دانلود پاورپوینت اصول طراحی پایگاه داده‌ها (4واحد درسی)

اختصاصی از رزفایل دانلود پاورپوینت اصول طراحی پایگاه داده‌ها (4واحد درسی) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

اهداف این درس:

در این درس به بخشی از مفاهیم مبنایی دانش و تکنولوژی پایگاه داده‌ها و اصول مدلسازی و طراحی آن پرداخته می‌شود. پایگاه داده و عناصر اصلی محیط آن معرفی می‌شود. با مدلسازی معنایی داده‌ها و محیط انتزاعی آشنا می‌شویم. سطوح معماریهای پایگاه داده‌ها بیان می‌شود. سیستم مدیریت پایگاه داده‌ها (DBMS) و اجزاء آن شرح داده می‌شود. به انواع معماریهای سیستم پایگاهی و مفاهیم اساسی مدل رابطه‌ای پرداخته می‌شود. با زبان SQL به عنوان یک زبان رابطه‌ای و همچنین با دیدهای رابطه‌ای آشنا می‌شویم و در نهایت طراحی پایگاه داده‌ها به روش بالا به پایین، سنتز و طراحی فیزیکی را خواهیم دید.

شامل 416 اسلاید powerpoint

دانلود پاورپوینت ساختمان داده‌ها و الگوریتم

اختصاصی از رزفایل دانلود پاورپوینت ساختمان داده‌ها و الگوریتم دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این محصول در قالب پاورپوینت و قابل ویرایش در 387 اسلاید می باشد.

اسلاید 2

در مورد ساختمان داده

ساختمان داده روشی است برای معرفی و دستکاری داده و کلیه برنامه های معرفی داده  برای معرفی داده نیازمند یک الگوریتم میباشد.

اسلاید 3

روش های طراحی الگوریتم نیازمند پیشرفت برنامه هایی است که برای نگهداری داده است. در علوم کامپیوتر مطالعه ساختمان داده ها مهم وضروری میبا شد.

تلفیق تکنیک تحلیل پوششی داده‌ها DEA با کارت امتیازی متوازن BSC برای ارزیابی و مقایسه عملکرد شعب بانک تجارت

اختصاصی از رزفایل تلفیق تکنیک تحلیل پوششی داده‌ها DEA با کارت امتیازی متوازن BSC برای ارزیابی و مقایسه عملکرد شعب بانک تجارت دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

تلفیق تکنیک تحلیل پوششی داده‌ها DEA با کارت امتیازی متوازن BSC برای ارزیابی و مقایسه عملکرد شعب بانک تجارت

بصورت ورد ودر143صفحه

چکیده:

با توجه به لزوم و اهمیت مطالعه کارایی بانک‌ها، جهت شناسایی واحد های ناکارا و برنامه ریزی برای بهبود عملکرد بانک‌ها، در پژوهش حاضر به اندازه گیری کارایی 20 شعبه از شعب بانک تجارت در شهر تهران و در دوره زمانی سال‌های 1389 و 1390 با استفاده از تحقیق روش تحلیل پوششی دادها و کارت امتیازی متوازن پرداخته شده است. برای محاسبه کارایی شعب از DEA_BSC با فرض بازده متغیر به مقیاس و دیدگاه ورودی محور استفاده شده و با توجه به شاخص‌های ورودی و خروجی تعیین شده برای هر یک از مناظر کارت امتیازی متوازن امتیاز کارایی برای هر یک از چهار منظر محاسبه و سپس با استفاده از میانگین ساده و همچنین میانگین موزون بر اساس نظرات خبرگان به محاسبه امتیاز کارایی پرداخته‌ایم. همچنین از شیوه برنامه ریزی آرمانی تحلیل پوششی دادها (با دیدگاه ورودی محور) برای رفع مشکل مدل‌های کلاسیک استفاده کرده و از این روش نیز امتیاز کارایی شعب را محاسبه شده است. در فرآیند تحقیق شعب کارا و ناکارا تمیز داده شده، ضرایب کارایی هر یک از شعب محاسبه و مازاد عوامل تولید برای هر یک از شعب ناکارا تعیین گردیده است.

خوشه‌بندی فازی داده‌ها بر اساس منطق فازی

اختصاصی از رزفایل خوشه‌بندی فازی داده‌ها بر اساس منطق فازی دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

خوشه‌بندی فازی داده‌ها بر اساس منطق فازی

بصورت ورد ودر38صفحه

چکیده

خوشه‌بندی داده‌ها روشی برای دسته‌بندی داده‌های مشابه می باشد که این روش سال‌ها در علوم مختلف به کار رفته و الگوریتم‌های زیادی در این زمینه طراحی شده است . تحقیقات اخیر خوشه‌بندی به سمت روش های ترکیبی که دارای قابلیت استحکام و دقت بیشتر هستند، هدایت می‌کند. خوشه‌بندی ترکیبی سعی می‌کند ابتدا خوشه‌بندی های اولیه تولید کند که تا حد ممکن دارای پراکندگی باشند سپس با اعمال یک تابع توافقی نتایج را با هم ترکیب می‌کند. در این پژوهش از ترکیب خوشه‌بندی فازی و ماشین بردار پشتیبان برای دسته‌بندی استفاده می‌شود. SVM یکی از روش‌های یادگیری با نظارت است که از آن برای دسته‌بندی داده‌ها استفاده می‌شود. SVM شبکه جدید و قدرتمندی است که فرمولی که برای یادگیری استفاده می‌کند بر اساس به حداقل رساندن مقدار خطاست. آموزش SVM ارتباط مستقیم با تعداد داده‌های آموزش دارد و اگرتعداد مراکز خوشه‌ها زیاد باشد زمان آموزش و حجم حافظه به شدت افزایش می‌یابد. شبکه ترکیبی (FS-FCSVM) بدین شکل است که عمل خوشه‌بندی فازی بر روی داده‌های ورودی انجام می‌گیرد سپس پارامتر های شبکه با SVM آموزش می‌بینند، در نتیجه به شبکه ای با قابلیت تعمیم پذیری بالا دست می‌یابد. تعداد قوانین در این گونه سیستم‌ها به نسبت سیستم‌های فازی کوچکتر و زمان محاسبات آن کمتر است . در این پژوهش از روش خوشه‌بندی کاهشی قبل از خوشه‌بندی فازی استفاده می‌شود.ایده اصلی خوشه‌بندی کاهشی جستجوی نواحی با چگالی بالا در فضای مشخصه اطلاعات داده‌ها است. هر نقطه که بیشترین تعداد همسایه را داشته باشد به عنوان مرکز خوشه انتخاب می‌شود.بعبارت دیگر با استفاده از تکنیک خوشه‌بندی کاهشی جهت انتخاب نقاط ویژگی که دارای تمایز بیشتر و شباهت کمتر نسبت به دیگر نقاط دارند استفاده شده است. در این پایان نامه ایده کار استفاده از خوشه‌بندی تفاضلی جهت پیدا کردن دقیق نقاط مرکزی خوشه‌ها و تعداد خوشه‌هاست که با این کار تعداد تکرار خوشه‌بندی فازی را کاهش می دهیم و همچنین از همین نقاط مرکزی به عنوان بخشی ازداده‌های آموزشی استفاده می کنیم و بخش دوم کار مربوط به انتخاب قسمت دیگر داده‌های آموزشی می‌باشد که برای انتخاب آنها نیز از ماتریس تعلق حاصل از خوشه‌بندی فازی بهره گرفته ایم که با تعیین یک محدوده عددی داده‌های دور از مرکز هر داده را نیز به عنوان بخش دیگر داده‌ها انتخاب کردیم که نهایتا با انتخاب این نقاط توانستیم تعداد داده‌های آموزشی را تا حد قابل ملاحظه ای تقلیل دهیم. نتایج آزمایشات انجام شده بر روی مجموعه دادههای بزرگ پایگاه داده UCI نشان میدهد که علاوه بر کاهش زمان آموزش با انتخاب مناسب داده‌ها باعث تقویت ویزگی مقاوم بودن SVM در برابر داده‌های نویزی و پرت و همچنین کاهش تعداد بردار پشتیبان انتخابی SVM در فضای داده بزرگ می‌شود.