به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت

جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه « improvement » در نشریات گروه « فناوری اطلاعات »

تکرار جستجوی کلیدواژه «improvement» در نشریات گروه «فنی و مهندسی»
  • Mohammad Savargiv, Behrooz Masoumi *, Mohammadreza Keyvanpor
    Ensemble learning is one of the learning methods to create a strong classifier through the integration of basic classifiers that includes the benefits of all of them. Meanwhile, weighting classifiers in the ensemble learning approach is a major challenge. This challenge arises from the fact that in ensemble learning all constructor classifiers are considered to be at the same level of distinguishing ability. While in different problem situations and especially in dynamic environments, the performance of base learners is affected by the problem space and data behavior. The solutions that have been presented in the subject literature assumed that problem space condition is permanent and static. While for each entry in real, the situation has changed and a completely dynamic environment is created. In this paper, a method based on the reinforcement learning idea is proposed to modify the weight of the base learners in the ensemble according to problem space dynamically. The proposed method is based on receiving feedback from the environment and therefore can adapt to the problem space. In the proposed method, learning automata is used to receive feedback from the environment and perform appropriate actions. Sentiment analysis has been selected as a case study to evaluate the proposed method. The diversity of data behavior in sentiment analysis is very high and it creates an environment with dynamic data behavior. The results of the evaluation on six different datasets and the ranking of different values of learning automata parameters reveal a significant difference between the efficiency of the proposed method and the ensemble learning literature.
    Keywords: Ensemble Learning, reinforcement learning, Learning Automata, Improvement, Sentiment Analysis}
  • Sedigheh Khalatbari, Seyed Abolghasem Mirroshandel
    The foundation of the Semantic Web are ontologies. Ontologies play the main role in the exchange of information and development of the Lexical Web to the Semantic Web. Manual construction of ontologies is time-consuming, expensive, and dependent on the knowledge of domain engineers. Also, Ontologies that have been extracted automatically from corpus on the Web might have incomplete information. The main objective of this study is describing a method to improve and expand the information of the ontologies. Therefore, this study first discusses the automatic construction of prototype ontology in animals’ domain from Wikipedia and then a method is presented to improve the built ontology. The proposed method of improving ontology expands ontology concepts through Bootstrapping methods using a set of concepts and relations in initial ontology and with the help of the Google search engine. A confidence measure was considered to choose the best option from the returned results by Google. Finally, the experiments showed the information that was obtained using the proposed method is twice more than the information that was obtained at the stage of automatic construction of ontology from Wikipedia.
    Keywords: Ontology, Improvement, development of Ontology, Bootstrapping Method, Google Search Engine, Wikipedia}
  • امین محمدیان *، حسن آقایی نیا، فرزاد توحیدخواه
    تشخیص خودکار، پیوسته و غیرتهاجمی درد و شدت آن جهت ارزیابی و مدیریت درد در مراکز بالینی لازم است. به همین منظور راه حلی پیشنهاد شده که به کد کردن واحدهای کنشی چهره مرتبط با درد می پردازد و معادل رویکرد مبتنی بر توصیف چهره است. اما بروز این جلوه ها در چهره افراد مختلف متنوع است. یکی از عوامل ایجاد تنوع را می توان سبک هر فرد در بروز جلوه دانست. بازشناسی این جلوه ها در عمل نیازمند سامانه هایی است که مستقل از فرد آموزش دیده باشند. در این سامانه ها، تنوعات بین فردی عامل ایجاد فاصله بین توزیع نمونه های آموزش و آزمون است که نتیجه آن کاهش تعمیم دهی روش یادگیرنده است. در این مقاله در راستای کاهش فاصله بین این دو توزیع، نگاشت و بردار انتقال سبک برای بهبود تشخیص درد و شدت آن به کار گرفته شده اند. نتایج بر روی دادگان UNBC-McMaster که از نوع خودانگیخته است بررسی شده است. نتایج نشان داد که روش های انتقال سبک پیشنهادی قادر اند در شرایطی که داده تطبیق مناسب یا محدود از فرد جدید در دسترس باشد، کارآیی بازشناسی را افزایش دهند.
    کلید واژگان: تشخیص جلوه های درد در چهره, انتقال سبک, تشخیص شدت درد, تعمیم دهی}
    Mohammad Aminian *, Hassan Aghaeinia, Farzad Towhidkhah
    Automatic, continuous, non-invasive detection of pain and it’s intensity in clinical settings is needed to assess and manage pain. Therefore, a solution is proposed which deals with the coding of the facial action units associated with pain action based approach to describe the face. Expressions of painvaried in different faces. One of the factors that can create a variety of expression is style of the individual. These expression recognition requires a system that is person independent. In this system, interpersonal variations increase distance between training and test sample distribution, resulting in the loss of generalization of learning. In this paper, in order to reduce the distance between the two distributions, style transfer vector and mapping are proposed to improve pain and its intensity.Results of methods are investigated on the spontaneous UNBC-McMaster database. The results show that style transfer methodsimprove the recognition performance with a sufficient and small amount of adaptation data.
    Keywords: Expressions of pain, Style transfer, Improvement}
  • حسین مرادی مخلص، محمدرضا نیلی، جمشید حیدری
    در هزاره ی سوم که افراد با مسائل متعدد، متنوع و پیچیده رو به رو هستند و امکان تسلط بر اطلاعاتی که به طور روزافزون در حال تولید و انباشته شدن هستند وجود ندارد، داشتنن مهارت تفکر انتقادی برای سنجش نتایج امور و تصمیم گیری درباره ی آنها بر اساس شواهد، ضرورتی اجتناب ناپذیر است. در پژوهش حاضر یک الگو با 7 عامل یا مولفه برای پرورش تفکر انتقادی در محیط های یادگیری الکترونیکی توسط پژوهشگر ارائه شده است. جامعه آماری پژوهش حاضر را کلیه دانشجویان رشته آموزش پزشکی دانشگاه علوم پزشکی در محیط های یادگیری الکترونیکی و دانشجویان همان رشته در دانشگاه آزاد اسلامی (آموزش سنتی) تشکیل می دهند که در سال تحصیلی 1391- 1390 در مقطع کارشناسی ارشد مشغول به تحصیل بودند. از بین جامعه ی پژوهش، 47 نفر به روش تصادفی ساده انتخاب و در دو گروه آزمایش (23 نفر) و گروه گواه (24نفر) به صورت تصادفی جایگزین گردیدند. جهت آموزش گروه آزمایش از الگوی 7 عاملی پرورش تفکر انتقادی، در محیط های الکترونیکی در طی 15 جلسه و با درس علوم تجربی استفاده گردید. در گروه گواه از الگوی 7 عاملی پرورش تفکر انتقادی در محیط حضوری کلاس درس و به شیوه ی سخنرانی، در طی 15 جلسه و با درس علوم تجربی استفاده شد. عوامل و مولفه های الگو شامل (چالش، بازنمایی، ایجاد فرصت، ایجاد انگیزش، تحلیل منطقی، تشویق، مسئولیت و تعهد) است. در این پژوهش از روش آزمایش و طرح پیش آزمون پس آزمون با دو گروه آزمایشی که هر کدام برای دیگری حکم گروه گواه را داشتند استفاده شد. هر دوگروه در دو مرحله پیش آزمون و پس آزمون به پرسشنامه تفکر انتقادی واتسون و گلیزر جواب دادند و از آزمون آماری تحلیل کوواریانس برای تجزیه و تحلیل نتایج استفاده شد. نتایج تفاوت معنادار بین نمرات گروه آزمایش و گواه در پرورش تفکر انتقادی دانشجویان در مولفه های استنباط، شناسایی مفروضات، استنتاج، تعبیر و تفسیر و ارزشیابی استدلال منطقی در سطح 001/0 را نشان می دهد. به این صورت که در پرورش تفکر انتقادی، گروه آزمایش که در محیط یادگیری الکترونیکی آموزش دیده بودند، در مقایسه با گروه گواه که در محیط حضوری کلاس آموزش دیده بودند، نتایج بهتری را به دست دادند.
    کلید واژگان: الگوی چند عاملی, پرورش, تفکر انتقادی, یادگیری الکترونیکی}
    In the third millennium, people deal with multiple, diverse, and complicated problems as they cannot possess full control over the information, which is constantly produced and accumulated. Having a high skill of critical thinking for assessing the results of different issues and decision making about them based on evidences is an unavoidable necessity. The researchers of this work proposed a model with seven factors (components) for critical thinking in e-learning environments. The statistical group of this work is the M.Sc. medical education students of AZAD university e-learning environments, and the students of the same field from Islamic Azad University traditional education system studying during 2011-2012. Among the research community, 47 members were selected based on a simple random method and divided into two trial (with 23 members) and reference (with 42 members) groups. To train the trial group, the seven-factor critical thinking training scale was utilized in e-learning environments in 15 sessions with empirical sciences course. In the reference group, the same seven-factor critical thinking training scale was used in the classroom environment in lecturing in 15 sessions with empirical sciences course. The model factors and components are challenge, representation, creation of opportunity, creation of motivation, logical analysis, encouragement, responsibility, and commitment. Both groups were subject to two pretest and posttest steps within two trial groups, which were considered as reference to each other. Both groups responded to the Watson- Glaser™ Critical Thinking Appraisal within two pretest and posttest steps, while the covariance analysis statistical test was used for analysis of the results. The results indicate significant difference between the scores between trial and reference groups in improving the critical thinking of the students in terms of inferential, assumption detection, deduction, interpretation, and logical reasoning evaluation components (p=0.001). According to the results, in terms of improving critical thinking, the trial group trained in the e-learning environment indicates higher scores as compared to the group trained in the traditional classroom environment.
    Keywords: Multifactor Model, Improvement, Critical Thinking, E, Learni}
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال