پاورپوینت آشنایی با ساختمان داده ها و الگوریتم

پاورپوینت آشنایی با ساختمان داده ها و الگوریتم دانلود پاورپوینت با عنوان آشنایی با ساختمان داده‌ها و الگوریتم در قالب pptx، قابل ویرایش و در حجم 389 اسلاید شامل در مورد ساختمان داده، Perquisites، Sorting، Sort metods، اضافه کردن یکinsert an element، Insertion sort، Complexityیا پیچیدگی، شمارش مقایسه ای، Compration count، Worstcase Compration count، Step count، محاسبه پیچیدگی در مرتب سازی درجی،

دسته بندی	کامپیوتر و IT
فرمت فایل	pptx
حجم فایل	2920 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل	389

مشخصات فایل:

عنوان: پاورپوینت آشنایی با ساختمان داده‌ها و الگوریتم

قالب بندی: پاورپوینت

تعداد اسلاید: 389 اسلاید

فهرست مطالب:

در مورد ساختمان داده

Perquisites

Sorting

Sort metods

اضافه کردن یکinsert an element

Insertion sort

Complexityیا پیچیدگی

شمارش مقایسه ای

Compration count

Worst-case Compration count

Step count

محاسبه پیچیدگی در مرتب سازی درجی 

Faster Computer Vs Better Algorithm

انواع داده

Data object توضیحات تکمیلی

Data Structure

Linear (or Ordered) lists

مثالهایی از لیست های خطی

Linear list Oprations-size

Linear list Oprations-get(the index)

Linear list Oprations-indexof (the element)

Linear list Oprations-remove(the index)

Data structure specification

Liner List Abstaract Data Type

Data Representation Methods

Linear List Array Representation

Add/Remove An Element_2

Length of Array element

Liner List Abstaract Data Type

Linear List As Java abstract Class

Linked Representation

Memory Layout

Linked Representation

Normal Way To Draw A Linked List

Node Representation

Constructors Of ChainNode

Remove An Element

The Class Chain

Constructors

The Method is Empty

The Method size

The Method checkIndex

The Method get

The Method indexOf

Removing An Element

Remove An Element

One-Step add(0,’f’)

Two-Step add(3,’f’)

Chain With Header Node

Empty Chain With Header Node

Circular List

Doubly Linked List

Doubly Linked Circular List

Doubly Linked Circular List With Header Node

Empty Doubly Linked Circular List With Header Node

1D Array Representation In C, and C++

Space Overhead

2D Arrays

Rows Of A 2D Array

Columns Of A 2D Array

Columns Of A 2D Array

2D Array Representation In  C and C++

2D Array Representation In Java, C, and C++

Space Overhead

Row-Major Mapping

Sparse Matrices

Single Linear List Example

Array Linear List Representation

Single Chain

One Linear List Per Row

Orthogonal Lists

Stacks

Stack Of Cups

The Interface Stack

Parentheses Matching

Towers Of Hanoi/Brahma

Recursive Solution

Derive From A Linear List Class

Derive From ArrayLinearList

Derive From Chain

empty() And peek

push(theObject) And pop

Linked Stack From Scratch

Queues

Bus Stop Queue

The Interface Queue

Derive From ArrayLinearList

Derive From  ExtendedChain

Custom Array Queue

Add An Element

Remove An Element

Moving rear Clockwise

Empty That Queue

A Full Tank Please

Nature Lover’s View Of A Tree

Computer Scientist’s View

Linear Lists And Trees

Hierarchical Data And Trees

Binary Tree

Differences Between A Tree & A Binary Tree

Arithmetic Expressions

Operator Degree

Infix Form

Operator Priorities

Tie Breaker

Infix Expression Is Hard To Parse

Unary Operators

Postfix Evaluation

Merits Of Binary Tree Form

Binary Tree Properties & Representation

Minimum Number Of Nodes

Number Of Nodes & Height

Full Binary Tree

Numbering Nodes In A Full Binary Tree

Node Number Properties

Complete Binary Tree With n Nodes

Binary Tree Representation

Array Representation

Right-Skewed Binary Tree

Linked Representation

The Class BinaryTreeNode

Linked Representation Example

Binary Tree Traversal Methods

Binary Tree Traversal Methods

Binary Tree Traversal Methods

Preorder Traversal

Preorder Of Expression Tree

Inured Traversal

Postorder Traversal

Traversal Applications

Level-Order Example (visit = print)

Inorder And Preorder

Inorder And Postorder

Inorder And Level Order

Priority Queues

Min Priority Queue

Max Priority Queue

Complexity Of Operations

Applications

Complexity Of Sorting

Min Tree Definition

Min Tree Example

Min Heap Definition

Min Heap With 9 Nodes

Heap Height

Moving Up And Down A Heap

Putting An Element Into A Max Heap

Complexity Of Put

Removing The Max Element

Complexity Of Remove Max Element

Initializing A Max Heap

Time Complexity

Extended Binary Trees

An Extended Binary Tree

Binary Search Trees

Definition Of Binary Search Tree

Example Binary Search Tree

The Operation get

The Operation put

The Operation remove

Remove From A Leaf

Remove From A Leaf (contd.)

Remove From A Degree 1 Node

Remove From A Degree 1 Node (contd.)

Remove From A Degree 2 Node

Remove From A Degree 2 Node

Another Remove From A Degree 2 Node

Remove From A Degree 2 Node

Indexed Binary Search Tree

Example Indexed Binary Search Tree

get(index) And remove(index)

get(index) And remove(index)

توضیحات تکمیلی:

این فایل شامل پاورپوینتی با عنوان " آشنایی با ساختمان داده‌ها و الگوریتم " می باشد که در حجم 389 اسلاید همراه با تصاویر و توضیحات کامل تهیه شده است.

پاورپوینت تهیه شده بسیار کامل و قابل ویرایش بوده و در تهیه آن کلیه اصول و علائم نگارشی و چیدمان جمله بندی رعایت شده و به راحتی و به دلخواه می توان قالب آن را تغییر داد.

مبانی نظری و پیشینه کانال های توزیع و تحلیل پوششی داده ها

مبانی نظری و پیشینه کانال های توزیع و تحلیل پوششی داده ها مبانی نظری و پیشینه کانال های توزیع و تحلیل پوششی داده ها

دسته بندی	مدیریت
فرمت فایل	doc
حجم فایل	91 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل	47

بصورت فایل ورد

همراه با منابع

2-1 مبانی نظری و پژوهشی                                                         12

2-1-1 تعریف توزیع و کانالهای توزیع                                                  13

2-1-2 اهمیت و کارکردهای کانالهای توزیع                                           15

2-1-3 الزامات و نیازمندیهای کانالهای توزیع                                         16

2-1-4 انواع کانالهای توزیع                                                               20

2-1-5 ساختار کانال توزیع محصولات مصرفی                                       21

2-1-6 ساختار کانال توزیع محصولات صنعتی                                        23

2-1-7 طراحی کانال توزیع                                                               24

2-1-8 مراحل طراحی کانالهای توزیع                                                   25

2-1-9 سازمان کانال توزیع                                                               27

2-1-10 شبکه توزیع عمده فروشی                                                     29

2-1-11 توزیع کالا از طریق شبکه شرکت‌های پخش                                30

2-1-12 شبکه های توزیع مستقل                                                       32

2-1-13 جریانهای شبکه توزیع                                                          34

2-1-14 انتخاب کانال توزیع با استفاده از تحلیل پوششی داده ها                  36

2-1-15 تصمیم گیری با معیارهای چندگانه                                           37

2-1-16 تعریف تحلیل پوششی داده ها                                                38        

2-1-17 مدل های تحلیل پوششی داده ها                                             39

2-1-18 تحلیل پوششی داده ها و محاسبه کارایی                                    41

2-1-19 نتایج حاصل از به کارگیری ارزیابی به روش تحلیل پوششی داده ها    44

2-1-20 ارکان تصمیم گیری انتخاب کانال توزیع در تحلیل پوششی داده ها      45

2-2 مروری بر مطالعات انجام شده                                                      46

2-2-1 مطالعات انجام شده داخلی                                                      46

2-2-2 مطالعات انجام شده خارجی                                                    52

مبانی نظری و پیشینه تحلیل پوششی داده ها

مبانی نظری و پیشینه تحلیل پوششی داده ها مبانی نظری و پیشینه تحلیل پوششی داده ها

دسته بندی	مدیریت
فرمت فایل	doc
حجم فایل	160 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل	52

بصورت فایل ورد

همراه با منابع

تحلیل پوششی داده ها

تلاش برای تابعی کردن رابطه بین نهاده ها  ستاده ها و تعیین حداکثر ستاده قابل حصول از نهاده ها، منجر به طرح توابع تولید پارامتری در سیر مطالعات اقتصادی گردید. توابعی مانند کاب-داگلاس، لیون تیف، کششی ثابت و ... در نظریه های اقتصاد خرد با این انگیزه ایجاد شده ­اند. پیش فرض تابعی در عمل به دلیل پیچیدگی تبدیل نهاده ­های متفاوت به ستاده های نامتجانس و مختلف به خصوص با پیچیدگی نقش عوامل جدید، در سازمان­ های کنونی غیرعملی به نظر می­ رسد (فارسیجانی و آرمان و حسین بیگی و جلیلی^[1]، 1390). 

یکی از روش­ های غیرپارامتری، جهت اندازه­ گیری کارائی و بهره ­وری واحدهای اقتصادی، روش تحلیل پوششی داده ها است که اولین بار بنکر، چارنز و کوپر^[2] در سال 1974، مفاهیم و مدل ­CCR را ارائه دادند. در واقع تحلیل پوششی داده­ ها یک مدل برنامه­ ریزی خطی برای داده­ های مشاهده شده می ­باشد که روش جدیدی برای تخمین تجربی مرز کارایی را فراهم می­ کند. منظور از DMU واحد سازمانی یا یک سازمان مجزاست که توسط فردی به نام مدیر یا رئیس و یا مسئول اداره می­ شود به شرط آنکه آن سازمان دارای فرایند سیستمی باشد بعنی تعداد عوامل تولید به کار گرفته تا تعدادی محصول به دست آید. ماهیت تجربی و نداشتن مفروضات دست و پاگیر، سبب استفاده از تحلیل پوششی داده­ ها در تخمین مرز کارایی است (حمزه پور و محمدی^[3]، 1391).

تحلیل پوششی داده ها یک روش برنامه ریزی ریاضی برای ارزیابی کارایی واحدهای تصمیم ­گیرنده است که چندین ورودی و چندین خروجی دارند. اندازه ­گیری کارایی به دلیل اهمیت آن در ارزیابی عملکرد یک شرکت یا سازمان همواره مورد توجه محققین قرار داشته است (خواجوی و همکاران، 1384). در واقع تحلیل پوششی داده‌ها، مفهومی از محاسبة ارزیابی سطوح کارایی در داخل یک گروه از سازمان را نشان می‌دهد که کارایی هر واحد در مقایسه با تعدادی از واحدها که دارای بیشترین عملکرد هستند محاسبه می‌شود (Matrin &Kocher&Sutter^[4]., 2000). این تکنیک، مبتنی بر رویکرد برنامه‌ریزی خطی است که هدف اصلی آن ، مقایسه و سنجش کارایی تعدادی از واحدهای تصمیم‌گیرندة مشابه است که تعداد ورودی‌های مصرفی و خروجی‌های تولیدی متفاوتی دارند. این واحدها می‌توانند شعب یک بانک، مدارس، بیمارستان ها، پالایشگاه ها، نیروگاه‌ های برق، ادارات تحت پوشش یک وزارتخانه و یا کارخانه‌های متشابه باشند. منظور از مقایسه و سنجش کارایی نیز این است که یک واحد تصمیم‌گیرنده در مقایسه با سایر واحدهای تصمیم‌گیرنده، چقدر خوب از منابع خود در راستای تولید استفاده کرده است (فارسیجانی و همکاران ، 1390). در این روش با استفاده از مدل­ های برنامه ­ریزی ریاضی، مرزی متشکل از شرکت­ هایی با بهترین کارایی نسبی به دست می ­آید و این مرز، معیاری برای ارزیابی و ارائه راهکارهای بهبود عملکرد سایر شرکت ها، قرار می­ گیرد. در این روش بدون نیاز به داشتن تابع تولید، با استفاده از یک مرز تولید غیرپارامتری می­ توان کارایی را به صورت نسبی مورد سنجش قرار داد. (میرغفوری و همکاران، 1390).

---

[1]فارسیجانی، حسن؛ آرمان، محمدحسین؛ حسین بیگی، علیرضا؛ جلیلی، اعظم

[2]Banker,R.D.,Charnes,A.,&Cooper,W.W

[3]حمزه پور، مهدی؛ محمدی، روح اله

[4]Martin D.H., G.Kocher and M. Sutter

دانلود فایل ورد Word ارزیابی الگوریتمهای کنترل همروندی سیستم مدیریت پایگاه داده‌ها،

دانلود فایل ورد Word ارزیابی الگوریتمهای کنترل همروندی سیستم مدیریت پایگاه داده‌ها، از طریق مدلسازی با پتری رنگی عنوان ارزیابی برخی الگوریتم‌های کنترل همروندی در سیستم مدیریت پایگاه داده‌ها، از طریق مدل‌سازی با پتری رنگی تعداد صفحه 123 ساختار پروژه به فرم زیر سازماندهی شده است

دسته بندی	کامپیوتر و IT
فرمت فایل	doc
حجم فایل	2289 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل	123

عنوان : ارزیابی برخی الگوریتم‌های کنترل همروندی در سیستم مدیریت پایگاه داده‌ها، از طریق مدل‌سازی با پتری رنگی

تعداد صفحه : 123

ساختار پروژه به فرم زیر سازماندهی شده است.

در فصل دوم پیشینه‌ی تحقیق و مطالب مرتبط آورده شده است. در این فصل یک مرور کلی بر کلیات مطلب، اهداف، پیشینه‌ی تحقیق و سایر کارهای انجام شده در این زمینه خواهیم داشت. در پیشینه تحقیق، می‌پردازیم به این که تا کنون چه الگوریتم‌هایی ارائه شده، ارزیابی از طریق چه روش‌هایی صورت گرفته است و مانند آن‌ها. همچنین تعدادی از پارامترها و معیارهای ارزیابی الگوریتم‌های کنترل همروندی را بررسی خواهیم نمود. علاوه بر آن بعضی روش‌های پیاده‌سازی و شبیه‌سازی‌ موجود مانند پیاده‌سازی در مقیاس کوچک، شبیه‌سازی از طریق مدل مارکف، شبیه‌سازی از طریق شبکه‌های پتری و مانند آن‌ها را بررسی می‌کنیم و به مزایا و معایب آن‌ها اشاره‌ای خواهیم داشت. همچنین روش تجزیه و تحلیل از طریق صف نیز بطور مختصر مورد بررسی قرار می‌گیرد.

در فصل سوم انواع الگوریتم‌های کنترل همروندی پایه‌ای موجود را بررسی خواهیم کرد. در این میان تعدادی از الگوریتم‌های کنترل همروندی مانند پروتکل قفل 2PL که احتمال بن‌بست در آن وجود دارد و تکنیک‌های WW و WD که تکنیک‌های پیش‌گیری از بن‌بست هستند را مورد مطالعه قرار می‌دهیم. مزایا و معایب هر یک از این الگوریتم‌های کنترل همروندی پایه‌ای را نیز تا حدودی بررسی خواهیم نمود.

در فصل چهارم نیز به بررسی شبکه‌های پتری، مخصوصاً شبکه‌های پتری رنگی که یکی از ابزارهای بسیار مفید برای شبیه‌سازی الگوریتم‌های کنترل همروندی هستند، پرداخته می‌شود.

در فصل پنجم نحوه‌ی مدل‌سازی الگوریتم‌های مورد نظر با استفاده از شبکه‎های پتری بیان شده است؛ که شامل تعریف مجموعه‌های رنگ، نشانه‌گذاری‌های اولیه، متغیرهای موجود در مدل، شرح عملکرد توابع مدل و تعیین اولویت برای فایر شدن گذار مورد نظر از بین گذارهای فعال می‌باشد.

در فصل ششم که همان بخش پایانی است مدل‌ها بر اساس پارامترهای متفاوت بررسی و با هم مقایسه شده‌اند. آزمایش‌های مورد نیاز صورت گرفته و هرکدام چندین بار تکرار گردیده‌اند. نتایج میانگین‌گیری شده و نمودارهای لازم جهت مقایسه ترسیم شده‌اند. در نهایت نیز نتیجه‌گیری کلی از مباحث بیان شده مشاهده می‌شود و پیشنهاداتی برای کارهای آینده ارائه خواهد شد.

فهرست مطالب

فصل اول: مقدمه

1-1- مقدمه

1-2- ساختار پروژه

فصل دوم: پیشینه‌ی تحقیق

مقدمه.

2-1- اهمیت الگوریتم‌های کنترل همروندی پایگاه داده‌ها

2-2- برخی از انواع پایگاه داده‌ها

2-3- انواع روش‌های پیاده‌سازی و مدل‌سازی الگوریتم‌های کنترل همروندی

2-3-1- پیاده‌سازی در مقیاس کوچک

2-3-2- مدل‌سازی و شبیه‌سازی توسط مدل مارکف

2-3-3- مدل‌سازی و شبیه‌سازی توسط شبکه‌های پتری

2-4- پارامترهای ارزیابی

2-4-1- پارامترهای منابع سیستم

2-4-2- پارامترهای حجم کاری

2-5- پارامترها و آزمایش‌های انجام شده

2-6- برخی از مزایا و معایب روش‌های مدل‌سازی و شبیه‌سازی

2-7- لزوم انجام تحقیق

فصل سوم: تکنیک‌های کنترل همروندی

مقدمه

3-1- تکنیک‌های کنترل همروندی و انواع آن‌ها

3-2- تکنیک‌های قفل‌گذاری و انواع آن‌ها

3-2-1- تعریف قفل

3-2-2- اندازه‌های واحد قفل‌شدنی

3-2-3- ساختار قفل

3-2-4- مثالی برای لزوم قفل‌گذاری

3-2-5- مدیر قفل و مراحل انجام شده برای قفل‌گذاری

3-2-6- نحوه در اختیار قرار دادن قفل توسط مدیر قفل

3-2-7- قفل چند اسلوبی

3-2-7-1- ماتریس همایندی یا سازگاری قفل‌های چند اسلوبی

3-2-7-2- پروتکل قفل چند اسلوبی برای یک تراکنش

3-2-7-3- تغییر قفل

3-2-7-4- قفل چند اسلوبی و توالی‌پذیری

3-2-7-5- خصوصیات قفل چند اسلوبی

3-2-8- تکنیک قفل‌گذاری دو مرحله‌ای مبنایی

3-2-8-1- مشکلات تداخل کنترل نشده

3-2-8-2- خصوصیات و مشکلات 2PL مبنایی

3-2-8-3- تغییر قفل در پروتکل 2PL

3-2-8-4- تأثیرعملیات درج در کنترل همروندی

3-2-8-5- تأثیرعملیات حذف در کنترل همروندی

3-3- بن‌بست

3-3-1- راه حل‌های مشکل بن‌بست

3-3-2- تکنیک‌های زمان‌مهر

3-3-2-1- الگوریتم WD

3-3-2-2- الگوریتم WW

3-3-2-3- خصوصیات الگوریتم WD و WW

فصل چهارم: شبکه‌های پتری

مقدمه.

4-1- مختصری در مورد شبکه‌های پتری

4-2- تفاوت UML و پتری

4-3- تاریخچه شبکه‌های پتری

4-4- ویژگی‌های شبکه‌های پتری

4-5- اجزای شبکه‌ی پتری

4-5-1- تعریف اجزای شبکه‌ی پتری

4-5-2- وظایف اجزای شبکه‌ی پتری

4-6- تعریف چهارگانه شبکه‌های پتری

4-7- گراف شبکه پتری

4-8- چند مثال از گراف شبکه پتری

4-9- رفتار شبکه‌های پتری

4-10- گذار توانا 44

4-11- مثالی از اجرای یک شبکه پتری

4-12- قوانین مربوط به فایر شدن گذار، در شبکه پتری

4-13- شبکه‌های پتری به بن‌بست رسیده، زنده و غیر زنده

4-14- انواع شبکه‌های پتری و نحوه‌ی نشانه‌گذاری آن‌ها

4-15- فلوچارت‌ها و شبکه‌های پتری

4-16- انواع پتری

4-16-1- شبکه پتری رنگی

4-16-2- شبکه پتری زمانی

4-16-3- شبکه پتری سلسله مراتبی

فصل پنجم: نحوه‌ی مدل‌سازی مکانیزم‌های 2PL، WW و WD با پتری رنگی

مقدمه

5-1- مختصری در مورد مدل‌سازی مکانیزم‌های 2PL، WW و WD

5-1-1- مدل 2PL

5-1-2- مدل‌های WW و WD

5-2- مجموعه‌های رنگی

5-2-1- مجموعه‌های رنگ در مدل 2PL

5-2-2- مجموعه‌های رنگ در مدل‌های WW و WD

5-2-3- توضیحات مجموعه‌های رنگ

5-3- نشانه‌گذاری اولیه

5-3-1- نشانه‌گذاری اولیه در مدل 2PL

5-3-2- نشانه‌گذاری اولیه در مدل‌های WW و WD

5-3-3- توضیحات نشانه‌گذاری اولیه

5-4- متغیرها

5-4-1- متغیرهای مدل 2PL

5-4-2- متغیرهای مدل‌های WW و WD

5-5- شرح توابع مدل و عملکردهای آن‌ها

5-5-1- شرح توابع مشترک بین مدل‌های 2PL، WW و WD

5-5-2- شرح توابع مدل 2PL

5-5-3- شرح توابع مدل‌های WW و WD

5-6- اولویت‌های معین شده برای تعیین فایر شدن گذار مورد نظر از بین گذارهای فعال

5-7- نحوه‌ی مدل‌سازی‌ها

5-7-1- نحوه مدل‌سازی مدل 2PL

5-7-2- نحوه مدل‌سازی مدل‌های WW و WD

فصل ششم: ارزیابی مدل‌های 2PL، WW و WD

مقدمه

6-1- مختصری در مورد اهمیت ارزیابی پایگاه داده‎ها

6-2- پارامتر تعداد تراکنش‌های وارد شونده به سیستم

6-2-1- بررسی مدل 2PL

6-2-2- بررسی مدل WW

6-2-3- بررسی مدل WD

6-2-4- مقایسه‌ی مدل‌های 2PL، WW و WD براساس پارامتر تعداد تراکنش‌ها

6-3- پارامتر تعداد دستورات هر تراکنش

6-3-1- بررسی مدل 2PL

6-3-2- بررسی مدل WW

6-3-3- بررسی مدل WD

6-3-4- مقایسه مدل‌های 2PL، WW و WD براساس پارامتر تعداد دستورات تراکنش‌ها

6-4- پارامتر تعداد داده‌های مشترک و غیر مشترک تراکنش‌ها

6-4-1- بررسی مدل 2PL

6-4-2- بررسی مدل WW

6-4-3- بررسی مدل WD

6-4-4- مقایسه مدل‌های 2PL، WW و WD براساس پارامتر تعداد داده‌های مشترک و غیر مشترک تراکنش‌ها

6-5- پارامتر تعداد داده‌های مشترک در تراکنش‌هایی بدون داده غیر مشترک

6-5-1- بررسی مدل 2PL

6-5-2- بررسی مدل WW

6-5-3- بررسی مدل WD

6-5-4- مقایسه مدل‌های 2PL، WW و WD براساس پارامتر تعداد داده‌های مشترک در تراکنش‌هایی بدون داده غیر مشترک

6-6- نتیجه‌گیری

6-7- پیشنهادات

مراجع

دارای فهرست جداول و اشکال می باشد

نمونه جدول

جدول1-1- پارامترهای مورد نظر برای ارزیابی مدل‌ها

پارامتر	الگوریتم(ها)	پیاده‌سازی یا مدل‌سازی	مرجع
تعداد تراکنش‌های وارد شونده به سیستم	مقایسه یک الگوریتم امن و یک الگوریتم غیر امن برای پایگاه داده‌های بلادرنگ	پیاده‌سازی در مقیاس کوچک	(Hedayati, Kamali, Shakerian and Rahmani, 2010)
اندازه هر تراکنش (تعداد دستورات هر تراکنش)	الگوریتم مرتب‌سازی زمان‌مهر پایه‌ای	مدل‌سازی توسط مدل مارکف	(Singhal, 1991) و (روحانی رانکوهی، 1386)
تعداد داده‌های مشترک و غیر مشترک تراکنش‌ها	یک مکانیزم بر اساس قفل دو مرحله‌ای	پیاده‌سازی در مقیاس کوچک	(Al-Jumah, Hossam, and El-Sharkawi, 2000)
تعداد داده‌های مشترک در تراکنش‌هایی بدون داده غیر مشترک	یک مکانیزم بر اساس قفل دو مرحله‌ای	پیاده‌سازی در مقیاس کوچک	(Al-Jumah, et al., 2000)

در هنگام مدل‌سازی یک مطالعه موردی ساده به عنوان مثال برای درک بهتر ارائه گردیده است. مثال ذکر شده شامل سه تراکنش و دو منبع است.

مدل‌سازی‌ها با استفاده از پتری رنگی و نرم‌افزار CPN Tools ارائه شده‌اند. در نهایت به ارزیابی هر سه الگوریتم پرداخته شده است و الگوریتم‌ها با معیارهای بیان شده در فوق مورد بررسی قرار داده شده‌اند. آزمایش‌ها چندین بار تکرار گردیده و از مقادیر میانگین‌گیری به عمل آمده است. نمودارهای لازم نیز جهت مقایسه‌ی آسان‌تر ترسیم و بررسی گردیده‌اند.

عنوان : ارزیابی برخی الگوریتم‌های کنترل همروندی در سیستم مدیریت پایگاه داده‌ها، از طریق مدل‌سازی با پتری رنگی

تعداد صفحه : 123

دانلود فایل ورد Word بهینه سازی خرید دارو با استفاده از داده کاوی

دانلود فایل ورد Word بهینه سازی خرید دارو با استفاده از داده کاوی بهینه سازی خرید دارو با استفاده از داده ­کاوی تعداد صفحات 120 چکیده بهینه سازی خرید دارو با استفاده از داده کاوی توسعه ­ی استفاده از فناوری اطلاعات در بهداشت و درمان علاوه بر مزایای فراوان باعث می شود تا حجم زیادی از داده­های مرتبط، در دسترس قرار بگیرند

دسته بندی	کامپیوتر و IT
فرمت فایل	doc
حجم فایل	1780 کیلو بایت
تعداد صفحات فایل	120

بهینه سازی خرید دارو با استفاده از داده ­کاوی

تعداد صفحات :120

چکیده

بهینه سازی خرید دارو با استفاده از داده کاوی توسعه ­ی استفاده از فناوری اطلاعات در بهداشت و درمان علاوه بر مزایای فراوان باعث می شود تا حجم زیادی از داده­های مرتبط، در دسترس قرار بگیرند. با بکارگیری داده کاوی بر روی داده های موجود می توان تصمیم گیری­ها و فرایند­های مدیریتی را بهبود بخشید. در این پروژه تلاش شده است ضمن بررسی الگوریتم­های مختلف داده کاوی مدلی جهت پیش بینی مصرف دارو در داروخانه­های بیمارستان­ها ارائه گردد. مجموعه داده در نظر گرفته شده مربوط به سیستم اطلاعات بیمارستان پاستور شهرستان بم می باشد که در مدت 5 سال در پایگاه داده سیستم اطلاعات این بیمارستان ذخیره شده است. برای پیش بینی مصرف دارو عملکرد مدل­های MLP، SVR، ADABOOST.R، BAGTREE، LR، LSSVR مورد بررسی قرار می گیرد. دقت پیش بینی بر اساس معیارها MSE ,RMSE ,MAE وR² ارزیابی می گردد. طبق نتایج بدست آمده عملکرد مدل BAGTREEE در روش های مختلف بهتر از سایر مدل ها بوده است.

فهرست مطالب

فصل یک

مقدمه

فناوری اطلاعات در بهداشت و درمان

داروخانه های بیمارستانی

داده کاوی

داده کاوی چیست؟

تکنیک های مختلف داده کاوی

انواع تکنیک داده کاوی

بیان مسئله

اهداف تحقیق

سوالات وفرضیات تحقیق

سوالات

فرضیات تحقیق

فصول پروژه

فصل دو

پیشینه پژوهشی

جمع بندی

فصل سه

مروری بر ادبیات تحقیق و مبانی نظری

سیستم های اطلاعات بیمارستان

تعریف و مفهوم سیستم اطلاعات بیمارستانی

اهداف سیستم اطلاعات بیمارستانی

اهمیت و ضرورت راه‌اندازی سیستم اطلاعات بیمارستانی

مزایایی سیستم اطلاعات بیمارستانی

داده کاوی

مراحل داده کاوی

پیش پردازش داده ها

پاکسازی داده ها

یکپارچه سازی داده ها

تبدیل داده ها

تلخیص داده ها

وظایف داده کاوی

دسته بندی

تخمین

پیش بینی

گروه بندی شباهت یا قوانین وابستگی

خوشه بندی

نمایه سازی

کاربرد های داده کاوی رویکردهای مسائل داده کاوی در پزشکی

مدلها و الگوریتمهای داده کاوی

شبکه های عصبی مصنوعی

ساختار شبکه عصبی

معماری شبکه عصبی

آموزش شبکه های عصبی مصنوعی

انواع یادگیری در شبکه های عصبی مصنوعی

درخت های انتخاب

Bagging & Boosting

Bagging

Boosting

الگوریتم های Boosting

Adaptive Boosting(Adaboost)

رگرسیون بردار پشتیبان

رگرسیون خطی

نرم افزارهای داده کاوی

فرایند خرید دارو

جمع بندی

فصل چهارم

روش انجام پژوهش

مقدمه

الگوریتم پیشنهادی

پیش پردازش داده ها

ساخت ماتریس داده

روش ماههای متوالی

روش ماههای یکسان

روش فصول متولی

الگوریتم های Prediction

- روش NN

روش SVR

روش LSSVR

AdaBoost.R

مجموعه داده

پاکسازی داده

معیارهای ارزیابی

جمع بندی

فصل پنجم

بحث و نتیجه‌گیری

مقایسه روشهای مورد بررسی

ارزیابی الگوریتم با روش ماههای متوالی

ارزیابی الگوریتم با روش ماههای یکسان

جمع بندی

فصل ششم

پیشنهادهاو فرصت‌های پژوهشی آینده