پروپوزال مهندسی کامپیوتر ارائه یک روش مبتنی بر ماشین بردارپشتیبان  برای پیش‌بینی سطح گلوکز خون برای مدیریت دیابت

مشاوره و آموزش انجام پایان نامه،پروپوزال،سمینار و پروژه های دانشجویی

در نمونه پروپوزال ارشد مهندسی کامپیوتر به دنبال ارائه طرحی جهت یادگیری دانشجویان ارشد با ساختار کلی پروپوزال هستیم که دانشجو بتواند با مطالعه پروپوزال در روند انجام پایان نامه ارشد آشنایی پیدا کند و توان تدوین پروپوزال و پایان نامه را داشته باشد.از آنجایی که دانشجویان در مقطع ارشد آشنایی اولیه ای با روند انجام پروپوزال و انجام پایان نامه ندارند و در این مسیر نیازمند مشاوره در انجام پایان نامه هستند بنابراین سعی شده است که با ارائه موضوعات پایان نامه،نمونه پروپوزال ارشد و نمونه پایان نامه ارشد دانشجویان را در این مسیر یاری رسانده و آشنایی لازم را در این مسیر کسب نمایند.لازم است که دانشجویان عزیر با دقت نمونه موضوعات پایان نامه و نمونه پروپوزال ها و پایان نام های ارائه شده را با دقت مطالعه نموده و با نمونه برداری از هر قسمت به تدوین پروپوزال و پایان نامه خود اقدام نمایند.امید است که در این راه بتوانیم همواره مشاور و همراه شما باشیم .

در قسمت دفاعیه پایان نامه نیز نمونه پاورپوینت ارشد قرار داده هست که دانشجویان بتوانند جهت اماده سازی پاورپوینت دفاع پایان نامه استفاده نمایند.یک دفاع موفق منوط به مطالعه با دقت پایان نامه و رفع اشکال پایان نامه و سپس ارائه پاورپوینت با قسمت های پایان نامه همراه با آرامش در زمان دفاع می باشد.موسسه ادیب مشاور همواره در تمامی این مراحل در کنار شما عزیزان خواهد بود

 

5.بيان مسئله (تشريح ابعاد، حدود مسئله، معرفي دقيق مسئله، بيان جنبه‌هاي مجهول و مبهم و متغيرهاي مربوط به پرسش‌‌هاي تحقيق، منظور تحقيق)

بیش از 347 میلیون نفر در سراسر دنیا دیابتی هستند. دو نوع ديابت وجود دارد، نوع يك كه وابسته به انسـولين نيـز ناميده می‌شود و ديابت نوع دو كه كمبود نسبي انسولين اسـت [1]. عـوارض مـزمن ديابـت به‌طور عمـده بـه دودسته تقسـيم می‌شود: عـوارض عروقـي و عـوارض غیر عروقی . عـوارض عروقي ديابـت خـود دودسته‌اند: ميكرواسـكولار شـــــامل رتينوپـــــاتي (نابينـــــايي)، نفروپـــــاتي (آسیب‌های گلومرول و دفع آلبومين) و نوروپاتي (كـاهش يـا از دست دادن حـــس درد) و ماكرواســـكولار[1] بيمــاري كرونــر، درگيــري عــروق محيطــي و درگيري عروق مغزي را شامل می‌شود. از عوارض غیر عروقی می‌توان به گاستروپارزي، عفونت‌ها و تغييـرات پوسـتي اشـاره كرد. بین 5 تا 10% از افراد دیابتی دارای دیابت نوع 1 (T1D) است، در نوع T1D، لوزالمعده[2] برای تولید انسولین[3] از کار می­افتد، و هورمون خاصی برای تبدیل غذا به انرژی و همچنین تنظیم سطوح گلوکز خون[4](BG ) لازم است[1]. نوع T1D قابل پیش­گیری و درمان نیست، اما این نوع از دیابت می‌تواند به‌صورت کارا با استفاده از تولیدکننده‌های خارجی انسولین کنترل گردد. کنترل مناسب BG می‌تواند عوارض بلند-مدت دیابت را به تأخیر اندازد. بیماران بایستی هم از افزایش قند خون[5](افزایش سطح) و هم کاهش قند خون[6](کاهش سطح BG) محافظت شوند. افزایش قند خون می‌تواند منجر به  عوارض بلندمدت مانند نابینایی[1]، قطع عضوی از بدن[2]، نارسایی کلیه[3]، سکته[4]  و حملات قلبی[5] می­گردد، درحالی‌که کاهش سطح قند

خون منجر به بروز نشانه‌های ضعف، گیجی و بی­حالی[1]، سرگیجه[2]، تعرق[3]، شوک[4] و اگر به‌موقع رسیدگی نشود منجر به مرگ می­گردد. درنتیجه بیماران دیابتی نوع T1D بایستی به‌شدت تحت نظارت باشند، و میزان سطح BG در طول روز مورد ارزیابی  و نظارت قرار گیرد. پیش‌بینی دقیق و سریع می‌تواند بیمار را در انجام اقدامات پیشگیرانه به‌طور مؤثر کمک نمایید.

بیماران دیابتی بایستی به‌صورت مرتب سطوح گلوکز خون­شان مورد نظارت قرارگرفته و میزان در انسولین آن‌ها تنظیم گردد و تلاش شود که سطوح گلوکز خون را شبیه به سطح نرمال نگه‌دارند[2].  انحراف[5] سطوح گلوکز خون از دامنه نرمالش می‌تواند منجر به عوارض[6] بلند-مدت و کوتاه‌مدت گردد. یک مدل خودکار پیش­بینی که افراد را درزمانی که سطح گلوکز خون از دامنه نرمالش منحرف شد را هشدار دهد، می‌تواند به‌شدت در انجام اقدامات پیشگیرانه و سریع مؤثر باشد. اما در دسترس نبودن داده­های کافی و یک مدل هشدار دهنده کارا امکان این مانیتورینگ و به طبع آن رسیدگی به بیمار قبل از در شرایط ناگوار قرار گرفتن، را از فعالان این حوزه دریغ کرده است. همچنین سیستم های موجود دارای دقت مناسبی نبوده و علائم و هشدارهای آنها دارای دقت کافی نمی­باشد.

با توجه به شيوع این بیماری در سراسـر جهـان و همچنین رشد و پیشرفت تکنیک­های داده کاوی در حوزه­ی سلامت، در تحقيقات زیادی به بررسي ارتباط بين عوارض مشاهده‌شده در بيماران ديابتي نوع 2 و برخي ويژگي­هاي آن‌ها از قبيل ميزان قند خون، فشارخون، سن و سابقه خانوادگي بيماران با استفاده از تکنیک­ها و روشهای داده کاوی پرداخته‌شده است. در این کار تحقیقاتی به منظور کنترل و مانیتورینگ بیماران دیابتی یک‌راه حل بر اساس ویژگی­های فیزیولوژیکی دینامیک‌های گلوکز خون به عنوان متغییرهای مستقل ارائه می­گردد، تا ویژگی­های اطلاعاتی را برای یک مدل رگرسیون(ماشین) بردار پشتیبان که بر روی‌داده‌های خاص بیماران آموزش داده‌شده است، تولید نمایید. مدل های فیزیولوژیکی سعی می کنند پویایی متغیرهای مرتبط با گلوکز را در سیستم های مختلف بدن جلب کنند. به عنوان مثال برای ردیابی جذب کربوهیدرات ( به عنوان ماده­ای که تبدیل به گلوگوز خون می­شود) و بعد از آن با دیگر اعضای بدن مانند کلیه­ها، ماهیچه­ها و کبد تعامل دارد، مدلهای معرفی شده است.  مدل فیزیولوژیکی دینامیک گلوکز پیشنهادی به عنوان یک مدل پویای مداوم که توسط متغیرهای حالت (X) آن  و متغیرهای ورودی توصیف می شود،  تشریح می­کنیم، و تابع حالت انتقال آن که با دریافت وضعیت کنونی و متغییرهای ورودی وضعیت بعدی را نشان میدهد، مانند رابطه زیر:

 

بردار متغییرهای وضعیت (X) شامل موارد زیر است:

  • دینامیک جذب غذا
    1. مصرف کربوهیدرات
    2. هضم کربوهیدرات
    • داینامیک انسولین
      1. تزیق زیرپوستی انسولین
      2. حجم انسولین
      3. سطح انسولین پلاسما فعال
    • داینامیک گلوگز
      1. حجم پلاسمای خون
      2. غلظت گلوگز خون

و از جمله متغییرهای ورودی میتواند نرخ سرعت عمل انسولین و ... باشد. و در واقع با ارائه یک مدل خوش­رفتار که تابعی از وضعیت کنونی و متغییرهای ووردی است، میتوان وضعیت بعدی بیمار را به راحتی کنترل کرد. در این کار تحقیقاتی قصد داریم با بهبود معیارهای مانند  Precision and  Recallدقت مدل تشخیص و پیش­بینی کننده بیماری دیابت را بهبود دهیم.

 

  1. سوابق مربوط (بيان مختصر سابق تحقيقات انجام‌شده درباره موضوع و نتايج به‌دست‌آمده در داخل و خارج از كشور نظرهاي علمي موجود درباره موضوع تحقيق)

 

با نگاهي كلي به مطالعـات انجام‌شده در ايـن حـوزه ، می‌توان كاربرد داده‌کاوی در ديابـت را بـه چهـار

دسـته كلـي تقسـيم كرد. مطالعات معدودي درزمینهٔ پیش‌بینی بروز عوارض در بيماران ديابتي انجام‌شده است. شكل 1 اين دسته باندی‌ها را نمـايش می‌دهد

هدف اين مقاله دسته‌بندی بيماران ديابتي نوع دو و پيدا كردن الگويي بين نشـانه­هـا و علائـم آزمايشـگاهي بيمـاران و سـوابق خانوادگي و شاخص BMI[1] آن‌ها بـا عوارض مشاهده‌شده ديابت در بيماران هست. بـا شناسـايي اين عوامل می‌توان به بيماران و پزشكان در جهت كنترل آن‌ها كمك بسياري كرد. همچنين می‌توان اميـدوار بـود بـا كنتـرل عوارض ديابت، هزينه­هاي درماني موردنیاز را كاهش داد.

روش‌های مختلفي براي پیاده‌سازی و اجراي پـروژه­هـاي داده‌کاوی وجود دارد.يكي از روش‌های بسـيار قـوي       است. متـدولوژي [2]CRISP  در ايـن مقالـه مـدل ارائه‌شده است كه شامل پنج فاز است. هـر يـك از اين فازها خود شامل زير بخش‌هایی می‌شوند .

بر اساس  CRISP حركـت روبه‌جلو و عقب بين فازهاي مختلف نياز است زيـرا ورودي هـر فاز به خروجي فاز مرحله قبل وابسـته اسـت. هـريـك از ايـن پنج فاز در شكل 2 نشان داده‌شده‌اند. سیستمی که در این مقاله معرفی‌شده است دارای قسمت­های مهمی است، که یکی از مهم‌ترین این قسمت­ها مربوط به بخش شناخت داده­ها و آماده­سازی داده­ها هست. در اين فاز به جمع‌آوری داده‌های اوليـه، توصـيف داده‌ها، بازرسـي و بررسـي داده‌ها و اعتبـار سـنجي كيفيـت داده‌ها می‌پردازیم. 856 ركـورد اوليـه از بيمـاران وجود داشـته كـه پـس از پـالايش و حـذف ركوردهـايي كـه اطلاعات اصـلي آن‌ها وجـود نداشـت بـه 254 ركـورد نهـايي دست‌یافته است. ميانگين سن بيماران 53 سال و 30 درصد آن‌ها مرد و مابقي زن هستند. 70 درصد بيماران داراي سابقه خانوادگي در ديابت هستند. ویژگی‌های آزمايشگاهي بيماران در اين مرحلـه بررسي و شناسايي شدند. در مهم‌ترین گام تحقيق (آماده‌سازی داده‌ها يا پیش‌پردازش داده‌ها) به بررسي پرونده بيماران پرداخته‌شده است.

گام‌های روش‌شناختی CRISP

گام‌های روش‌شناختی CRISP

در جهـان واقعـي، داده هميشه كامـل نيسـت و در مـورد اطلاعـات پزشـكي، ايـن موضوع هميشه درست است. براي حذف تعدادي از تناقض‌ها و داده‌های ناقص در ارتباط با داده­ها از پـردازش داده استفاده‌شده است. بسياري

از فن‌های پـردازش داده توسـط چـين و همكاران و هن و همكاران در ارائه‌شده‌اند. در ايـن [] مواردي را كه ارزش صفر بـراي ویژگی‌های فشـار ) 2HDD-BS ، (Fasting blood  glucose ) FBS و خون ، (2 Hour Post Prandial Blood Sugar TG ) Triglycerides ( و BMI داشـتند را حذف‌شده است. وايتن و همكاران[] ثابـت كردنـد كـه حـذف عاقلانـه، يـك روش كارآمـد به‌جای جـايگزين كـردن ارزش‌ها بـا تكنيكهاي مانند ميانگين، انتساب تصادفي، انتساب رگرسيون و مدل‌های بيزي است . بعضي از اطلاعات موجود در پرونده مانند نام و نام خانوادگي، شماره پرونده بيمار و آدرس حـذف شـدند. در مرحلـه بعـدي پرونده بيماراني را كه فقط یک‌بار مراجعـه داشته‌اند كنـار گذاشته‌شده است، زيرا اطلاعات كاملي از آزمایش‌ها و عـوارض آن‌ها در دسترس نیست. بعضي از فيلدهـا به‌تنهایی اهميتـي نداشـتند

مثل CR[1] و  BUN[2] اگـر ايـن نسـبت بـين ده تـا 20 باشـد، نرمـال و بیشتر از 20 معنــي خونريزي گوارشي يا انسـداد دسـتگاه ادرار اسـت. نسـبت ايـن فيلدها نشان‌دهنده احتمال وجود عارضه كليوي است و يا قد و وزن كه به‌تنهایی اهميتي ندارنـد، بلكـه شـاخص BMI آن‌ها تأثيرگذار است. درنتيجه اين فيلدهـا حـذف شـدند و به‌جای آن‌ها از شاخص­هاي مرتبط استفاده شد.

همچنین در مقاله­ای با عنوان"کاربرد داده‌کاوی : مراقبت­های درمانی دیابت در بیماران جوان و پیر"[3]  بر روی  تجزیه‌وتحلیل پیش‌گویانه‌ی درمان دیابت با استفاده از روش داده‌کاوی مبتنی بر رگرسیون تمرکز دارد. همچنین

در این تحقیق، ابزار داده‌کاوی  ODM[1] (محصول اراکل) برای پیش‌بینی حالات درمان دیابت بکار گرفته‌شده است. الگوریتم ماشین بردار پشتیبان(SVM)[2] برای آنالیزها و تجزیه‌وتحلیل بکار گرفته‌شده است. دیتاست بیماری‌های مسری(NCD) عربستان سعودی که از سازمان سلامت جهانی (WHO) برای آنالیز در نظر گرفته‌شده است. دیتاست برای تجزیه‌وتحلیل اثربخشی انواع درمان‌های مختلف برای گروه‌های سنی مختلف، موردبررسی قرارگرفته است. پنج گروه سنی را به دو گروه سنی تلفیق کردیم، که با p(y)و  p(o) برای گروه‌های سنی جوان و پیر، نشانشان می‌دهیم. دستورات ترجیحی درمان موردبررسی قرار گرفت. و به این نتیجه رسیدیم که مراقبت­های دارویی برای بیماران در گروه سنی جوانان ، بدون عوارض جانبی می‌تواند به تأخیر بیندازد. در مقابل بیماران در گروه سنی پیر، باید تجویز درمان دارو در کنار دیگر مراقبت‌ها بلافاصله صورت گیرد، چراکه این گروه دیگر جایگزینی ندارند.

ابزارها ودادهایی گوناگونی برای این کار وجود دارد، ما متمرکزشده‌اند در این مقاله بر روی‌داده‌های دیابتی و استفاده تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی رگرسیون،  به بررسی روش درمان مؤثرتر برای همه  گروه سنی پرداخته‌شده است[4]. از ابزار داده کاو اراکل نسخه 10.2.0.3.0.1(ODM) استفاده‌شده است. ODM دارای صفحه گرافیکی که با استفاده از بانک‌های اراکل، برای استخراج اطلاعات مخفی، الگوها و دانش از انبوه اطلاعات بکار می‌رود.

فرآیند داده‌کاوی برای شناسایی مؤثرترین روش درمان در هر گروه سنی ( مخصوصاً برای رده سنی جوان و پیر) دارای شش مرحله است که در شکل 3 نشان داده‌شده است.[5]

 

معماری داده‌کاوی دیابت

معماری داده‌کاوی دیابت

 

که شامل[1]:

  • انتخاب داده

گام اولیه انتخاب داده از WHO’s NCD عربستان سعودی است. در این مرحله ،  داده‌ها آماده‌سازی می‌شوند  و اشتباهات ازجمله،  مقادیر گم‌شده، تناقضات داده‌ها و اطلاعات اشتباه  تصحیح می­شوند.

  • آماده‌سازی داده

مرحله آماده‌سازی داده‌ها برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها بسیار مهم است.

  • آنالیز داده

در این مرحله داده‌ها برای رسیدن به اهداف پژوهش موردنظر مورد تجزیه‌وتحلیل قرار می‌گیرند. برای مثال   انتخاب مقادیر هدف مناسب  از جدول اصلی. در هسته این روش داده‌کاوی فن‌های داده‌کاوی شامل مجموعه‌ای از الگوریتم‌های مانند بیزین و SVM مورداستفاده قرار می‌گیرند. که در اینجا از SVM استفاده‌شده است.

  • دیتابیس نتایج
  • ارزیابی و پیش‌بینی دانش

در این مرحله دانش جدید یا الگوهای جدید از پایگاه داده نتیجه به دست می‌آید.

  • بازبینی و گسترش

مرحله نهایی این فرایند اعمال مدل انتخاب‌شده‌ی قبلی به داده‌های جدید برای تولید و ارائه پیش‌بینی .

همچنین در مقاله­ای تحت عنوان "استفاده از داده‌کاوی جهت تشخیص دیابت با استفاده از چربی خون"[13]  به داده‌کاوی دیابت با استفاده از چربی خون پرداخته است. در این تحقیق از نرم‌افزار داده‌کاوی رپیدماینر[1] برای مدل‌سازی به‌منظور دسته‌بندی بیماران به دیابتی و   غیر دیابتی استفاده‌شده است شامل  داده‌های  5706  بیمار  در  بازه  سال‌های  7830  تا   7831  است  . این  داده‌ها  شامل  متغیرهای  عمومی  سن  و  جنسیت  و  هم‌چنین  متغیرهای  انواع  چربی  خون  و  میزان  قند خون  ناشتا  است.

در[14] با استفاده از تکنیک­های داده‌کاوی اقدام به‌پیش بینی بیماری دیابت می­کند. استخراج دانش از پایگاه‌های پزشکی، برای تشخیص‌های پزشکی بسیار مهم است. هدف داده‌کاوی استخراج دانش از اطلاعات ذخیره‌شده در دیتاست، و ارائه یک تشخیص قابل‌فهم از الگوهاست. مرض دیابت از امراض قدیمی بوده و یکی از بیمارهای چالشی در سراسر دنیا است. استفاده از داده‌کاوی برای پیش‌بینی این بیماری می‌تواند بسیار کمک‌کننده باشد. در این مقاله از کلاسیفایر بیزین[2] برای تشخیص اینکه فرد به دیابت مبتلا است یا خیر،  استفاده‌شده است. دیتاست مورداستفاده از داده‌های بیمارستان استفاده کرده است. که از مجموعه داده‌های افراد مبتلابه این بیماری و افرادی که دیابت ندارند تشکیل‌شده است. از نرم­افزار وکا[3] برای آنالیز این روش استفاده‌شده است[8].

رولفينگ و همكاران [9]  از روش تجزيه و تحليل رگرسـيون خطي براي بررسي ارتباط بين قند خون در ديابت نوع يـك و HbAlc در ســال 2012 اســتفاده كــرده انــد.

از الگوريتم­هـاي پركـاربرد، درخـت تصـميم الگـوريتم  C.5.o است. C.5.o يك الگوريتم براي ساخت درخـت­هـاي تصـميم گيري است كه توسـعه يافتـه الگـوريتم ID3 اسـت [10] ايـن الگوريتم ميتواند براي بيـان دسـته بنـدي بیماران دیابتی بـه صـورت درخـت تصميم و يا مجموعه قوانين بـه كـار بـرده شـود. در بسـياري از برنامه­هاي كاربردي، مجموعـه قـوانين تـرجيح داده مـيشـوند زيرا درك آنها نسبت به درختهاي تصميم گيري، سـاده تـر است.

آنتـونلي و همكاران ]11 [ در سال 2013 يك چارچوب تجزيـه و تحليـل مبتني بر خوشـه بنـدي چندسـطحي بـراي شناسـاي ي مسـيرهاي درمان و معاينه بيماران براي بيماريهاي خاص ارائه كرده انـد. روش پيشنهادي در

شناسايي گـروههـاي بيمـاران بـا تاريخچـه بيماري مشابه و افزايش شدت عوارض آنها بـه خـوبي عمـل كرده است.

اسما الجراح [12[ از درخت تصـميم بـراي تشـخيص بيماري ديابت نوع دو استفاده كرده است. با به كار بردن طبقـه بندي الگوريتم درخت تصميم J48 بروي دادهها در نـرم افـزار Weka ،درخت تصميم توليد شده است.

در زیر به جمع­بندی روشهای ذکر شده در این قسمت پرداخته می­شود.

سال تحقیق شماره منبع روش مورد استفاده نتایج بدست آمده
2013 8 استفاده از ابزار ODM و الگوریتم SVM تشخص افراد مبتلا به دیابت و ارائه توصیه های مراقبتی
2012 9 تجزیه و تحلیل رگرسیون خطی ارتباط بین قند خون در دیابت نوع یک و HIbA1c
2015 10 استفاده از درخت تصمیم C5.O دسته بندی بیماران دیابتی
2013 11 خوشه بندی چند سطحی شناسایی مسیر درمان بیماری
2011 12 الگوریتم درخت J48 تشخیص دیابت نوع 2
2016 5 انتخاب ویژگی عوامل عمده تاثیرگذار بر کنترل دیابت را مشخص کرد
2016 6 الگوریتم بیزین تشخیص فرد دیابتی و سالم

 

. فرضيه‌ها (هر فرضيه به‌صورت يك جمله خبري نوشته شود.)

  • استفاده از تکنیک­های یادگیری ماشین در تشخیص میزان سطح گلوکز خون بسیار مؤثر است.
  • به‌کارگیری ویژگی­های اطلاعاتی بیمار که مشخص کنند و مرتبط با میزان گلوکز خون است، می­تواند تغذیه مناسبی برای ابزارهای داده­کاوی باشند.
  1. اهداف تحقيق (شامل اهداف علمي1، كاربردي2 و ضرورت‌هاي3 خاص انجام تحقيق)
علمی: استفاده از تکنیک­های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی برای تشخیص سطوح گلوکز خون
کاربرد: دسترسی به یک سامانه برای کنترل و مانیتورینگ دیابت
ضرورت­ها: به دلیل تعداد بسیار بالای بیماران دیابتی دسترسی به سامانه کنترل و تشخیص دیابت یکی از ضروری­ترین مسائل برای کمک به این نوع از بیماران است.

 

. در صورت داشتن هدف كاربردي بيان نام بهره‌وران (اعم از مؤسسات آموزشي و اجرايي و غيره ) :

مراکز درمانی و آموزش پزشکی

  1. جنبة نوآوري و جديد بودن تحقيق در چيست؟(اين قسمت توسط استاد راهنما تكميل شود.)
  • استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای داده‌کاوی در اطلاعات بیماران برای دسترسی به یک سامانه مانیتورینگ و کنترل دیابت.
  • استفاده از اطلاعات مرتبط با میزان گلوکز خون جهت تغذیه فن‌های یادگیری ماشین
  • استفاده از رگرسیون(ماشین) بردار پشتیبان جهت مدل‌سازی مناسب بیماران دیابتی

آموزش تخصصی انجام پایان نامه مهندسی کامپیوتر، شبکه حسگر بیسیم

آموزش انجام پایان نامه رایانش ابری

آموزش انجام پایان نامه رایانش ابری موبایل

 

مشاوره تخصصی انجام پایان نامه ارشد

یکی از مهمترین وظایف دانشجویان در مقاطع تحصیلات تکمیلی (کارشناسی ارشد و دکتری) انجام پایان نامه می باشد. فقر اساتید خبره در زمینه های مختلف علمی تحقیقاتی در برخی دانشگاه های داخلی و خارجی موجب سردرگمی دانشجویان عزیز گردیده است، موسسه ادیب مشاور مفتخر است که در پاسخ به این نیاز طی ده سال فعالیت به تعداد بیشماری از دانشجویان ارشد و دکتری خدمات مشاوره تخصصی ارايه داده است.

به طور کلی انجام پایان نامه کاری زمان بر است که دانش و تجربه زیادی نیازمند است. موسسه ادیب مشاور با چندین سال تجربه در عرصه مشاوره و با در اختیار داشتن متخصصین و اساتیدی با تجربه آماده مشاوره و آموزش پایان نامه در کلیه رشته های دانشگاهی می باشد.

علاوه بر این موسسه ادیب مشاور، در زمینه شبیه سازی مقالات، پایان نامه ها و انجام پروژه ها با برنامه نویسی نیز به دانشجویان کشور عزیزمان خدمات لازم را ارائه می کند. این خدمات شامل تحلیل آماری، پیاده سازی با انواع نرم افزارهای مهندسی، برنامه نویسی با انواع زبان های برنامه نویسی و تهیه پرسش نامه می شود.

به طور کلی سر فصل های خدمات موسسه ادیب مشاور عبارتند از:

مشاوره پروپوزال در رشته مدیریت، حسابداری، مهندسی برق قدرت، مهندسی برق الکترونیک، مهندسی کامپیوتر و روانشناسی و دیگر رشته ها

مشاوره پایان نامه در رشته مدیریت، حسابداری، مهندسی برق قدرت، مهندسی برق الکترونیک، مهندسی کامپیوتر و روانشناسی و دیگر رشته ها

استخراج مقاله از پایان نامه در رشته مدیریت، حسابداری، مهندسی برق قدرت، مهندسی برق الکترونیک، مهندسی کامپیوتر و روانشناسی و دیگر رشته ها

انجام پایان نامه کامپیوتر، پروپوزال مهندسی کامپیوتر

اگر برای هریک از موارد فوق نیاز به مشاوره رایگان دارید، همین الان با ما تماس بگیرید.

 

[1] RapidMiner

[2] Bayesian Network classifier

[3] Weka tool

[1] The Oracle Data Miner

[2] The support vector machine

[1] Chromium 

[2] Blood urea

[1] Index Mass Body

[2] Cross Industry Process For Data Mining

[1] confusion

[2] dizziness

[3] sweating

[4] shaking

[5] deviate

[6] complication

[1] blindness

[2] amputations

[3] kidney failure

[4] strokes

[5] heart attacks

[1] Macro vascular

[2] pancreas

[3] insulin

[4] blood glucose (BG) levels

[5] Hyperglycemia

[6] hypoglycemia