Mendeley
TY  _  JOUR
ID  -  13990210236868
TI  -  ارائه یک الگوریتم مناسب برای یادگیری جریانی بر اساس الگوریتم ماشین‌های بردار پشتیبان دوقلوی مربعات حداقلی فازی
JO  -  فصلنامه مهندسی برق و مهندسی کامپيوتر ايران
JA  -  ES
LA  -  fa
SN  -  16823745
AU  -  سلیمی سرتختی جواد
AU  -  گلی سلمان
AD  -  دانشگاه کاشان
AD  -  دانشگاه کاشان
Y1  -  2022
PY  -  2022
VL  -  3
IS  -  19
SP  -  183
EP  -  192
KW  -  یادگیری جریانی
KW  -   ماشین‌های بردار پشتیبان
KW  -   دسته‌بندی فازی
KW  -   FLSTSVM
DO  -  
N2  -  الگوریتم ماشین بردار پشتیبان یکی از الگوریتم‌های مشهور و با کارایی بالا در یادگیری ماشین و کاربردهای مختلف است. از این الگوریتم تا کنون نسخه‌های متعددی ارائه شده که آخرین نسخه آن ماشین‌های بردار پشتیبان دوقلوی مربعات حداقلی فازی می‌باشد. اغلب کاربردها در دنیای امروز دارای حجم انبوهی از اطلاعات هستند. از سویی دیگر یکی از جنبه‌های مهم داده‌های حجیم، جریانی‌بودن آنها می‌باشد که باعث شده است بسیاری از الگوریتم‌های سنتی، کارایی لازم را در مواجهه با آن نداشته باشند. در این مقاله برای نخستین بار نسخه افزایشی الگوریتم ماشین‌های بردار پشتیبان دوقلوی مربعات حداقلی فازی، در دو حالت برخط و شبه برخط ارائه شده است. برای بررسی صحت و دقت الگوریتم ارائه‌شده دو کاربرد آن مورد ارزیابی قرار گرفته است. در یک کاربرد، این الگوریتم بر روی 6 دیتاست مخزن UCI اجرا شده که در مقایسه با سایر الگوریتم‌ها از کارایی بالاتری برخوردار است. حتی این کارایی در مقایسه با نسخه‌های غیر افزایشی نیز کاملاً قابل تشخیص است که در آزمایش‌ها به آن پرداخته شده است. در کاربرد دوم، این الگوریتم در مبحث اینترنت اشیا و به طور خاص در داده‌های مربوط به فعالیت روزانه به کار گرفته شده است. طبق نتایج آزمایشگاهی، الگوریتم ارائه‌شده بهترین کارایی را در مقایسه با سایر الگوریتم‌های افزایشی دارد.
UR  - rimag.ir/fa/Article/28884
L1  - rimag.ir/fa/Article/Download/28884
ER  -  
