکل خلاصه‌شده آن استفاده گردیده است. خلاصه‌هایی که به این روش تولید می‌شوند از نظر ساختاری خواناتر بوده و مع چکیده کامل

  با پیدایش روش‌های یادگیری عمیق، مدل‌های دنباله به دنباله با هدف ترجمه ماشینی یک جمله مبدأ به یک جمله مقصد ارائه شدند و از همین ایده برای ترجمه یا تبدیل یک متن به شکل خلاصه‌شده آن استفاده گردیده است. خلاصه‌هایی که به این روش تولید می‌شوند از نظر ساختاری خواناتر بوده و معمولاً معنای کاملی را به خواننده منتقل می‌کنند. در چنین ساختارهایی برای بازنمایی معنایی واژه‌ها از بردارهای جانمایی کلمات استفاده می‌شود که در آن، وزن هر کلمه با توجه به کلمات مجاور آن از یک پیکره بزرگ آموزش داده می‌شود. در حالت کلی وزن این بردارها با انتخاب یک پنجره مجاورت برای هر کلمه به‌دست می‌آید؛ اما در مدل‌های زبانی بافتاری مانند برت برای محاسبه وزن این کلمات از مبدل‌های چندلایه استفاده می‌شود که به تمامی کلمات موجود در متن توجه می‌کنند. تاکنون مقالات متعددی نشان داده‌اند که مدل‌های زبانی بافتاری به‌دلیل قابلیت ریزتنظیم وزن‌ها برای انجام یک وظیفه پردازش زبان طبیعی خاص، موفق‌تر از سایر روش‌های جانمایی کلمات عمل می‌کنند؛ اما بررسی عملکرد وزن اولیه این مدل‌ها برای کاربست در تولید عنوان در زبان فارسی مورد توجه قرار نگرفته است. در این مقاله به بررسی رفتار جانمایی کلمات به‌صورت پیش‌آموزش‌داده‌شده و بدون ریزتنظیم آنها در تولید عنوان از متون فارسی می‌پردازیم. برای یادگیری مدل از «علم‌نت» که یک پیکره فارسی شامل حدود 350 هزار جفت چکیده و عنوان مقالات علمی می‌باشد، استفاده شده است. نتایج نشان می‌دهند استفاده از مدل برت حتی بدون ریزتنظیم وزن‌های آن در بهبود کیفیت عناوین فارسی تولیدشده تأثیرگذار بوده و معیار 1-ROUGE را در فارسی به 42% می‌رساند که بهتر از سایر مدل‌های جانمایی است. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  5 - تشخیص احساسات مبتنی بر سیگنال‌های EEG به کمک یادگیری عمیق مبتنی بر حافظه کوتاه‌مدت ماندگار دوجهته و مکانیسم توجه
  سیدعابد  حسینی محبوبه هوشمند
  این پژوهش به تشخیص احساسات از روی سیگنال‌های EEG به کمک یادگیری عمیق مبتنی بر حافظه کوتاه‌مدت ماندگار (LSTM) دوجهته و مکانیسم توجه می‌پردازد. در این پژوهش از دو پایگاه داده SEED و DEAP برای تشخیص احساس استفاده شده است. داده SEED شامل سیگنال‌های EEG در 62 کانال متعلق به چکیده کامل

  این پژوهش به تشخیص احساسات از روی سیگنال‌های EEG به کمک یادگیری عمیق مبتنی بر حافظه کوتاه‌مدت ماندگار (LSTM) دوجهته و مکانیسم توجه می‌پردازد. در این پژوهش از دو پایگاه داده SEED و DEAP برای تشخیص احساس استفاده شده است. داده SEED شامل سیگنال‌های EEG در 62 کانال متعلق به 15 شرکت‌کننده در سه دسته مختلف از احساسات مثبت، خنثی و منفی است. داده DEAP شامل سیگنال EEG در 32 کانال متعلق به 32 شرکت‌کننده در دو دسته از ظرفیت و برانگیختگی است. LSTM کارایی خود را در استخراج اطلاعات زمانی از سیگنال‌های فیزیولوژیکی طولانی نشان داده است. نوآوری‎های این پژوهش شامل استفاده از یک تابع تلفات جدید و بهینه‌ساز بیزین برای یافتن نرخ یادگیری اولیه است. صحت روش پیشنهادی برای طبقه‌بندی احساسات در پایگاه داده SEED 72/96 درصد شده است. صحت روش پیشنهادی برای طبقه‌بندی احساس در دو دسته ظرفیت و برانگیختگی در پایگاه داده DEAP به‌ترتیب 9/94 و 1/97 درصد است. نهایتاً مقایسه نتایج به‌دست‌آمده با پژوهش‌های اخیر روی داده‌های یکسان، نشان از بهبود نسبتاً خوب روش پیشنهادی دارد. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  6 - مقایسه شبکه ‏های عمیق Faster RCNN و RetinaNet جهت تشخیص خودرو در آب‌وهوای نامساعد
  یاسر جمشیدی راضیه سادات  اخوت
  تشخيص وسايل نقليه و رديابی آن، نقش مهمی در اتومبیل‏های خودران و سيستم‌هاي حمل‌ونقل هوشمند ايفا می‌کند. شرايط آب‌وهوايی نامساعد مانند حضور برف سنگين، مه، باران و گرد و غبار با کاهش ديد دوربين، محدوديت‌هاي خطرناکی ايجاد کرده و بر عملکرد الگوريتم‌هاي تشخيصی استفاده‌شده در چکیده کامل

  تشخيص وسايل نقليه و رديابی آن، نقش مهمی در اتومبیل‏های خودران و سيستم‌هاي حمل‌ونقل هوشمند ايفا می‌کند. شرايط آب‌وهوايی نامساعد مانند حضور برف سنگين، مه، باران و گرد و غبار با کاهش ديد دوربين، محدوديت‌هاي خطرناکی ايجاد کرده و بر عملکرد الگوريتم‌هاي تشخيصی استفاده‌شده در سيستم‌هاي نظارت بر ترافيک و برنامه‌هاي رانندگی خودکار تأثير می‌گذارد. در این مقاله از شبکه عمیق تشخیص اشیای Faster RCNN با هسته 50ResNet و شبکه RetinaNet استفاده شده و دقت این دو شبکه جهت تشخیص خودرو در آب‌وهوای نامساعد مورد بررسی قرار می‏گیرد. پایگاه داده مورد استفاده، فایل DAWN می‌باشد که شامل تصاویر دنیای واقعی است و با انواع مختلفی از شرایط آب‌وهوایی نامطلوب جمع‌آوری شده‌اند. نتایج به‌دست‌آمده نشان می‏دهند که روش ارائه‌شده در بهترین حالت، دقت تشخیص را از %2/0 به %75 افزایش داده و بیشترین میزان افزایش دقت نیز مربوط به شرایط بارانی می‌باشد. تمام پردازش‏ها به زبان پایتون و در گوگل کولب انجام شده است. پرونده مقاله
• دسترسی آزاد مقاله
  • صفحه چکیده
  • متن کامل
  
  7 - شکل‌دهی وفقی پرتو آکوستیکی با روش بهبودیافته تفاضلی
  نگار سرشار مهدی بکرانی
  شکل‌دهنده‌های پرتو تفاضلی عملکرد مؤثری در کاربردهای پهن‌باند نظیر کاربردهای آکوستیکی دارند؛ اما دارای بهره نویز سفید محدودی هستند. در این مقاله به‌منظور بهبود بهره نویز سفید شکل‌دهنده پرتو تفاضلی، یک الگوریتم شکل‌دهنده تفاضلی بر مبنای وزن‌دهی وفقی ارائه شده که از روش شک چکیده کامل

  شکل‌دهنده‌های پرتو تفاضلی عملکرد مؤثری در کاربردهای پهن‌باند نظیر کاربردهای آکوستیکی دارند؛ اما دارای بهره نویز سفید محدودی هستند. در این مقاله به‌منظور بهبود بهره نویز سفید شکل‌دهنده پرتو تفاضلی، یک الگوریتم شکل‌دهنده تفاضلی بر مبنای وزن‌دهی وفقی ارائه شده که از روش شکل‌دهی پرتو پاسخ کمینه واریانس بدون اعوجاج (MVDR) بهره می‌گیرد. به این منظور، ابتدا شکل‌دهی پرتو تفاضلی در دو مرحله اجرا شده که در مرحله اول، تفاضل مکانی مشاهده‌ها به‌دست آمده و در مرحله دوم شکل‌دهنده پرتو بهینه گردید. سپس با محاسبه ضرایب و تلفیق شکل‌دهنده‌های پرتو تفاضلی و MVDR، شکل‌دهنده پرتو وفقی پیشنهادی به‌دست آمد. در شکل‌دهنده پیشنهادی، سهم روش تفاضلی و روش MVDR در ایجاد سیگنال خروجی توسط ضریب تلفیق وفقی که تابع فرکانس، فاصله بین میکروفن‌ها، زاویه هدف و تعداد میکروفن‌ها است، تعیین می‌گردد. شکل‌دهنده پرتو پیشنهادی با درنظرگرفتن چهار میکروفن و فاصله دو سانتی‌متری بین میکروفن‌ها منجر به بهبود بهره نویز سفید به مقدار 35 دسی‌بل و بهره SNR به مقدار 18 دسی‌بل نسبت به شکل‌دهنده پرتو تفاضلی در فرکانس 1 کیلوهرتز می‌شود. همچنین فاکتور جهت‌دهی در الگوریتم وفقی پیشنهادی به میزان 5/3 دسی‌بل نسبت به شکل‌دهنده پرتو تفاضلی بهبود پیدا کرده است. پرونده مقاله