استخراج و بهینه سازی قوانین انجمنی فازی با استفاده از الگوریتم ژنتیک چند منظوره
ترجمه شده

استخراج و بهینه سازی قوانین انجمنی فازی با استفاده از الگوریتم ژنتیک چند منظوره

عنوان فارسی مقاله: استخراج و بهینه سازی قوانین انجمنی فازی با استفاده از الگوریتم ژنتیک چند منظوره
عنوان انگلیسی مقاله: Extraction and optimization of fuzzy association rules using multi-objective genetic algorithm
مجله/کنفرانس: کاربردها و آنالیز الگو - Pattern Analysis and Applications
رشته های تحصیلی مرتبط: مهندسی کامپیوتر
گرایش های تحصیلی مرتبط: مهندسی الگوریتم ها و محاسبات، رایانش ابری، مهندسی نرم افزار
کلمات کلیدی فارسی: قوانین انجمنی فازی، الگوریتم های ژنتیک چند منظوره، خوشه بندی k-means فازی
کلمات کلیدی انگلیسی: Fuzzy association rules - Multi-objective genetic algorithms - Fuzzy k-means clustering
نوع نگارش مقاله: THEORETICAL ADVANCES
نمایه: scopus - JCR
شناسه دیجیتال (DOI): https://doi.org/10.1007/s10044-007-0090-x
دانشگاه: گروه مهندسی کامپیوتر، انستیتوی ملی فناوری کارناتاکا، هند
ناشر: اسپرینگر - Springer
نوع ارائه مقاله: ژورنال
نوع مقاله: ISI
سال انتشار مقاله: 2008
ایمپکت فاکتور: 1.739 در سال 2019
شاخص H_index: 49 در سال 2020
شاخص SJR: 0.358 در سال 2019
شناسه ISSN: 1433-7541
شاخص Quartile (چارک): Q2 در سال 2019
صفحات مقاله انگلیسی: 10
صفحات ترجمه فارسی: 23 (1 صفحه رفرنس انگلیسی)
فرمت مقاله انگلیسی: pdf
فرمت ترجمه فارسی: pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
مشخصات ترجمه: تایپ شده با فونت B Nazanin 14
ترجمه شده از: انگلیسی به فارسی
وضعیت ترجمه: ترجمه شده و آماده دانلود
آیا این مقاله بیس است: خیر
آیا این مقاله مدل مفهومی دارد: ندارد
آیا این مقاله پرسشنامه دارد: ندارد
آیا این مقاله متغیر دارد: ندارد
آیا منابع داخل متن درج یا ترجمه شده است: بله
آیا توضیحات زیر تصاویر و جداول ترجمه شده است: بله
آیا متون داخل تصاویر و جداول ترجمه شده است: بله
کد محصول: 10748
رفرنس: دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
رفرنس در ترجمه: در داخل متن و انتهای مقاله درج شده است
ترجمه فارسی فهرست مطالب

چکیده


1 معرفی


2 کارهای پیشین


3 شرح مساله


4 کاوش قواعد انجمنی فازی


4.1 طرح


4.2 راه حل


5 نتایج


5.1 تشخیص نفوذ


6 نتیجه

فهرست انگلیسی مطالب

Abstract


1 Introduction


2 Related work


3 Statement of the research problem


4 Mining fuzzy association rules


4.1 Design


4.2 Solution


5 Results


5.1 Intrusion Detection


6 Conclusion

نمونه ترجمه فارسی مقاله

چکیده


کاوش قوانین انجمنی یکی از مهمترین حوزه های داده کاوی بوده و توجه بسیاری در مطالعات مختلف کسب کرده است. کاوش قوانین انجمنی یک عمل محاسباتی و ورودی/خروجی فشرده میباشد. در این مقاله، یک روش برای کاوش قوانین انجمنی فازی بهینه سازی شده با ترتیب های مختلف ارائه شده است. همچنین روشی برای تعریف توابع عضویت برای تمامی ویژگی های پیوسته در یک پایگاه داده با استفاده از تکنیک های خوشه بندی پیشنهاد میگردد. هرچند الگوریتمهای ژنتیک تک منظوره به طور گسترده مورد استفاده قرار میگیرند، اما راه حل مسائل مختلف را به انحطاط می کشانند. در روش پیشنهادی، استخراج و بهینه سازی قوانین انجمنی فازی بطور همزمان با استفاده از الگوریتم ژنتیک چند منظوره با در نظر گرفتن اهدافی از قبیل پشتیبانی فازی، اطمینان فازی و طول قاعده اجرا می گردد. اثربخشی روش پیشنهادی با استفاده از مجموعه داده فعالیت های کامپیوتر جهت تجزیه و تحلیل عملکرد یک سیستم چند پردازنده ای و داده های شبکه برای تشخیص نفوذهای غیرعادی آزمایش شده است. آزمایشها نشان می دهند که روش ارائه شده در اکثر حالات کارآمد می باشد.


1 معرفی


کشف قوانین انجمنی در پایگاه داده های بزرگ از زمان معرفی آن، به نقطه تمرکز بسیاری از مقالات پژوهشی تبدیل شده است [1]. ساختار یک قاعده انجمنی در قالب یک رابطه بین مجموعه مقادیر ویژگی های (A→B) در یک پایگاه داده درپروپوزال های اولیه است. هر قاعده دارای دو معیار پشتیبانی و اطمینان می باشد. اطمینان یک معیار برای سنجش قدرت قاعده است، در حالی که پشتیبانی معنای آماری دارد. با این حال، در طی سال های اخیر تحقیقات فعال در این حوزه منجر به ایجاد ساختارهایی برای توصیف قوانین انجمنی شده است. جداول در اکثر حوزه های تجاری و علمی دارای نوع ویژگی غنی تری هستند. ویژگی می تواند کمی (به عنوان مثال سن ، درآمد) و یا طبقه بندی شده (به عنوان مثال کد پستی) باشد. مساله، شناسایی قوانین انجمنی بین داده های کمی و داده های طبقه بندی در جداول رابطه ای می باشد. یک قاعده انجمنی کمی به صورت (سن: 30:39) ^ (متاهل: بله) ← (تعداد اتومبیل :2) است. بر اساس تغییرات به وجود آمده در مقدار پشتیبانی هنگام تشکیل قوانین انجمنی، قوانین انجمنی واضح (Crisp) و قوانین انجمنی فازی وجود دارد [2]. قوانین انجمنی فازی نسخه های خوش ساخت قوانین انجمنی کمی هستند که در آن از مجموعه های فازی استفاده می شود.


6 نتیجه


در این مقاله، یک راه حل برای استخراج قوانین انجمنی فازی از لحاظ واژگان زبانی ارائه شده است. بر خلاف روش های دیگر که توابع عضویت را مبتنی بر شهود تعریف میکنند، رویکرد پیشنهادی، روش خوشه بندی فازیk-means برای محاسبه توابع عضویت فازی را بکار میگیرد. همچنین از اختلاف معدل برای یافتن صفات بارز به منظور تولید قوانین اولیه استفاده میشود. از ویژگی های مهم این روش استفاده از MOGA برای استخراج قوانین است. MOGA مجموعه ای از راه حل های بهینه را با در نظر گرفتن پشتیبان و اطمینان فازی به عنوان اهداف پیدا میکند.

نمونه متن انگلیسی مقاله

Abstract


Association Rule Mining is one of the important data mining activities and has received substantial attention in the literature. Association rule mining is a computationally and I/O intensive task. In this paper, we propose a solution approach for mining optimized fuzzy association rules of different orders. We also propose an approach to define membership functions for all the continuous attributes in a database by using clustering techniques. Although single objective genetic algorithms are used extensively, they degenerate the solution. In our approach, extraction and optimization of fuzzy association rules are done together using multi-objective genetic algorithm by considering the objectives such as fuzzy support, fuzzy confidence and rule length. The effectiveness of the proposed approach is tested using computer activity dataset to analyze the performance of a multi processor system and network audit data to detect anomaly based intrusions. Experiments show that the proposed method is efficient in many scenarios.


1 Introduction


The discovery of association rules in large databases has been the focus of a number of research papers since its introduction [1]. The structure of an association rule is in the form of a relationship between valuesets of attributes (A ) B) in a database in the early proposals. Each rule has two measurements, support and confidence. Confidence is a measure of the rule’s strength, while support corresponds to statistical significance. However, an active research in this area over the recent years has lead to a variety of structures to characterize association rules. Tables in most business and scientific domains have richer attribute type. Attribute can be quantitative (e.g. age, income) or category-based (e.g. zip code, make of car). The problem is to identify association rules between quantitative and category-based data in relational tables. A quantitative association rule is of the form (Age: 30:39)^(Married: yes) ) (No. of cars: 2). Based on variations in support value in the formation of the association rules, we have Crisp association rules and fuzzy association rules [2]. Fuzzy association rules are the finetuned versions of quantitative association rules where fuzzy sets are used.


6 Conclusion


In this paper, we proposed a solution approach for extracting fuzzy association rules in terms of linguistic terms. Unlike other methods which define membership functions based on intuition, our approach uses the fuzzy k-means clustering for calculating fuzzy membership functions. We have used adjusted difference for finding the interestingness among the attributes in order to generate the initial rules. The important feature of this approach is that it uses MOGA for extracting the rules. MOGA finds the set of trade off optimal solutions by considering fuzzy support and fuzzy confidence as objectives.

تصویری از فایل ترجمه

محتوای این محصول:
- اصل مقاله انگلیسی با فرمت pdf
- ترجمه فارسی مقاله با فرمت ورد (word) با قابلیت ویرایش، بدون آرم سایت ای ترجمه
- ترجمه فارسی مقاله با فرمت pdf، بدون آرم سایت ای ترجمه
قیمت محصول: ۲۰,۹۰۰ تومان
خرید محصول
  • اشتراک گذاری در

دیدگاه خود را بنویسید:

تاکنون دیدگاهی برای این نوشته ارسال نشده است

استخراج و بهینه سازی قوانین انجمنی فازی با استفاده از الگوریتم ژنتیک چند منظوره
مشاهده خریدهای قبلی
نوشته های مرتبط
مقالات جدید
لوگوی رسانه های برخط

logo-samandehi

پیوندها