حامی فایل

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

حامی فایل

مرجع دانلود فایل ,تحقیق , پروژه , پایان نامه , فایل فلش گوشی

پروژه ارائه یک الگوریتم خوشه بندی برای توزیع مناسب کار و ارزیابی کارایی آن. doc

اختصاصی از حامی فایل پروژه ارائه یک الگوریتم خوشه بندی برای توزیع مناسب کار و ارزیابی کارایی آن. doc دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

پروژه ارائه یک الگوریتم خوشه بندی برای توزیع مناسب کار و ارزیابی کارایی آن. doc


پروژه ارائه یک الگوریتم خوشه بندی برای توزیع مناسب کار و ارزیابی کارایی آن. doc

 

 

 

 

 

 

نوع فایل: word

قابل ویرایش 140 صفحه

 

چکیده:

با توجه به تحولات اخیر در تکنولوژی ارتباطات و نیاز روز افزون به توان پردازشی زیاد ، امروزه تصور مجموعه ای از کامپیوتر ها که به صورت یک کامپیوتر یکپارچه ،اما با قدرت بسیار بیشتر در حال کار هستند چندان بعید نیست. یک برنامه توزیع شده می تواند به صورت مجموعه ای از پردازه های در حال اجرا که با تبادل پیام از طریق شبکه ارتباطی با یکدیگر همکاری می کنند تعریف شود.

با این حال همواره بعنوان یک اصل، ساخت یک برنامه توزیع شده مشکلتر از برنامه متمرکز است. از جمله عواملی که باعث افزایش این پیچیدگی میشود مواجه شدن با برنامه نویسی تحت شبکه، همگام سازی پردازه ها، حل مساله انحصار متقابل بین آنها، افزایش تحمل پذیری خطا و اشکال زدایی میباشد. یکی از روش های مورد توجه در ساخت سیستم های توزیع شده، تبدیل اتوماتیک برنامه های ترتیبی به برنامه های توزیع شده است.

در این پایان نامه روشی جدید برای توزیع اتوماتیک برنامه های ترتیبی با خوشه بندی کلاس های آن صورت می گیرد.تکنیک های خوشه بندی متنوعی تا کنون برای این منظور استفاده شده است که پس از بررسی مزایا و معایب هر یک روش جدیدی برای خوشه بندی معرفی شده است. پس از خوشه بندی معماری طوری بازسازی میشود که حداکثر همروندی در اجرای قطعات توزیع شده ایجاد شود لذا در این پروژه روشی برای بازسازی معماری سیستم های توزیعی علمی با ایجاد حداکثر همروندی در اجرای کد برنامه ها ارائه خواهد شد.

مقدمه:

 

فهرست مطالب:

مقدمه

فصل اول - مفاهیم اولیه

سیستم های توزیع شده

مزایا و معایب سیستم های توزیع شده

انگیزش

مراحل کلی تبدیل برنامه ترتیبی به برنامه توزیع شده

ساختار پایان نامه.

جمع بندی

فصل دوم - تکنیک ها و ابزارهای مرتبط

2-1.ابزارهای تبادل پیام در مقایسه با حافظه اشتراکی توزیع شده

2-1-1. تبادل پیام.

2-1-2. خصوصیات مطلوب یک سیستم تبادل پیام

2-1-3. طبقه بندی ابزارهای تبادل پیام

2-2. توزیعگر های اتوماتیک

2-2-1. ابزار های نیمه اتوماتیک

2-2-2. ابزار های تمام اتوماتیک

2-2-3. توزیع بایت  کد جاوا بر مبنای تحلیل  وابستگی به صورت اتوماتیک

2-4. مطابقت اندازه گره در محیط برنامه نویسی شی گرا به صورت پویا توسط روش اسکوپ

2-5.افرازبندی در سیستم توزیع شده شی گرا به صورت پویا

2-5-1. معیارهای دسته بندی اشیاء

2-5-2. الگوریتم خوشه بندی مشتق شده از الگوریتم حریصانه lo,s

2-5-3. دسته بندی اشیاء موجود در خوشه ها

2-6. نتیجه گیری

فصل سوم - استخراج گراف فراخوانی

ساخت گراف جریان فراخوانی

3-2-1. الگوریتم های تعین مقصد فراخوانی

3-2-2. روش آنالیز نوع ایستاتیک

روش آنالیز سلسله مراتب کلاس

3-2-3. روش آنالیز نوع سریع

3-2-4. روش آنالیز نوع سریع حساس به جریان برنامه

استخراج گراف فراخوانی جهت ساخت گراف کلاسها

مقایسه روش های ساخت گراف فراخوانی

وزن گذاری گراف فراخوانی

استراتژی وزن گذاری یال های گراف فراخوانی توابع

برآورد زمان اجرای کد های ترتیبی

3-7-1.  روش های برآورد زمان اجرای کد های ترتیبی

3-7-2.  برآورد زمان اجرای کدهای برنامه باآنالیز متن برنامه

3-7-3.  تخمین ایستای زمان اجرای برنامه ها

3-7-4.  تعیین سرحد تکرار حلقه ها و فراخوانی های بازگشتی

3-7-5.  حذف مسیرهای اجرا نشدنی

3-7-6.  بهینه سازی کامپایلرها و تخمین زمان اجرای برنامه

زبان های برنامه سازی و تخمین زمان اجرا

رعایت میزان دقت تخمین در زمان اجرا

معیارهای موجود در تخمین طولانی ترین زمان اجرا

3-10-1.  تحلیل جریان داده

3-10-2.  تحلیل کاهش بازگشتی

3-10-3.  حجم زیاد اطلاعات

3-10-4.  استفاده از کد Object برنامه

بایت کد جاوا و محاسبه زمان اجرای دستورالعملها

محاسبه زمان اجرای حلقه ها

3-12-1.  نحوه شناسایی حلقه های تکرار

انتشار دامنه مقادیر

دستورات شرطی و نحوه شناسایی آنها

محاسبه زمان اجرای کل برنامه با استفاده از روش پیشنهادی  

3-15-1.  تشخیص حلقه های تکرار

3-15-2.  تخمین تعداد تکرار حلقه ها

3-15-3.  انتشار مقادیر

3-15-4.  محاسبه زمان اجرای توابع موجود در یک دور از گراف

یافتن نقاط همگام سازی

بررسی نتیجه الگوریتم پیشنهادی برروی یک برنامه نمونه

جمع بندی

فصل چهارم - خوشه بندی

مقدمه

خوشه بندی سلسله مراتبی

خوشه بندی سلسله مراتبی پایین به بالا (تلفیق)

روش های ادغام خوشه ها در خوشه بندی پایین به بالا

4-4-1.  Single Linkage

4-4-2. Complete Linkage

4-4-3. Group Average Linkage

4-4-4. Simple Average Linkage

4-4-5. Weighted Average Linkage

4-4-6. سه روش مفید دیگر (Median, Centroid, Wards )

تکنیک های یافتن تعداد خوشه های بهینه

4-5-1. جدول تلفیق (جدول ادغام)

4-5-2. تراز تلفیق

4-5-3. نمودار dendrogram

4-5-4. تعیین تعداد خوشه های بهینه

تکنیک های پیدا کردن نقطه پیچش در نمودار جدول تلفیق

روش پیشنهادی در این پایان نامه جهت خوشه بندی

4-7-1. الگوریتم پیشنهادی برای خوشه بندی کلاس ها

جمع بندی

فصل پنجم - پیاده سازی و ارزیــابــی

محیط پیاده سازی شده

مقایسة روش خوشه بندی پیشنهادی با روش حریصانه متداول

فصل ششم - نتیجـه‌گیـری

نتیجه گیری

کارهای آتی

منابع و مراجع  

فهرست شکلها

3-1. یک برنامه نمونه و گراف فراخوانی آن

3-2. الگوریتم ساخت گراف فراخوانی به روش CHA

3-3. الگوریتم انتخاب متد بعدی در روش FRTA

3-4. الگوریتم Travers برای روش FRTA

3-5. الگوریتم روش FRTA

3-6. یک برنامه نمونه ساده

3-7. گراف فراخوانی اسخراج شده با استفاده از روش CHA

3-8. الگوریتم وزن گذاری گراف فراخوانی

3-9. نمونه ای از یک ماتریس ناهمبستگی

3-10. الگوریتم برآورد زمان اجرای یک تکه کد

3-11. الگوریتم برآورد زمان اجرای یک تکه کد

3-12. مثال برای حذف مسیرهای اجرا نشدنی

3-13. حدود زمان اجرای برنامه مطرح درشبیه‌ساز San

3-14. قوانین مورد استفاده در روش شمای زمان سنجی

3-15. الگوریتم ساده برای ایجاد درخت پوشا

3-16. دو الگوریتم مجزا برای ساختن حلقه های طبیعی

3-17. الگوریتم یافتن مجموعه گره های مسلط بر هر گره در یک گراف

3-18. مثالی از انتشار مقادیر در متن یک برنامه

3-19. نمونه گراف جریان کنترلی حلقه دارای شرط

3-20. یک حلقه ساده در گراف حهت دار

3-21. روش محاسبه زمان اجرای نودها در گراف جهت دار

3-22. الگوریتم تعیین نقاط همگام سازی

3-23. گراف وابستگی برنامه فروشنده دوره گرد

3-24. تعداد فراخوانی های انجام شده بین کلاس های برنامه فروشنده دوره گرد

4-1. خوشه بندی بالا به پایین و پایین به بالا

4-2. الگوریتم کلی خوشه بندی پایین به بالا

4-3. Dissimilarity Matrix

4-4. جدول رابطه های روش های مختلف

4-5. ماتریس همبستگی 5 شی فرضی

4-6. جدول تلفیق برای اشیا شکل4-5با استفاده از روش Complete Linkage

4-7. نمودار dendogram

4-8. تخمین خوشه ها از روش نمودار Dendogram

4-9. نمودار تراز های تلفیق

4-10. نقاط قرمز رنگ به عنوان نقطه برش مناسب

4-11. نمودار تراز های تلفیق

4-12. الگوریتم خوشه بندی پایین به بالای پیشنهادی

5-1. مرحله سوم خوشه بندی برنامه فروشنده دوره گرد

5-2. مرحله یازدهم از خوشه بندی برنامه فروشنده دوره گرد

5-3. خوشه های به دست آمده از الگوریتم حریصانه برای برنامه فروشنده دوره گرد

5-3. خوشه های به دست آمده از الگوریتم حریصانه برای برنامه فروشنده دوره گرد

5-5. کاهش زمان اجرای برنامه توزیع شده نسبت به برنامه ترتیبی در ورودی های بزرگ با استفاده از الگوریتم خوشه بندی پیشنهادی

5-6. روال اجرایی برنامه فروشنده دوره گرد

منابع

 

منابع ومأخذ:

M. Fuad, M. J. Oudshoorn, “AdJava: Automatic Distribution of Java Applications”, the 25th Australasian Computer Science Conference, 2002.

Attali, D. Caromel, R. Guider, “A Step toward automatic distribution of java programs”, ACM-ISCOPE conference on Java Grande, 2002.

Spiegel, “Automatic Distribution of Object-Oriented Programs ”, PhD Thesis, FU Berlin, FB Mathematik und Informatik, December 2002.

Parsa, V.Khalilpoor, “Automatic Distribution of Sequential Code Using JavaSymphony Middleware”, 32nd International Conference On current Trends in Theory and Practice of Computer Science 2006.

Vijay, and H. Laurie, “Practical virtual methods call for java” Proc. of the Conf. on Object- Oriented programming, systems, languages, and applications ,2000.

Zima, “Super compilers for Parallel and Vector Computers” ACM Press, 1990.

Raysidey, S. Reussz, E. Hedgesy, and K. Kontogiannis, “The Effect of Call Graph Construction Algorithms for Object-Oriented Programs on Automatic Clustering” IEEE Computer Society Washington, DC, USA, ISBN: 0-7695-0656-9: 2000.

Grove, G. DeFouw, J. Dean , and C. Chambers “Call Graph Construction in Object-Oriented Languages” Proc of the 12th ACM SIGPLAN conference on Object-oriented programming , Atlanta, Georgia, United States October 05 - 09, 1997. 

Puschner, A. Burns: Guest Editorial, “A Review of Worst-Case Execution-Time Analysis”, Journal of Real-Time Systems, 18(2/3):115–128, May 2000.

“The Java Virtual Machine Specification”, Sun Microsystems, Inc. 1995.

Healy, M. Sjodin, D. B. Whalley, “Ounding Loop Iterations for Timing Analysis”, In Proc. IEEE Real-Time Technology and Aplications Symposium, pages 12–21, Jun. 1998.

Gustafsson, “Analysing Execution-Time of Object-Oriented Programs using Abstract Interpretation”, PhD thesis, Uppsala University, Uppsala, Sweden, May 2000.

Kirner, “Extending Optimising Compilation to Support Worst-Case Execution Time Analysis”, PhD Thesis, Institut für Technische Informatik, Technischen Universität Wien, May 2003.

Patcas, “Basic Timing and Control-Flow Analysis of Programs Written in Assembly Languages”, Diploma Thesis, Department of Computer and Software Engineering Politehnica University of Timisoara, June 2004.

Kirner, P. Puschner, “A Simple and Effective Fully Automatic Worst-Case Execution Time Analysis for Model-Based Application Development”, In Proc. Workshop on Intelligent Solutions in Embedded Systems, 2003.

Mok, “Evaluating tight execution time bounds of programs by annotations”, In Proc. 6th Workshop on Real-Time Operating Systems and Software, pages 74-80. IEEE, May 1989.

Healy, M. Sjodin, D. B. Whalley, “Ounding Loop Iterations for Timing Analysis”, In Proc. IEEE Real-Time Technology and Aplications Symposium, pages 12–21, Jun. 1998.

C, A. Healy, “Automatic Utilization of Constraints for Timing Analysis”, PhD thesis, Florida State University, July 1999.

Gustafsson, “Analysing Execution-Time of Object-Oriented Programs using Abstract Interpretation”, PhD thesis, Uppsala University, Uppsala, Sweden, May 2000.

Ermedahl, F. Stappert, J. Engblom, “Clustered Worst-Case Execution-Time Calculation”, IEEE Transactions on Computers, Vol. 54, No. 9, September 2005.

Sandberg , A. Ermedahl , J. Gustafsson , B. Lisper, “Faster WCET flow analysis by program slicing”, ACM SIGPLAN Notices, v.41 n.7, July 2006.

Altenbernd, “On the false problem in hard real-time programs”, In Proc. 8th Euromicro Workshop on Real Time Systems, pages 102–107, L’Aquila,1996.

Puschner, “Zeitanalyze von Echtzeitprogrammen”, PhD thesis, Technische Universitat, Institut fur Technische Informatik, Vienna, Austria, 1994.

S. Li, S. Malik, “Performance Analysis of embedded Software Using Implicit Path Enumeration”, In Proc. 32nd ACM/IEEE Design Automation Conference, pages 456–461, Jun. 1995.

Schoeberl, “A time predictable Java processor”, In Proceedings of the Design, Automation and Test in Europe Conference, pages 800–805, Munich, Germany, March 2006.

Cytron, J. Ferrante, B. K. Rosen, M. N. Wegman, F. K. Zadeck, “Efficiently Computing Static Single Assignment Form and the Control Dependence Graph ”, ACM Transactions on Programming Languages and Systems, 13(4):451–490, October 1991.

Ananian, “Harpoon Project Compiler Intermediate Representation”, October 12, 1998, www.flex-compiler.lcs.mit.edu/Harpoon/quads/quads.htm.

Corti, “Approximating the Worst-Case Execution of Soft Real-Time Applications”, PhD Thesis, Swiss Federal Institute of Technology (ETH) Zurich, March 2005.

Gustafsson, B. Lisper, C. Sandberg, N. Bermudo, “A tool for automatic flow analysis of C-programs for WCET calculation”, In Bob Werner, editor, Proc. 8th IEEE International Workshop on Object-oriented Real-time Dependable Systems , Guadalajara, Mexico, 2003.

Healy. D. B. Whalley, “Tighter timing predictions by automatic detection and exploitation of value-dependent constraints”, In Proc. Real-Time Technology and Applications Symposium, pages 79–88. IEEE, Jun. 1999.

H. Harrison, “Compiler analysis of the value ranges for variables”, IEEE Transactions on Software Engineering, SE-3(3):243-250, 1977.

Obitko, “Introduction to genetic algorithms, University of Applied Sciences, Czech technical university of parague, 1998.

R. Vemuri, “Genetic algorithms”, Computer Society meeting, Department of Applied Science University of California, Davis Livermore, CA, Ottawa, 1997.

A. Dejong and W. M. Spears. “Using genetic algorithms to solve NP-complete problems”, Proc. of the Third Int. Conf. on Genetic Algorithms, 1989.

L. Sobral and A. J. Proença, “Dynamic Grain-Size Adaptation on Object Oriented Parallel Programming The SCOOPP Approach” Universidade do Minho, 4710 Braga, PORTUGAL, 1999.

Gourhant, S. Louboutin and V. Cahill, “Dynamic Clustering in an Object-Oriented Distributed System” Trinity College , bublin 2 , Ireland , October 9, 1999.

E. Diaconescu, L. Wang and M. Franz, “Automatic Distribution of Java Byte Code Based on Dependence Analysis” University of California, Irvine,


دانلود با لینک مستقیم


پروژه ارائه یک الگوریتم خوشه بندی برای توزیع مناسب کار و ارزیابی کارایی آن. doc

دانلود پاورپوینت الگوریتم خوشه بندی بر اساس رتبه (ROC)- 16 اسلاید

اختصاصی از حامی فایل دانلود پاورپوینت الگوریتم خوشه بندی بر اساس رتبه (ROC)- 16 اسلاید دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

دانلود پاورپوینت الگوریتم خوشه بندی بر اساس رتبه (ROC)- 16 اسلاید


دانلود پاورپوینت الگوریتم خوشه بندی بر اساس رتبه (ROC)- 16 اسلاید

 

 

 

 

 

 

 

 

به یک تعبیر کلی تکنیکهای خوشه بندی سعی می کنند تا گروهها و خوشه های مشابه را به صورت ورودی شیء-شیء یا شیء-خصوصیت ماتریس اطلاعات کشف کرده و یا نشان دهند.

این تکنیک به گونه ای است که سطر ها و ستون های ورودی را مرتب می کند.

تکنیک های خوشه بندی در زمینه های گوناگون مورد استفاده قرار می گیرند.

 

به عنوان مثال:

شناسایی اطلاعات، بیولوژی، پزشکی، الگوشناسی، تحلیل جریان تولید، انتخاب وظایف،

مهندسی کنترل و سیستم های خبره.

تمام تکنیک هایی که مورد بحث قرار می گیرند از برنامه فرایند یا اطلاعات مربوط به مسیریابی قطعه استفاده می کنند تا سلول های ماشین آلات یا خانواده قطعات و یا هردو را تهیه کند.

خوشه بندی بر اساس رتبه (Rank Order Clustering)

این الگوریتم یک مقدار دودویی برای هر سطر و ستون تعین می کند، سطرها وستون ها را بر اساس مقادیر دودویی شان به صورت نزولی مرتب می کند و سپس خوشه ها را مشخص می کند.

 *هر خوشه یک گروه از ماشین آلات و خانواده قطعات متناظر با آن را مشخص می کند*

مراحل الگوریتم ROC :


دانلود با لینک مستقیم


دانلود پاورپوینت الگوریتم خوشه بندی بر اساس رتبه (ROC)- 16 اسلاید

سمینار کارشناسی ارشد مکانیک روش خوشه بندی (Clustering) بعنوان یکی از شاخه های یادگیری غیر نظارتی (Unsupervised) و

اختصاصی از حامی فایل سمینار کارشناسی ارشد مکانیک روش خوشه بندی (Clustering) بعنوان یکی از شاخه های یادگیری غیر نظارتی (Unsupervised) و دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

سمینار کارشناسی ارشد مکانیک روش خوشه بندی (Clustering) بعنوان یکی از شاخه های یادگیری غیر نظارتی (Unsupervised) و


سمینار کارشناسی ارشد مکانیک روش خوشه بندی (Clustering) بعنوان یکی از شاخه های یادگیری غیر نظارتی (Unsupervised) و

این محصول در قالب پی دی اف و 61 صفحه می باشد.

سمینار کارشناسی ارشد مکانیک روش خوشه بندی (Clustering) بعنوان یکی از شاخه های یادگیری غیر نظارتی (Unsupervised) و الگوریتم های مختلف مورد اسـتفاده بمنظور طبقه بندی آریتمی های قلبی

این سمینار جهت ارائه در مقطع کارشناسی ارشد مکانیک-طراحی کاربردی طراحی و تدوین گردیده است. و شامل کلیه موارد مورد نیاز سمینار ارشد این رشته می باشد. نمونه های مشابه این عنوان با قیمت بسیار بالایی در اینترنت به فروش می رسد.گروه تخصصی ما این سمینار را با قیمت ناچیز جهت استفاده دانشجویان عزیز در رابطه به منبع اطلاعاتی در اختیار شما قرار می دهند. حق مالکیت معنوی این اثر مربوط به نگارنده است. و فقط جهت استفاده از منابع اطلاعاتی و بالا بردن سطح علمی شما در این سایت قرار گرفته است.

چکیده :
بیماری های قلبی هر ساله در جهان تعداد زیادی از انسان ها را از بـین مـی بـرد . آمـار مـرگ و میـر بعلـت
مشکلات قلبی بسیار بیشتر از هر سانحه ویا اتفاق طبیعی است این امر دلیل اصلی توسعه فعالیت های قلبی
و گسترش وسیع آن در حوضه سایر علوم ، نظیر علوم مهندسی بـرای یـافتن راه هـای مـوثر پیشـگیری ایـن
دسته از بیماری ها می باشد. امروزه، روش های مبنتی بر شناسایی آریتمی های قلبـی – عروقـی بـا تکنیـک
های ریاضی و مهندسی، به عنوان ابزار و وسیله ارزشمندی در تشخیص این گونه بیماری ها، کاربرد وسـیع و
گسـترده ای یافتـه اسـت . در ایـن روش هـا بررسـی و تحلیـل سـیگنال الکتروکـاردیوگرام
(ECG) یکـی از مهمترین و کاراترین راه های تشخیص بیماری های قلبی می باشد .
تاکنون روش های متعددی جهت تشخیص و طبقـه بنـدی شـکل مـوج هـای بطنـی (کمـپلکس QRS در )
سیگنال ECG ارائه شده است. از جمله این روش ها می تـوان از روش هـای طبقـه بنـدی ن ظـارتی
و غیـر نظارتی نام برد. در روش های طبقه بندی نظارتی، معمولاً شکل موج نماینده معلـوم بـوده و بـا اسـتفاده از
یک روش مناسب، میزان شباهت یک موج ورودی با شکل موج نماینده موجـود مقایسـه شـده و در بهتـرین
طبقه خود جای می گیرد. بر خلاف روش های نظارتی، در روش های غیر نظارتی، معمولاً شـکل مـوج هـای
نماینده معلوم نیست و ابتدا بایستی این شکل موج ها استخراج شوند که اصطلاحاً به این روش خوشه بندی
گفته می شود.
هدف از تحقیق حاضر، مطالعه در مورد روش های مختلف طبقه بندی غیر نظارتی استفاده شـده بـه منظـور
خوشه بندی آریتمی های قلبی از یک طرف، و از طرف دیگر آشنایی با روش هـای آکادمیـک خوشـه بنـدی
موجود می باشد .

مقدمه :
بیماری های قلبی هر ساله در جهان تعداد زیادی از انسان ها را از بـین مـی بـرد . آمـار مـرگ و میـر بعلـت
مشکلات قلبی بسیار بیشتر از هر سانحه و یا اتفاق طبیعی است. این امر دلیـل اصـلی توسـعه فعالیـت هـای
علمی و پژوهشی در دانش پزشکی در زمینه بیماری های قلبی و گسترش وسیع و سریع آن در حـوزه سـای ر
علوم نظیر علوم مهندسی برای یافتن راه های موثر پیشگیری این دسته از بیماری ها می باشد .
جستجو و تحقیق در زمینه قلب به قرون وسطی و رنسانس باز می گردد، در ابتدا با قطعه قطعه کـردن قلـب
حیوانات و بررسی آناتومی آنها تحقیقات انجام شده و بدین ترتیب مدل های اولیـه از آنـاتومی و فیزیولـوژی
قلب بوجود آمدند که امروزه با توجه به وسایل تحقیقاتی و سیستم های جدید و مدرن دیگـر قابـل اسـتفاده
نبوده. مدلسازی قلب منجر به تولید دانشی می شود که به کمک آن می توان ارتباط دو جانبه میان سـاختار
قسمت های مختلف قلب و پدیده های فیزیکی مشاهده شده را مورد بحث و بررسـی قـرار داد . یـک کـاربرد
مدلسازی قلب در تحقیقات بیومدیکال، اطلاع از اتفاقات مکانیزم هایی اسـت کـه قلـب بواسـطه آنهـا دچـار
خرابی می گردد ، که خرابی قلب برابر است با مرگ .
ECG1
می تواند بعنوان ابزاری پایه ای جهت تشـخیص اسـتفاده شـده و در برخـی از مـوارد بـرای مـدیریت
بیماری لازم و ضروری است. در بحث ریتم هـای غیـر طبیعـی قلبـی ، بمن ظـور انجـام تشـخیص و مـدیریت
2 بیماری، استخراج ECG ضروری می باشد. در عمل تفسیر ECG موضوع علم بازشناخت الگـو
اسـت ، لـیکن
ECG می تواند بر پایه تعداد کمی از قواعد و قوانین و حقایق مبنایی مورد آنالیز و بررسی قرار گیرد .
پزشکان برای بررسی و آنالیز سیگنال ECG با پرسش هایی روبرو هستند که از جمله آنها می توان به مـوارد
ذیل اشاره کرد :

* آیا به اندازه کافی سیگنال برای تصمیم گیری جمع آوری شده است ؟
* احتمال تشخیص نادرست چقدر است ؟
* سیگنال مورد بررسی واقعاً با چه الگویی از بیمای حداکثر تطابق را دارد ؟

در حالت کلی برای آنکه به سوالات فوق پاسخی با دقت معین داده شود، محاسبات ریاضـی فراوانـی احتیـاج
بوده که گاهی اوقات این محاسبات پیچیده و خسته کننده هستند. بنابرین طراحی الگوریتمی که قابل پیاده
سازی در کامپیوتر بوده و بتواند به سوالات فوق با دقت مشخص پاسخ دهد، مفید خواهد بود.


دانلود با لینک مستقیم


سمینار کارشناسی ارشد مکانیک روش خوشه بندی (Clustering) بعنوان یکی از شاخه های یادگیری غیر نظارتی (Unsupervised) و

یک راه حل هیبرید MPI+OpenMP برای توزیع خوشه بر اساس شبیه ساز Fish Schooling

اختصاصی از حامی فایل یک راه حل هیبرید MPI+OpenMP برای توزیع خوشه بر اساس شبیه ساز Fish Schooling دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

یک راه حل هیبرید MPI+OpenMP برای توزیع خوشه بر اساس شبیه ساز Fish Schooling


یک راه حل هیبرید MPI+OpenMP برای توزیع خوشه بر اساس شبیه ساز Fish Schooling

 

موضوع مقاله به فارسی : یک راه حل هیبرید MPI+OpenMP برای توزیع خوشه بر اساس شبیه ساز Fish Schooling
کلمات کلیدی:  شبیه سازی موازی و توزیع شده موازی شبیه سازی رویداد گسسته، شبیه سازی توزیع شده کارایی بالا ، مدل فرد محور، ترکیبی موازی MPI+OpenMP
تعداد صفحات مقاله انگلیسی :  ۱۰  صفحه
فرمت مقاله  انگلیسی : PDF
فایل ترجمه : ندارد
نام ژورنال :    elsevier – sciencedirect
سال انتشار مقاله :  ۲۰۱۴ میلادی
—————————–
فهرست مقاله انگلیسی :

 

چکیده

 

 

  1. معرفی

  2. مقدمه

  3. کارهای مرتبط

  4. پیش‌زمینه

۱٫۳٫ شبیه‌ساز Fish Schooling

۲٫۳٫ پارتیشن‌بندی مبتنی بر خوشه

۳٫۳٫ ساختار داده فهرست خوشه‌ها

  1. موازی‌سازی ترکیبی MPI+OpenMP

  2. نتایج تجربی

  3. نتیجه‌گیری

مراجع

 

—————————–
برای خرید فایل مقاله انگلیسی  به صورت آنلاین از لینک زیر استفاده نمائید

 


دانلود با لینک مستقیم


یک راه حل هیبرید MPI+OpenMP برای توزیع خوشه بر اساس شبیه ساز Fish Schooling