کشاورز خوشه چین
صفحات طراحی / فتوشاپ/ صفحات طراحی شده -psd -کشاورز خوشه چین
کشاورز خوشه چین
موضوع فارسی : اطلاعات اطمینان در یک خوشه پزشکی قانونی توزیع
موضوع انگلیسی : Information assurance in a distributed forensic cluster
تعداد صفحه : 9
فرمت فایل :pdf
سال انتشار : 2014
زبان مقاله : انگلیسی
چکیده
بسیاری از نرم افزار که در پزشکی قانونی دیجیتال در اواسط 1980s آغاز شده برای تجزیه و تحلیل استفاده
از نوشتن و اشکال زدایی نرم افزار است. در میان این ابزار بود ابزار یونیکس، ممکنه،
که برای ایجاد یک تصویر از یک دستگاه ذخیره سازی کل استفاده شد. در دهه آینده
عمل ایجاد و استفاده از یک تصویر را به عنوان یک پایگاه اساسی تاسیس شد
آنچه ما تماس بگیرید 'صدا عمل پزشکی قانونی. به موجب ساختار آن، هر فی لو در درون رسانه
بخشی لاینفک از تصویر بود و بنابراین ما اطمینان داده شد که آن را سالم و بود
نمایندگی از صحنه جرم های دیجیتال است. در عصر رسانه های ترابایت 'تصویر است
به طور فزاینده ای دست و پا گیر برای پردازش، به سادگی به دلیل اندازه آن است. یک راه حل برای
این نهفته در استفاده از سیستم های توزیع شده است. با این حال، تضمین داده ذاتی در یک
فی رسانه های تصویری لو از دست داده است هنگامی که داده ها در لس جداگانه فی توزیع شده در سراسر یک سیستم ذخیره می شود. که در
این مقاله ما شیوه های تضمین فعلی ارزیابی و ارائه برخی از راه حل به نیاز به
اطمینان در یک سیستم توزیع شده است.
کلمات کلیدی: پزشکی قانونی دیجیتال
پردازش توزیع شده
تجزیه و تحلیل رسانه ها
فیوز فی LE-سیستم
اطلاعات اطمینان
پاورپوینت تاثیر مالت ذرت خوشه ای در کیفیت نان ، سمینار دوره کارشناسی علوم و صنایع غذایی
22 صفحه اسلاید ، با بک گراند زیبا
مقدمه:
تعریف مالت:
عملیات مالت سازی
ترکیبات مالت:
انواع مالت:
موارد استفاده مالت:
مصارف غذایی:
مروری بر پژوهش های پیشین:
بحث :
نتایج:
تاثیر مالت بر ویسکوزیته خمیر:
تأثیر مالت بر حجم نان :
تأثیر مالت بر ظرفیت نگهداری آب (WHC):
تأثیر مالت بر طعم نان :
تأثیر مالت بر زمان نگهداری:
نتایج کلی
پیشنهادات :
Refrences
عنوان و چکیده مقاله
Classification by Cluster Analysis: A New Meta
Learning Based Approach
Anna Jurek, Yaxin Bi, Shengli Wu, Chris Nugent
School of Computing and Mathematics University of Ulster,
Jordanstown, Shore Road, Newtownabbey, Co. Antrim, UK, BT37 0QB
jurek-a@email.ulster.ac.uk, {y.bi, s.wu1, cd.nugent}@ulster.ac.uk
Abstract. Combination of multiple classifiers, commonly referred to as an
classifier ensemble, has previously demonstrated the ability to improve
classification accuracy in many application domains. One popular approach to
building such a combination of classifiers is known as stacking and is based on
a meta-learning approach. In this work we investigate a modified version of
stacking based on cluster analysis. Instances from a validation set are firstly
classified by all base classifiers. The classified results are then grouped into a
number of clusters. Two instances are considered as being similar if they are
correctly/incorrectly classified to the same class by the same group of
classifiers. When classifying a new instance, the approach attempts to find the
cluster to which it is closest. The method outperformed individual classifiers,
classification by a clustering method and the majority voting method.
Keywords: Combining Classifiers, Stacking, Ensembles, Clustering, Meta-
Learning.
دسته بندی بر اساس تجزیه و تحلیل خوشه ای: یک روش فراآموزشی جدید
چکیده:
ترکیبی از طبقه بندهای مختلف معمولاً به عنوان یک گروه طبقه بندی شده مورد اشاره قرار می گیرد که پیش از این قابلیت آن برای بهبود دقت طبقه بندی در بسیاری از حوزه های نرم افزاری ذکر شده است. یک روش محبوب برای ساخت چنین ترکیبی از طبقه بندها به نام پشته سازی سازی(پشته کردن) شناخته شده است که مبتنی بر یک روش فرا یادگیری است. در این بخش ما یدر ک نسخه ی اصلاح شده از روش پشته سازی سازی را بررسی می کنیم که مبتنی بر تجزیه و تحلیل خوشه ای است. نمونه های مجموعه های امکان سنجی ابتدا از طریق طبقات پایه ی خود تقسیم بندی می شوند. نتایج طبقه بندی شده سپس به تعدادی خوشه ها گروهبندی می شوند. دو نمونه مشابه نظر گرفته می شود اگر آنها درست/نادرست در یک کلاس با یک گروه طبقه بندی قرار گرفته باشند. در زمان طبقه بندی نمونه ی جدید، این روش در تلاش است که خوشه ای که نزدیکترین است را بیابد. این روش نسبت به طبقه بندی تکی، طبقه بندی با یک روش خوشه بندی و روش رای اکثریت، عملکرد و کارایی بهتری دارد.
کلمات کلیدی: طبقه بندهای ترکیب کننده، پشته سازی سازی(پشته کردن)، مونتاژ کردن، خوشه بندی، فراآموزشی (Meta Learning).
تعداد صفحات انگلیسی=10
تعداد صفحات فارسی=15
فایل ترجمه شده دارای کیفیت عالی و در فرمت وورد می باشد