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

flower pollination algorithm

در نشریات گروه فنی و مهندسی
تکرار جستجوی کلیدواژه flower pollination algorithm در مقالات مجلات علمی
  • زینب حسنی*، نجمه صمدیانی

    دیابت بیماری است که علاوه بر پیشگیری، نیاز به مراقبت های فراوانی از جمله میزان نوسانات سطح قند خون دارد. تشخیص به موقع بیماری نقش بسزایی در درمان ایفا می کند و به طور چشمگیری صدمات ناشی از بیماری را کاهش می دهد. بنابراین، نیاز به تشخیص بیماری دیابت احساس می شود. به دلیل آنکه الگوریتم های ترکیبی توانایی بالایی در پیش بینی و تشخیص انواع بیماری ها دارند، در این مقاله رویکردی هوشمندانه با الگوریتم ترکیبی گرده افشانی گل و الگوریتم گروهی نزدیک ترین همسایه برای تشخیص این بیماری ارایه شده است. صحت روش پیشنهادی با مجموعه داده PID با 768 نمونه و 8 ویژگی ارزیابی شده و صحت 97.78 درصد به دست آمده است. نتایج نشان می دهد که صحت این روش به میزان قابل توجهی نسبت به مطالعات قبلی بهبود یافته است که برتری روش پیشنهادی را تایید می کند.

    کلید واژگان: الگوریتم گرده افشانی گل، الگوریتم نزدیکترین همسایه، الگوریتم گروهی نزدیکترین همسایه، بیماری دیابت
    Zeinab Hassani *, Najmeh Samadiani

    Diabetes is a disease which, as well as prevention, requires a high level of care, such as monitoring the blood sugar changes. The timely diagnosis of disease plays an important role in its treatment and decreases the damage caused by the disease. Therefore, it is essential to diagnose diabetes. Since hybrid algorithms have a high ability to predict and diagnose various diseases, this article presents an intelligent approach to the diagnosis of this disease, using a hybrid algorithm of flower pollination and K-nearest neighbor ensemble. The accuracy of the proposed method is measured to be 97.78, by using Pima Indians Diabetes (PID) dataset, consisting of 768 samples and 8 features. The results show that the accuracy of this approach has significantly increased compared with the previous studies, and confirms the superiority of the proposed method.

    Keywords: Diabetes, Ensemble of a Subset of K-Nearest Neighbor Classifiers, Flower Pollination Algorithm, K-Nearest Neighbor Algorithm
  • M Kaladhar*, VVSSS Chakravarthy, PSR Chowdary

    Surface quality is a technical prerequisite in the field of manufacturing industries and can be treated as a quality index for machined parts. Attainment of appropriate surface finish plays a key role during functional performance of machined part. The machining parameters typically influence it. Consequently, a highly focused task is to enumerate the good relation between surface roughness (Ra) and machining parameters. In the current work, response surface methodology (RSM) based regression models and flower pollination algorithm (FPA) based sparse data model were developed to predict the minimum value of surface roughness. The model is developed for hard turning of AISI 4340 steel (35 HRC) using a single nanolayer of TiSiN-TiAlN PVD-coated cutting insert. The results obtained from this approach had good harmony with experimental results, as the standard deviation of the estimated values was simply 0.0804 (for whole) and 0.0289 (for below 1 µm Ra). Compared with RSM models, the proposed FPA based model showed a minuscule percentage of mean absolute error. The model obtained asubstantial correlation coefficient value of 99.75% among the other model’s values. The behavior of machining parameters and its interaction against surface roughness in the developed models were discussed with Pareto chart. It was observed that the feed rate was highly significant parameter in swaying machining surface roughness. In inference, the FPA sparse data model is better than the RSMbased regression models for prognosis of surface roughness in hard turning of AISI 4340 steel (35 HRC). The model developed using FPA based sparse data for surface roughness during hard turning operation in the current work is not reported to the best of author’s knowledge. This model disclosed a more dependable estimation over the multiple regression models.

    Keywords: Hard turning, Surface roughness, Regression, Flower pollination algorithm
  • زینب حسنی*، نجمه صمدیانی
    دیابت بیماری است که علاوه بر پیشگیری، نیاز به مراقبت های فراوانی از جمله میزان نوسانات سطح قند خون دارد. تشخیص به موقع بیماری نقش بسزایی در درمان ایفا می کند و به طور چشمگیری صدمات ناشی از بیماری را کاهش می دهد. بنابراین، نیاز به تشخیص بیماری دیابت احساس می شود. به دلیل آنکه الگوریتم های ترکیبی توانایی بالایی در پیش بینی و تشخیص انواع بیماری ها دارند، در این مقاله رویکردی هوشمندانه با الگوریتم ترکیبی گرده افشانی گل و الگوریتم گروهی نزدیک ترین همسایه برای تشخیص این بیماری ارایه شده است. صحت روش پیشنهادی با مجموعه داده PID با 768 نمونه و 8 ویژگی ارزیابی شده و صحت 97.78 درصد به دست آمده است. نتایج نشان می دهد که صحت این روش به میزان قابل توجهی نسبت به مطالعات قبلی بهبود یافته است که برتری روش پیشنهادی را تایید می کند.
    کلید واژگان: الگوریتم گرده افشانی گل، الگوریتم نزدیکترین همسایه، الگوریتم گروهی نزدیکترین همسایه، بیماری دیابت
    Zeinab Hassani *, Najmeh Samadiani
    Diabetes is a disease which, as well as prevention, requires a high level of care, such as monitoring the blood sugar changes. The timely diagnosis of disease plays an important role in its treatment and decreases the damage caused by the disease. Therefore, it is essential to diagnose diabetes. Since hybrid algorithms have a high ability to predict and diagnose various diseases, this article presents an intelligent approach to the diagnosis of this disease, using a hybrid algorithm of flower pollination and K-nearest neighbor ensemble. The accuracy of the proposed method is measured to be 97.78, by using Pima Indians Diabetes (PID) dataset, consisting of 768 samples and 8 features. The results show that the accuracy of this approach has significantly increased compared with the previous studies, and confirms the superiority of the proposed method.
    Keywords: Diabetes, Ensemble of a Subset of K-Nearest Neighbor Classifiers, Flower Pollination Algorithm, K-Nearest Neighbor Algorithm
  • محمد رضا حسن زاده، فرشید کی نیا*

    با توجه به پیچیدگی مسایل مهندسی و وجود محدودیت های مختلف در این مسایل، استفاده از الگوریتم های فرا ابتکاری برای بهینه سازی مسایل عملی با توجه به توانایی آنها در پیدا نمودن راه حل های قابل قبول در یک زمان مقرون به صرفه و تحمل غیرمحدبی و غیر متمایزی مسایل مختلف، لازم گردیده و از این رو تحقیقات گسترده ای جهت بهبود الگوریتم های اکتشافی به منظور بالا بردن توانایی آنها در حل مسایل مهندسی و عملی انجام گردیده است. در این مقاله با توجه به توانایی جستجوی سراسری بعضی الگوهای جستجوی فرا اکتشافی (مانند الگوریتم EMA) و توانایی جستجوی محلی آنها (مانند الگوریتم FPA)، یک روش ترکیب جدید برای استفاده از توانایی هردو نوع الگوریتم پیشنهاد میشود. سپس با استفاده از روش پیشنهادی یک مدل جستجوی ترکیبی با توانایی های جدید ارایه میشود که توانایی های آن برروی توابع تست استاندارد و همچنین حل مسایل مهندسی اثبات میگردد.

    کلید واژگان: جستجوی فرا اکتشافی، الگوی جستجوی ترکیبی، الگوریتم بازار بورس، الگوریتم گرده افشانی گل
    Mohammad Reza Hasanzadeh, Farshid Keynia *

    The complexity of engineering problems and the existence of various constraints on these issues, encourage the researchers to use of innovative methods based on a heuristic algorithm to find the optimal solution for practical problems at a cost-effective time and non-consistency tolerance. A distinction has been made between various issues and, therefore, extensive research has been done to improve heuristic algorithms in order to enhance their ability to solve engineering and practical problems. In this paper, due to the ability to global search some of the metaheuristic search patterns (such as the EMA algorithm) and the ability to local search for some meta-heuristic search patterns (such as the FPA algorithm), a novel combination method is proposed to use the ability of both types of algorithms. Then, using the proposed method, a hybrid search pattern with new abilities is presented, whose abilities are proven on standard benchmark testing functions as well as solving engineering problems.

    Keywords: Heuristic Search, Combined Search Pattern, Exchange market algorithm, Flower Pollination Algorithm
  • Hiwa Majidpour, Farhad Soleimanian Gharehchopogh
    In recent years, production of text documents has seen an exponential growth, which is the reason why their proper classification seems necessary for better access. One of the main problems of classifying text documents is working in high-dimensional feature space. Feature Selection (FS) is one of the ways to reduce the number of text attributes. So, working with a great bulk of the feature space without FS increases the computational cost which is a function of the length of the vector, and also, it helps to remove irrelevant attributes. The general approach in this paper combines the hybrid of Flower Pollination Algorithm (FPA) with Ada-Boost algorithm. The FPA is used for FS and the Ada-Boost is used for classification of text documents. Tests were conducted on Reuters-21578, WEBKB and CADE 12 datasets. The results show that the hybrid model has higher detection accuracy in FS compared with Ada-Boost algorithm with model. And comparisons are indicative of higher detection accuracy of the proposed model compared with KNN-K-Means, NB-K-Means and learning models.
    Keywords: Classification of Text Documents, Feature Selection, Flower Pollination Algorithm, Ada-Boost Model
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