فهرست مقالات
-
دسترسی آزاد مقاله
1 - بهینه‌سازی استقرار مطمئن و انرژی کارای کاربردهای اینترنت اشیا در زیرساخت ابر و مه با استفاده از الگوریتم جستجوی فاخته
یاسر رمضانپور فومشی میرسعید حسینی شیروانیاستقرار کاربردهای اینترنت اشیا در زیرساخت مه به عنوان مکمل ابر به طور مؤثری باعث صرفه‌جویی در استفاده از منابع محاسباتی در زیرساخت ابر می‌شود. تلاش‌های تحقیقاتی اخیر در حال بررسی چگونگی بهره‌برداری بهتر از قابلیت‌های مه برای اجرا و پشتیبانی از کاربردهای اینترنت اشیا اس چکیده کاملاستقرار کاربردهای اینترنت اشیا در زیرساخت مه به عنوان مکمل ابر به طور مؤثری باعث صرفه‌جویی در استفاده از منابع محاسباتی در زیرساخت ابر می‌شود. تلاش‌های تحقیقاتی اخیر در حال بررسی چگونگی بهره‌برداری بهتر از قابلیت‌های مه برای اجرا و پشتیبانی از کاربردهای اینترنت اشیا است. استقرار ناکارامد مؤلفه‌های کاربرد‌ها در مه منجر به اتلاف منابع، پهنای باند و افزایش مصرف انرژی می‌شود. همچنین توزیع مؤلفه‌های یک کاربرد روی تعداد حداقل ممکن از گره‌های مه به منظور کاهش مصرف انرژی منجر به کاهش سطح قابلیت اطمینان خدمات می‌شود. در این مقاله یک الگوریتم فراابتکاری ترکیبی بر مبنای الگوریتم جستجوی فاخته برای استقرار ایستای مؤلفه‌های کاربرد روی زیرساخت مه با هدف مصالحه بین مصرف بهینه انرژی و کاهش اثر نقطه تکی شکست و تقویت قابلیت اطمینان کاربرد در برابر خرابی ارائه می‌شود. نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهد که روش ارائه‌شده در این مقاله، مصرف انرژی در شبکه مه را کاهش داده و نیازمندی‌های كیفیت خدمات کاربرد اینترنت اشیا را با قابلیت اطمینان بالا تأمین می‌كند. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
2 - جمع‌آوری داده آگاه به انرژی در شبکه‌های حسگر قابل شارژ با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات توسعه‌یافته
وحیده فراهانی لیلی فرزین وش مینا زلفی لیقوان رحیم ابری لیقوانیک چالش مهم در شبکه‌های حسگر، جمع‌آوری داده با توجه به انرژی محدود گره‌ها است. استفاده از حسگرهای قابل شارژ برای جمع‌آوری اطلاعات و انتقال آنها به چاهک، مشکل محدودیت انرژی را تا حدی مرتفع می‌نماید. با توجه به نرخ پایین برداشت انرژی در گره‌های قابل شارژ، مدیریت مصرف انرژ چکیده کاملیک چالش مهم در شبکه‌های حسگر، جمع‌آوری داده با توجه به انرژی محدود گره‌ها است. استفاده از حسگرهای قابل شارژ برای جمع‌آوری اطلاعات و انتقال آنها به چاهک، مشکل محدودیت انرژی را تا حدی مرتفع می‌نماید. با توجه به نرخ پایین برداشت انرژی در گره‌های قابل شارژ، مدیریت مصرف انرژی در این شبکه‌ها امری ضروری است. الگوریتم‌های موجود، جنبه‌های مهم جمع‌آوری آگاه به انرژی- شامل زمان‌بندی خواب گره‌ها، خوشه‌بندی و مسیریابی- را به صورت جامع بررسی نکرده‌اند و همچنین اکثر آنها از روش‌های حریصانه و با کارایی پایین استفاده نموده‌اند. در این مقاله، یک روش کارای مبتنی بر الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات توسعه‌یافته به نام EDGR برای جمع‌آوری داده در شبکه‌های قابل شارژ ارائه شده است. در الگوریتم پیشنهادی، مسئله مورد نظر به سه مرحله زمان‌بندی خواب گره‌ها، خوشه‌بندی و مسیریابی، تقسیم گردیده و مراحل به ترتیب حل شده‌اند. بر اساس نتایج شبیه‌سازی، الگوریتم EDGR مقدار متوسط و انحراف از معیار انرژی ذخیره‌شده در گره‌ها و همچنین نرخ گم‌شدن بسته‌ها را به مقدار قابل توجهي نسبت به روش‌های پیشین بهبود داده است. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
3 - روشی نوین برای خوشه‌بندی داده‌ها با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی چهارگرگ خاکستری
لاله عجمی بختیاروند زهرا بهشتیامروزه، خوشه‌بندی داده‌ها به دلیل حجم و تنوع داده‌ها بسیار مورد توجه قرار گرفته است. مشکل اصلی روش‌های خوشه‌بندهای معمول این است که در دام بهینه محلی گرفتار می‌آیند. الگوریتم‌های فراابتکاری به دلیل داشتن توانایی فرار از بهینه‌های محلی، نتایج موفقی را در خوشه‌بندی داده‌ه چکیده کاملامروزه، خوشه‌بندی داده‌ها به دلیل حجم و تنوع داده‌ها بسیار مورد توجه قرار گرفته است. مشکل اصلی روش‌های خوشه‌بندهای معمول این است که در دام بهینه محلی گرفتار می‌آیند. الگوریتم‌های فراابتکاری به دلیل داشتن توانایی فرار از بهینه‌های محلی، نتایج موفقی را در خوشه‌بندی داده‌ها نشان داده‌اند. الگوریتم بهینه‌سازی گرگ خاکستری از جمله این دسته الگوریتم‌ها است که قابلیت بهره‌برداری خوبی دارد و در برخی از مسایل راه حل مناسبی ارائه داده است، اما اکتشاف آن ضعیف است و در بعضی از مسایل به بهینه محلی همگرا می‌شود. در این تحقیق برای بهبود خوشه‌بندی داده‌ها، نسخه بهبودیافته‌ای از الگوریتم بهینه‌سازی گرگ خاکستری به نام الگوریتم بهینه‌سازی چهارگرگ خاکستری ارائه شده که با استفاده از بهترین موقعیت دسته چهارم گرگ‌ها به نام گرگ‌های امگای پیشرو در تغییر موقعیت هر گرگ، قابلیت اکتشاف بهبود می‌یابد. با محاسبه امتیاز هر گرگ نسبت به بهترین راه حل، نحوه حرکت آن مشخص می‌شود. نتایج الگوریتم پیشنهادی چهارگرگ خاکستری با الگوریتم‌های بهینه‌سازی گرگ خاکستری، بهینه‌سازی ازدحام ذرات، کلونی زنبور عسل مصنوعی، ارگانیسم‌های هم‌زیست و بهینه‌سازی ازدحام سالپ در مسأله خوشه‌بندی روی چهارده مجموعه دادگان ارزیابی شده است. همچنین عملکرد الگوریتم پیشنهادی با چند نسخه بهبودیافته از الگوریتم گرگ خاکستری مقایسه شده است. نتایج به دست آمده عملکرد قابل توجه الگوریتم پیشنهادی را نسبت به سایر الگوریتم‌های فراابتکاری مورد مقایسه در مسأله خوشه‌بندی نشان می‌دهد. بر اساس میانگین معیار F روی تمام مجموعه دادگان، روش پیشنهادی 82/172% و الگوریتم بهینه ذرات 78/284% را نشان می‌دهد و در مقایسه با نسخه‌های بهبودیافته الگوریتم گرگ، الگوریتم EGWO که در رتبه بعدی است دارای میانگین معیار F برابر 80/656% می‌باشد. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
4 - ارائه روشی مقاوم در برابر حملات تخاصمی با استفاده از فرایندهای گوسی مقیاس‌پذیر و رأی‌گیری
مهران صفایانی پویان َشالبافان سید هاشم احمدی مهدیه فلاح علی آبادی عبدالرضا میرزائیدر سال‌های اخیر، مسئله‌ای تحت عنوان آسیب‌پذیری مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین مطرح گردیده است که نشان می‌دهد مدل‌های یادگیری در مواجهه با آسیب‌پذیری‌ها از مقاومت بالایی برخوردار نیستند. یکی از معروف‌ترین آسیب‌ها یا به بیان دیگر حملات، تزریق مثال‌های تخاصمی به مدل می‌باش چکیده کاملدر سال‌های اخیر، مسئله‌ای تحت عنوان آسیب‌پذیری مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین مطرح گردیده است که نشان می‌دهد مدل‌های یادگیری در مواجهه با آسیب‌پذیری‌ها از مقاومت بالایی برخوردار نیستند. یکی از معروف‌ترین آسیب‌ها یا به بیان دیگر حملات، تزریق مثال‌های تخاصمی به مدل می‌باشد که در این مورد، شبکه‌های عصبی و به ویژه شبکه‌های عصبی عمیق بیشترین میزان آسیب‌پذیری را دارند. مثال‌های تخاصمی، از طریق افزوده‌شدن اندکی نویز هدفمند به مثال‌های اصلی تولید می‌شوند، به طوری که از منظر کاربر انسانی تغییر محسوسی در داده‌ها مشاهده نمی‌شود اما مدل‌های یادگیری ماشینی در دسته‌بندی داده‌ها به اشتباه می‌افتند. یکی از روش‌های موفق جهت مدل‌کردن عدم قطعیت در داده‌ها، فرایندهای گوسی هستند که چندان در زمینه مثال‌های تخاصمی مورد توجه قرار نگرفته‌اند. یک دلیل این امر می‌تواند حجم محاسباتی بالای این روش‌ها باشد که کاربردشان در مسایل واقعی را محدود می‌کند. در این مقاله از یک مدل فرایند گوسی مقیاس‌پذیر مبتنی بر ویژگی‌های تصادفی بهره گرفته شده است. این مدل علاوه بر داشتن قابلیت‌های فرایندهای گوسی از جهت مدل‌کردن مناسب عدم قطعیت در داده‌ها، از نظر حجم محاسبات هم مدل مطلوبی است. سپس یک فرایند مبتنی بر رأی‌گیری جهت مقابله با مثال‌های تخاصمی ارائه می‌گردد. همچنین روشی به نام تعیین ارتباط خودکار به منظور اعمال وزن بیشتر به نقاط دارای اهمیت تصاویر و اعمال آن در تابع هسته فرایند گوسی پیشنهاد می‌گردد. در بخش نتایج نشان داده شده که مدل پیشنهادشده عملکرد بسیار مطلوبی در مقابله با حمله علامت گرادیان سریع نسبت به روش‌های رقیب دارد. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
5 - ارائه يك الگوریتم تعادل بار مبتنی بر پیش‌بینی در شبکه‌های نرم‌افزارمحور
حسین محمدی سیداکبر مصطفویشبکههای نرم‌افزارمحور یک معماری جدید در شبکه است که لایه کنترل را از لایه داده جدا می‌سازد. در این رویکرد مسئولیت لایه کنترل به نرم‌افزار کنترلر واگذار می‌شود تا رفتار کل شبکه را به طور پویا تعیین نماید. نتیجه این امر، ایجاد یک شبکه بسیار منعطف با مدیریت متمرکز است که چکیده کاملشبکههای نرم‌افزارمحور یک معماری جدید در شبکه است که لایه کنترل را از لایه داده جدا می‌سازد. در این رویکرد مسئولیت لایه کنترل به نرم‌افزار کنترلر واگذار می‌شود تا رفتار کل شبکه را به طور پویا تعیین نماید. نتیجه این امر، ایجاد یک شبکه بسیار منعطف با مدیریت متمرکز است که در آن می‌توان پارامترهای شبکه را به خوبی کنترل کرد. با توجه به افزایش روزافزون کاربران، ظهور فناوری‌های جدید، رشد انفجاری ترافیک در شبکه، برآورده‌سازی الزامات کیفیت خدمات و جلوگیری از کم‌باری یا پرباری منابع، تعادل بار در شبکه‌های نرم‌افزارمحور ضروری می‌باشد. عدم تعادل بار باعث بالارفتن هزینه، کاهش مقیاس‌پذیری، انعطاف‌پذیری، بهره‌وری و تأخیر در سرویس‌دهی شبکه می‌شود. تا کنون الگوریتم‌های مختلفی برای بهبود عملکرد و تعادل بار در شبکه ارائه شده‌اند که معیارهای متفاوتی مانند انرژی مصرفی و زمان پاسخ سرور را مد نظر قرار داده‌اند، اما اغلب آنها از ورود سیستم به حالت عدم تعادل بار جلوگیری نمی‌کنند و خطرات ناشی از عدم تعادل بار را کاهش نمی‌دهند. در این مقاله، یک روش تعادل بار مبتنی بر پیش‌بینی برای جلوگیری از ورود سیستم به حالت عدم تعادل بار با بهره‌گیری از الگوریتم ماشین یادگیری افراطی پیشنهاد می‌شود. نتایج ارزیابی روش پیشنهادی نشان می‌دهد که از نظر تأخیر پردازش کنترل‌کننده، میزان تعادل بار و زمان پاسخ‌گویی به علت تعادل بار بهینه نسبت به روش‌های CDAA و PSOAP عملکرد بهتری دارد. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
6 - تشخیص داده پرت در دادگان با ابعاد بالا با استفاده از انتخاب زیرفضای مرتبط محلی مبتنی بر آنتروپی
محبوبه ریاحی مدوار احمد اکبری بابک ناصرشريفیکی از چالش‌های مسئله تشخیص داده پرت با ابعاد بالا، طلسم بعد است که در آن برخی ابعاد (ویژگی‌ها) منجر به پنهان‌شدن دادههای پرت می‌گردند. برای حل این مسئله، ابعادی که حاوی اطلاعات ارزشمندی در دادگان با ابعاد بالا جهت تشخیص داده پرت هستند، جستجو می‌شوند تا با نگاشت دادگان چکیده کاملیکی از چالش‌های مسئله تشخیص داده پرت با ابعاد بالا، طلسم بعد است که در آن برخی ابعاد (ویژگی‌ها) منجر به پنهان‌شدن دادههای پرت می‌گردند. برای حل این مسئله، ابعادی که حاوی اطلاعات ارزشمندی در دادگان با ابعاد بالا جهت تشخیص داده پرت هستند، جستجو می‌شوند تا با نگاشت دادگان به زیرفضای متشکل از این ابعاد مرتبط، دادههای پرت برجسته‌تر و قابل شناسایی شوند. این مقاله با معرفی یک روش جدید انتخاب زیرفضای مرتبط محلی و توسعه یک رویکرد امتیازدهی داده پرت مبتنی بر چگالی محلی، امکان تشخیص داده پرت در دادگان با ابعاد بالا را فراهم می‌نماید. در ابتدا، یک الگوریتم برای انتخاب زیرفضای مرتبط محلی بر اساس آنتروپی محلی ارائه می‌شود تا بتواند برای هر نقطه داده با توجه به دادههای همسایه‌اش یک زیرفضای مرتبط انتخاب کند. سپس هر نقطه داده در زیرفضای انتخابی متناظرش با یک روش امتیازدهی پرت محلی مبتنی بر چگالی امتیازدهی می‌شود، به طوری که با در نظر گرفتن یک پهنای باند تطبیقی جهت تخمین چگالی هسته سعی می‌شود که اختلاف جزئی بین چگالی یک نقطه داده نرمال با همسایه‌هایش از بین رفته و به اشتباه به عنوان داده پرت تشخیص داده نشود و در عین حال، تخمین کمتر از مقدار واقعی چگالی در نقاط داده پرت، منجر به برجسته‌شدن این نقاط داده گردد. در پایان با آزمایش‌های تجربی روی چندین دادگان دنیای واقعی، الگوریتم پیشنهادی تشخیص داده پرت زیرفضای مبتنی بر آنتروپی محلی با چند تکنیک تشخیص داده پرت بر حسب دقت تشخیص مقایسه شده است. نتایج تجربی نشان می‌دهد که الگوریتم پیشنهادی مبتنی بر معیار آنتروپی محلی و روش پیشنهادی امتیازدهی داده پرت توانسته است به دقت بالایی جهت تشخیص داده پرت دست یابند. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
7 - شناسایی فعالیت‌های انسانی مبتنی بر سنسورهای متحرک در اینترنت اشیا با استفاده از یادگیری عمیق
عباس میرزایی فاطمه فرجیکنترل محدوده‌ها، اماکن و سنسورهای حرکتی در اینترنت اشیا نیازمند کنترل پیوسته و مستمر برای تشخیص فعالیت‌های انسانی در شرایط مختلف است که این مهم، خود چالشی از جمله نیروی انسانی و خطای انسانی را نیز در بر دارد. کنترل همیشگی توسط انسان نیز بر سنسورهای حرکتی اینترنت اشیا غی چکیده کاملکنترل محدوده‌ها، اماکن و سنسورهای حرکتی در اینترنت اشیا نیازمند کنترل پیوسته و مستمر برای تشخیص فعالیت‌های انسانی در شرایط مختلف است که این مهم، خود چالشی از جمله نیروی انسانی و خطای انسانی را نیز در بر دارد. کنترل همیشگی توسط انسان نیز بر سنسورهای حرکتی اینترنت اشیا غیر ممکن به نظر می‌رسد. اینترنت اشیا فراتر از برقراری یک ارتباط ساده بین دستگاه‌ها و سیستم‌ها می‌باشد. اطلاعات سنسورها و سیستم‌های اینترنت اشیا به شرکت‌ها کمک می‌کند تا دید بهتری نسبت به کارایی سیستم داشته باشند. در این پژوهش روشی مبتنی بر یادگیری عمیق و شبکه عصبی عمیق سی‌لایه‌ای برای تشخیص فعالیت‌های انسانی روی مجموعه داده تشخیص فعالیت دانشگاه فوردهام ارائه شده است. این مجموعه داده دارای بیش از یک میلیون سطر در شش کلاس برای تشخیص فعالیت در اینترنت اشیا است. بر اساس نتایج به دست آمده، مدل پیشنهادی ما در راستای تشخیص فعالیت‌های انسانی در معیارهای ارزیابی مورد نظر کارایی 90 درصد و میزان خطای 2/2 درصد را داشت. نتایج به دست آمده نشان از عملکرد خوب و مناسب یادگیری عمیق در تشخیص فعالیت است. پرونده مقاله -
دسترسی آزاد مقاله
8 - ارزیابی روند پیشرفت بیماری سوختگی شمشاد در جنگل‌های شمال ایران با استفاده از تكنیك‌های پردازش تصاویر ماهواره‌ای
مرضيه قويدل پیمان بیات محمد ابراهيم فراشيانيدر چند سال اخیر، بیماری سوختگی شمشاد به یکی از مهم‌ترین نگرانی‌های مدیران منابع طبیعی کشور و دوستداران محیط زیست تبدیل شده است. به منظور کاهش خطر انقراض این گونه، نیاز به تشخیص زود‌هنگام و تهیه نقشه پراکنش بیماری است و در این راستا، دادههای سنجش از دور می‌توانند ن چکیده کاملدر چند سال اخیر، بیماری سوختگی شمشاد به یکی از مهم‌ترین نگرانی‌های مدیران منابع طبیعی کشور و دوستداران محیط زیست تبدیل شده است. به منظور کاهش خطر انقراض این گونه، نیاز به تشخیص زود‌هنگام و تهیه نقشه پراکنش بیماری است و در این راستا، دادههای سنجش از دور می‌توانند نقش مهمی را ایفا کنند. در این پژوهش برای بررسی میزان تخریب از ادغام تصاویر پانکروماتیک با قدرت تفکیک مکانی بالا و چندطیفی با قدرت تفکیک مکانی پایین استفاده گردیده و همچنین به طور هم‌زمان در تصاویر استخراج‌شده از ماهواره لندست 8، ویژگی‌های طیفی و بافتی مورد توجه قرار گرفته و در نهایت با استخراج ویژگی‌های مؤثر از فضای توصیف کاندیدا با کمک الگوریتم ژنتیک و به کارگیری طبقه‌بند مناسب در قالب به کارگیری هم‌زمان خوشه‌بندی فازی و طبقه‌بندی بیشینه شباهت، کلاس پوشش منطقه با دقت مطلوبی بین سال‌های 2014 تا 2018 استخراج نهایی شده است. نتایج ارزیابی و ضریب تبیین مدل‌‌ها، اعتبارسنجی روش را در برآوردهای آینده مورد تأیید قرار می‌دهد. پرونده مقاله