شاخه

now browsing by tag

 
 

(سایت تحقیق علمی ) - دانلود تحقیق علمی

لیلا باجولی
در پژوهش حاضر پتانسیل آنتی اکسیدانی، میزان ترکیبات فنلی و ترکیبات اسانس برگ قسمتهای مختلف شاخه گیاه برگ بو (Laurus nobilis L.) بررسی گردید. همچنین اثرات آللوپاتیک عصاره آبی برگهای شاخه غنچه دار گیاه برگ بو بر میزان کلروفیل، کاروتنوئید و فعالیت آنزیم گایاکول پراکسیداز برگ گیاهچه های گندم و شاهی مورد مطالعه قرار گرفت. پتانسیل آنتی اکسیدانی با استفاده از روش DPPH(1,1- diphenyl 2-picryl-hydrazyl)، میزان ترکیبات فنلی کل با استفاده از روش Folin-Ciocalteu و ترکیبات اسانس برگها با روش GC/MS ارزیابی گردید. پتانسیل آنتی اکسیدانی برگها بین 856/1 ± 67/40 تا 333/0 ± 67/59 میکرومول ترولکس بر گرم وزن خشک متغیر بود. بیشترین پتانسیل آنتی اکسیدانی در برگهای شاخه غنچه دار برگ بو مشاهده شد. میزان ترکیبات فنلی کل برگها بین 045/0 ± 56/5 تا 139/0 ± 22/12 میلی گرم گالیک اسید بر گرم وزن خشک اندازه گیری شد. بیشترین میزان ترکیبات فنلی کل مربوط به برگهای شاخه بدون میوه و غنچه برگ بو مشاهده شد. اسانس گیری با دستگاه کلونجر نشان داد که برگهای شاخه غنچه دار برگ بو با 53/1% بیشترین بازده را داشته است. در اسانس برگهای قسمتهای مختلف شاخه 3 ترکیب 1,8-Cineole، -Terpinyl acetate و Sabinene بیشترین درصد را دارا بوده اند. در بررسی اثرات آللوپاتیک عصاره ی آبی برگهای شاخه غنچه دار گیاه برگ بو بر گیاهچه های گندم و شاهی، میزان کلروفیل در اکثر موارد تغییر معنی داری در سطح 05/0 = نسبت به گیاهچه- های شاهد نداشته است. همچنین میزان کاروتنوئید نیز در اکثر غلظتهای عصاره مشابه گیاهچه-های شاهد بوده است. در رابطه با فعالیت آنزیم گایاکول پراکسیداز، عصاره باعث افزایش فعالیت آنزیم در هر دو گیاهچه گردیده است. نتایج نشان دادند که فعالیت آنتی اکسیدانی و میزان ترکیبات فنلی برگهای شاخه های غنچه دار، میوه دار و بدون غنچه و میوه گیاه برگ بو با یکدیگر متفاوت میباشد. همچنین به علت بالا بودن میزان ترکیب 1,8-Cineole در ترکیبات اسانس و اهمیت کاربردی آن، می توان از اسانس برگ بو در سطح صنعتی استفاده نمود.
کلمات کلیدی: برگ بو، پتانسیل آنتی اکسیدانی، ترکیبات فنلی، اسانس، اثرات آللوپاتیک
فهرست مطالب
عنوان صفحه
فصل اول: مقدمه
TOC o "1-3" h z u 1-1-نقش دفاعی متابولیت های ثانویه در شرایط تنش PAGEREF _Toc408173972 h 21-2-رادیکال های آزاد و اثرات سوء آن بر گیاه PAGEREF _Toc408173973 h 31-3-مکانیسم های دفاعی گیاهان در برابر گونه های فعال اکسیژن (ROS)ها PAGEREF _Toc408173974 h 51-4-اهمیت آنتی اکسیدان های گیاهی PAGEREF _Toc408173975 h 61-5-ویژگی های آنتی اکسیدانی ترکیبات فنلی PAGEREF _Toc408173976 h 81-6-مبحث اسانس PAGEREF _Toc408173977 h 91-6-1-روغن های اسانسی PAGEREF _Toc408173978 h 91-6-2-مصارف و کاربرد روغن های اسانسی PAGEREF _Toc408173979 h 91-6-3-روش های استخراج روغن های اسانسی PAGEREF _Toc408173980 h 101-6-4-روش های جداسازی ترکیبات روغن های اسانسی PAGEREF _Toc408173981 h 111-6-4-1-روش کروماتوگرافی گازی(GC) PAGEREF _Toc408173982 h 111-6-5-بررسی تکنیک کروماتوگرافی گازی-طیف سنج جرمی (GC/MS) PAGEREF _Toc408173983 h 131-7-مبحث آللوپاتی PAGEREF _Toc408173984 h 131-8-خصوصیات کلی تیره برگ بو PAGEREF _Toc408173985 h 161-9-خصوصیات گیاه شناسی گیاه برگ بو PAGEREF _Toc408173986 h 16عنوان صفحه
1-10-خصوصیات اکولوژیکی گیاه برگ بو PAGEREF _Toc408173987 h 171-11-خواص درمانی گیاه برگ بو PAGEREF _Toc408173988 h 181-12-سایرکاربردهای گیاه برگ بو PAGEREF _Toc408173989 h 19فصل دوم: مروری بر پژوهش های پیشین
2-1-پژوهش های انجام شده در زمینه ی اندازگیری فعالیت آنتی اکسیدانی گیاهان PAGEREF _Toc408173990 h 212-2-پژوهش های انجام شده در زمینه ی اندازه گیری میزان ترکیبات فنلی گیاهان PAGEREF _Toc408173991 h 232-3-پژوهش های انجام شده در زمینه ی شناسایی ترکیبات موجود در اسانس گیاهان PAGEREF _Toc408173992 h 242-4-پژوهش های انجام شده در زمینه ی اندازگیری فعالیت آللوپاتی گیاهان PAGEREF _Toc408173993 h 26اهداف پژوهش PAGEREF _Toc408173994 h 29فصل سوم: مواد و روش ها
3-1-جمع آوری و آماده سازی برگهای گیاه برگ بو PAGEREF _Toc408173995 h 313-2-عصاره گیری PAGEREF _Toc408173996 h 333-2-1-تهیه عصاره متانولی PAGEREF _Toc408173997 h 333-2-2-تهیه عصاره آبی PAGEREF _Toc408173998 h 333-3-تعیین پتانسیل آنتی اکسیدانی با استفاده از روش DPPH PAGEREF _Toc408173999 h 33عنوان صفحه
3-3-1-مواد و محلول های مورد نیاز PAGEREF _Toc408174000 h 343-3-2-روش آزمایش PAGEREF _Toc408174001 h 343-3-3-تهیه محلول استاندارد PAGEREF _Toc408174002 h 353-4-اندازه گیری میزان ترکیبات فنلی کل (Total Phenolics) با استفاده از معرف Folin-Ciocalteu PAGEREF _Toc408174003 h 363-4-1-مواد و محلول های مورد نیاز PAGEREF _Toc408174004 h 363-4-2-روش آزمایش PAGEREF _Toc408174005 h 373-4-3-تهیه محلول استاندارد PAGEREF _Toc408174006 h 383-5-بررسی ترکیبات اسانس برگ گیاه برگ بو PAGEREF _Toc408174007 h 393-5-1-اسانس گیری PAGEREF _Toc408174008 h 393-5-2-آزمایش های مربوط به تعیین ترکیبات موجود در اسانس برگ گیاه برگ بو PAGEREF _Toc408174009 h 393-5-2-1-معرفی دستگاه کروماتوگراف گازی متصل به طیف سنج جرمی (GC/MS) PAGEREF _Toc408174010 h 393-6-بررسی پتانسیل آللوپاتی عصاره آبی گیاه برگ بو PAGEREF _Toc408174011 h 403-6-1-اثر عصاره آبی برگ گیاه برگ بو بر میزان کلروفیل و کاروتنوئید برگ گیاهچه های گندم و شاهی PAGEREF _Toc408174012 h 403-6-1-1-مواد و محلول های مورد نیاز PAGEREF _Toc408174013 h 40عنوان صفحه
3-6-1-2-آماده سازی گیاهان PAGEREF _Toc408174014 h 413-6-1-3-روش آزمایش PAGEREF _Toc408174015 h 413-6-2-اثر عصاره آبی برگ گیاه برگ بو بر میزان فعالیت آنزیم گایاکول پراکسیداز استخراج شده از برگ گیاهچه های گندم و شاهی PAGEREF _Toc408174016 h 423-6-2-1-مواد و محلول های مورد نیاز PAGEREF _Toc408174017 h 423-6-2-2-آماده سازی گیاهان PAGEREF _Toc408174018 h 433-6-2-3-استخراج آنزیم گایاکول پراکسیداز PAGEREF _Toc408174019 h 433-6-2-4-تعیین فعالیت آنزیم PAGEREF _Toc408174020 h 43تجزیه و تحلیل آماری داده ها PAGEREF _Toc408174021 h 45فصل چهارم: نتایج
4-1-پتانسیل آنتی اکسیدانی برگ قسمت های مختلف شاخه گیاه برگ بو با استفاده از DPPH PAGEREF _Toc408174022 h 474-2- میزان ترکیبات فنلی کل (Total Phenolics) با استفاده از معرف Folin-Ciocalteu PAGEREF _Toc408174023 h 514-3-مقایسه بازده اسانس برگ قسمت های مختلف شاخه گیاه برگ بو PAGEREF _Toc408174024 h 544-4-شناسایی ترکیبات موجود در اسانس برگ گیاه برگ بو PAGEREF _Toc408174025 h 55عنوان صفحه
4-4-1-شناسایی ترکیبات موجود در اسانس برگ های شاخه غنچه دار گیاه برگ بو PAGEREF _Toc408174026 h 554-4-2-شناسایی ترکیبات موجود در اسانس برگ های شاخه میوه دار گیاه برگ بو PAGEREF _Toc408174027 h 554-4-3-شناسایی ترکیبات موجود در اسانس برگ های شاخه بدون میوه و غنچه گیاه برگ بو PAGEREF _Toc408174028 h 564-4-4-مقایسه بین ترکیبات عمده موجود در اسانس برگ قسمت های مختلف شاخه گیاه برگ بو PAGEREF _Toc408174029 h 624-5-پتانسیل آللوپاتی عصاره آبی گیاه برگ بو PAGEREF _Toc408174030 h 634-5-1-اثر عصاره آبی برگ های شاخه غنچه دار گیاه برگ بو بر میزان کلروفیل برگ گیاهچه های گندم و شاهی PAGEREF _Toc408174031 h 634-5-2-اثر عصاره آبی برگ های شاخه غنچه دار گیاه برگ بو بر میزان کاروتنوئید برگ گیاهچه های گندم و شاهی PAGEREF _Toc408174032 h 644-5-3-اثر عصاره آبی برگ های شاخه غنچه دار گیاه برگ بو بر میزان فعالیت آنزیم گایاکول پراکسیداز استخراج شده از برگ گیاهچه های گندم و شاهی PAGEREF _Toc408174033 h 67فصل پنجم: بحث
5-1-پتانسیل آنتی اکسیدانی برگ قسمت های مختلف شاخه گیاه برگ بو با استفاده از روش DPPH PAGEREF _Toc408174034 h 70عنوان صفحه
5-2-میزان ترکیبات فنلی کل (Total Phenolics) با استفاده از معرف Folin-Ciocalteu PAGEREF _Toc408174035 h 715-3-شناسایی ترکیبات موجود در اسانس برگ گیاه برگ بو PAGEREF _Toc408174036 h 715-4-بررسی پتانسیل آللوپاتی عصاره آبی گیاه برگ بو PAGEREF _Toc408174037 h 735-4-1-اثر عصاره آبی برگ های شاخه غنچه دار گیاه برگ بو بر میزان کلروفیل برگ گیاهچه های گندم و شاهی PAGEREF _Toc408174038 h 735-4-2-اثر عصاره آبی برگ های شاخه غنچه دار گیاه برگ بو بر میزان کاروتنوئید برگ گیاهچه های گندم و شاهی PAGEREF _Toc408174039 h 735-4-3-اثر عصاره آبی برگ های شاخه غنچه دار گیاه برگ بو بر میزان فعالیت آنزیم گایاکول پراکسیداز استخراج شده از برگ گیاهچه های گندم و شاهی PAGEREF _Toc408174040 h 74نتیجه گیری کلی PAGEREF _Toc408174041 h 75پیشنهادات پژوهشی آینده PAGEREF _Toc408174042 h 76فهرست منابع فارسی PAGEREF _Toc408174043 h 77فهرست منابع انگلیسی PAGEREF _Toc408174044 h 78
فهرست جدول ها
عنوان صفحه
TOC o "1-3" h z u
جدول3-1- مخلوط واکنش جهت سنجش فعالیت آنزیم گایاکول پراکسیداز44
جدول 4-1 پتانسیل آنتی اکسیدانی بر حسب میکرومول ترولکس بر گرم وزن خشک، مقادیر IC50 بر حسب میلی گرم در میلیلیتر و درصد مهار رادیکال های آزاد DPPH توسط عصاره ی برگ های شاخه.51
جدول 4-2 میزان ترکیبات فنلی کل عصاره ی متانولی برگ های شاخه بر حسب میلی گرم گالیک اسید بر گرم وزن خشک54
جدول 4-3- بازده اسانس برگ های قسمت های مختلف شاخه گیاه برگ بو54
جدول 4-4- ترکیبات تشکیل دهنده اسانس برگ گیاه برگ بو57

فهرست شکل ها
عنوان صفحه
شکل 3-1-شاخه گیاه برگ بو...............................................................................................................32
شکل 3-2-قسمت های مختلف شاخه برگ بو، شاخه غنچه دار(الف)، شاخه میوه دار(ب)، شاخه بدون غنچه و میوه(ج)..............................................................................................................................32
شکل 4-1- منحنی استاندارد ترولکس بر حسب میکرومول49
شکل 4-2- اثر غلظت های مختلف (mg ml-1 ) عصاره متانولی برگ های شاخه غنچه دار(الف)، برگ های شاخه میوه دار(ب) و برگ های شاخه بدون میوه و غنچه(ج) بر جذب محلول DPPH.50
شکل 4-3- منحنی استاندارد گالیک اسید برحسب میکروگرم درمیلی لیتر52
شکل 4-4- میزان جذب معرف Folin-Ciocalteu در غلظت های مختلف(mg ml-1 ) عصاره متانولی برگ های شاخه غنچه دار(الف)، برگ های شاخه میوه دار(ب) و برگ های شاخه بدون میوه و غنچه(ج)53
شکل 4-5- کروماتوگرام اسانس برگ های شاخه غنچه دار گیاه برگ بو.59

متن کامل در سایت امید فایل 

شکل 4-6- کروماتوگرام اسانس برگ های شاخه میوه دار گیاه برگ بو.60
شکل 4-7- کروماتوگرام اسانس برگ های شاخه بدون غنچه و میوه گیاه برگ بو....................61
شکل 4-8- مقایسه بین ترکیبات عمده موجود در اسانس برگ قسمت های مختلف شاخه گیاه برگ بو62
عنوان صفحه
شکل 4-9- اثر غلظت های مختلف عصاره آبی برگ های شاخه غنچه دار گیاه برگ بو بر میزان کلروفیل برگ گیاه تک لپه گندم (الف) و گیاه دولپه شاهی (ب)..65
شکل 4-10- اثر غلظت های مختلف عصاره آبی برگ های شاخه غنچه دار گیاه برگ بو بر میزان کاروتنوئید برگ گیاه تک لپه گندم (الف) و گیاه دولپه شاهی (ب)..66
شکل 4-11- اثر غلظت های مختلف عصاره آبی برگ های شاخه غنچه دار گیاه برگ بو بر میزان فعالیت آنزیم گایاکول پراکسیداز از برگ گیاه تک لپه گندم (الف) و گیاه دولپه شاهی (ب)..68

فصل اول
مقدمه
بشر در طول قرن ها به گیاهان به عنوان منبعی از کربوهیدرات، پروتئین و چربی وابستگی کامل داشته است. عمدتاً یکسری از واکنش های شیمیایی که واسطه آنزیمی دارند، در گیاه زنده به عنوان متابولیسم شناخته می شوند. این واکنش های شیمیایی با هم هماهنگ شده تا مسیرهای متابولیکی که در آنها سنتز مولکولهایی مثل قندها، اسیدهای آمینه، اسیدهای چرب عمده، نوکلئوتیدها و پلیمرهای حاصل از آنها (DNA RNA,) انجام می شود، به دست آیند. این تجمع به عنوان متابولیسم اولیه در نظر گرفته می شود و ترکیبات تولید شده که برای زنده ماندن و سالم ماندن گیاه لازم هستند متابولیت اولیه نامیده می شوند. همچنین در گیاهان، مسیرهای متابولیکی دیگری نیز وجود دارد که محصول این مسیرها برای گیاه کاملاً مشخص نیست که به این ترکیبات متابولیت های ثانویه اطلاق می گردد و به مسیر تولید آنها متابولیسم ثانویه می- گویند.[Ramachandra Rao Ravishankar, 2002]
متابولیت های اولیه در بین تمام گیاهان مشترک هستند ولی نوع و میزان متابولیت های ثانویه از یک گونه گیاهی به گونه ای دیگر ممکن است متفاوت باشد. متابولیت های ثانویه گیاهی براساس نحوه بیوسنتز به ترپن ها، فنولیک ها و ترکیبات ازت دار تقسیم می شوند [Taiz [Zeiger, 2002.
1-1-نقش دفاعی متابولیت های ثانویه در شرایط تنشبا توجه به این که امروزه نقش دفاعی متابولیت های ثانویه برای همه تقریباً پذیرفته شده است، اما هنوز بررسی سازوکار تأثیر تنش های محیطی بر تولید این مواد تصویر پیچیده و مبهمی پیش روی ما می گذارد.[Ko et al., 2010; Efeoglu et al., 2009]
به طور کلی می توان گفت گیاهان، طیف وسیعی از تنش‌های محیطی را که نهایتاً منجر به بروز
تنش اکسیداتیو در گیاه می‌شود، درک می کنند. مکانیسم مقاومت در برخی از تنش‌ها، به صورت یک ارتباط درونی و نتیجه یک برنامه ریزی هماهنگ و پیچیده است [Blokhina et al., [2003.
تنش های محیطی بر رشد و نمو، ساختار فیزیولوژیک گیاه، سنتز پروتئین ها، فعالیت های آنزیمی و غیرآنزیمی، تنفس سلولی و متابولیسم سلولی تأثیر دارند. قرار گرفتن در معرض تنش، ممکن است باعث افزایش تولید گونه های فعال اکسیژن و ایجاد تنش اکسیداتیو شود[Lewitt, [2009.
تنش اکسیداتیو سبب تغییرات فیزیولوژیک و القای پاسخ های متابولیک خاص با القای سنتز برخی از متابولیت های ثانویه مانند آنتوسیانین ها، ترکیبات فنلی و فلاونوئیدی و پرولین برای کنترل و خنثی کردن رادیکال های آزاد می شود. هر کدام از این مواد دارای ساختار و خصوصیات بیوشیمیایی منحصر به فرد است و با مکانیسم های متفاوتی در جاروب کردن رادیکال های اکسیژن شرکت می کنند و در نتیجه باعث افزایش مقاومت سلول در مقابل عوامل تنش زا می- شود[Mittler, 2004].
متابولیت های ثانویه گیاهان از جمله فنل و فلاونوئید کل با پتانسیل قوی برای پاکسازی رادیکالهای آزاد در تمام قسمت های مختلف گیاهان مانند برگ، میوه، دانه، ریشه و پوست وجود دارند[Mathew & Abraham, 2006].
1-2-رادیکال های آزاد و اثرات سوء آن بر گیاهدکتر دنهام هارمون اولین کسی بود که رادیکال های آزاد را کشف و به ارتباط بین رادیکال های آزاد و فرایند پیری در انسان اشاره کرد. وی زمانی نظریه ی خود را ارائه کرد که توانست با دادن مواد ضداکسایشی مختلف به برخی پستانداران، به طول عمر آنها اضافه کند[Leduc, 2002].
تولید رادیکال های آزاد مسئله ای طبیعی است و در طی عمل تنفس به وجود می آید. رادیکال
های آزاد مولکول هایی با یک الکترون آزاد آماده واکنش هستند و در حین واکنش اکسیژن با برخی مولکولهای دیگر تولید می شوند. اگر به طور ناگهانی تعداد زیادی از آنها در گیاه تولید شود با بعضی قسمت های سلول مانندDNA و غشای سلول واکنش نشان داده و باعث تخریب عمل سلول یا حتی مرگ آنها می شود. البته در حالت عادی، سیستم دفاعی گیاه این رادیکال های آزاد را خنثی و بی ضرر می کند[Huang, 1992; Suhaj, 2004].
از جمله رادیکال های آزاد تولید شده در گیاهان می توان به گونه های فعال اکسیژن (ROS) اشاره کرد که شامل رادیکال سوپر اکسید (O2)، رادیکال هیدروکسیل (OH)، اکسیژن منفرد (O2) و پراکسید هیدروژن (H2O2) می باشند[Karuppanapandian et al., [2011.
بسیاری از عوامل محیطی بعنوان دلایل افزایش شکل گیری رادیکال های آزاد شناخته شدند. از آن جمله می توان به عوامل حساسیت زایی چون الکل، دود سیگار، آلودگی هوا، استرس و فشارهای محیطی، حشره کشها، اشعه ماوراء بنفش و دیگر تشعشعات یونی و بسیاری از سم ها اشاره کرد. همچنین برخی از فلزات سنگین سمی نظیر سرب و کادمیوم نیز واکنش های زنجیره ای رادیکال های آزاد را حتی تا چندین هزار برابر افزایش می دهند و بنابراین یکی از دلایل سمی بودن اینگونه فلزات، رادیکال های آزاد می باشد. بیشترین اثر تخریبی رادیکال های آزاد متوجه غشاء سلولی و غشاء اندامک های داخل سلولی نظیر غشاء میتوکندریهاست. غشاء های بیولوژیکی از محتوای فسفولیپید به همراه نسبت بالایی از اسیدهای چرب غیر اشباع برخوردارند و از این رو به فشار اکسایشی (اثر تخریبی رادیکال های آزاد) بسیار حساسند و به شدت به واکنش های زنجیره ای کمک می کنند[Leduc, 2002].
آسیب به غشاء فسفولیپیدی سلول، موجب پراکسیداسیون لیپیدهای غشاء و سخت شدن دیواره-ی سلولها می شود. در این صورت سلول نمی تواند بصورت متناسب مواد غذایی مورد نیاز و نیز سیگنال هایی که از دیگر سلولها برای اجرای یک عمل صادر می شود (نظیر تکانه های عصبی) را دریافت کند و بدین ترتیب بسیاری از فعالیت های سلول تحت تاثیر قرار می گیرد[Leduc, [2002.
ناتوانی گیاه در شرایط تنش زا برای مهار انواع اکسیژن فعال (ROS) در نهایت باعث بروز علائم ناشی از صدمات اکسیداتیو می‌شود [Blokhina et al., 2003 ]که برای کاهش اثرات سمی تنش اکسیداتیو، مکانیسم‌های متنوع دفاعی در گیاه باید فعال شود ]کافی و همکاران، 1382.[
با فعال شدن مکانیسم های دفاعی میزان آنتی اکسیدانها افزایش یافته و آنزیم های مهار کننده ROS ها در جهت کاهش اثرات سمی ناشی از تنش اکسیداتیو، افزایش پیدا می‌کنند ]کافی و همکاران، 1382.[
1-3-مکانیسم های دفاعی گیاهان در برابر گونه های فعال اکسیژن (ROS)هادر حال حاضر ROS ها مسئول برخی آسیب های جدی القا شده به وسیله ی تنش ها به غشاء سلولی و ماکرومولکول های اساسی شامل رنگیزه های فتوسنتزی، پروتئین ها، اسیدهای هسته- ای و لیپیدها هستند[Lin Kao, 2000 ].
گزارشهای مختلفی بیان می کنند که تنش اکسیداتیو افزایشی را در پاسخ سیستم های آنزیمی مربوط به فرایندهای جاروب کردن گونه های فعال اکسیژن تحریک می کند[ Joans [Smirnoff, 2005 Apel Hirt, 2000.
در واقع پاسخ آنتی اکسیدانی، فرآیندی مهم برای محافظت گیاهان در مقابل آسیب های اکسیداتیوی است که در اثر طیف وسیعی از تنش های محیطی شامل شوری، خشکی، فلزات سنگین و سرما و غیره ایجاد می شود[Mittler et al., 2004 ].
آنتی اکسیدان ها به موادی گفته می شود که قادر به ایجاد تأخیر، کُندکردن و حتی توقف فرایندهای اکسیداسیون می باشند. این ترکیبات می توانند به نحو مطلوبی از تغییر در رنگ و طعم مواد غذایی در نتیجه واکنش های اکسیداسیون جلوگیری کنند.[ Halliwel et al., [1995.
ترکیبات ضداکسایشی براساس مکانیسم واکنش آنها اغلب به دو گروه عمده طبقه بندی میشوند: گروه اول ضداکساینده های شکننده زنجیر رادیکالها و گروه دوم ضد اکساینده های مهارکننده رادیکالها. ضداکساینده های گروه اول، رادیکال های آزاد واکنش پذیری مثل هیدروکسیل را از طریق واکنش انتقال اتم هیدروژن بین هیدروکسیل و ضداکساینده ها، به مولکولهای پایدار تبدیل می کنند. در نتیجه واکنش های زنجیرهای اتواکسیداسیون بین رادیکال های آزاد و مولکولهای سلولی به اتمام می رسد.
گروه دوم، واکنش مهار اکسیداسیون را هم از طریق تبدیل پیش سازهای واکنش اکسیداسیون به گونه های غیرفعال و هم از طریق مهار ROS ها انجام می دهند .این گروه شامل ضداکساینده-های آنزیمی و غیرآنزیمی می باشد[Ou et al., 2002 ].
سیستم آنزیمی شامل آنزیم های کاتالاز(CAT)، سوپراکسید دیسموتاز(SOD)، دهیدروآسکوربات ردوکتاز(DHAR)، آسکوربیک پراکسیداز(APOX) و گلوتاتیون ردوکتاز (GR)می باشد. سیستم غیرآنزیمی شامل آسکوربیک اسید(ASA)، آلفاتوکوفرول)ویتامین(E ، گلوتاتیون(GS)، کاروتنوئیدها و ترکیبات فنلی می باشد.[Yordanova, 2003 ]

1-4-اهمیت آنتی اکسیدان های گیاهی
مواد اکسید کننده و رادیکالها به عنوان عوامل واسطه بیماری ها در انسان شناخته شده اند اما عموماً توسط آنتی اکسیدانها در اشخاص سالم، خنثی می شوند[Pekkarinen et al., 2004].
آنتی اکسیدانها از لحاظ بیولوژیکی ترکیباتی فعال محسوب می شوند و از دیدگاه سلامت شغلی نیز دارای اهمیت هستند چون بدن را در برابر آسیب های ناشی از گونه های فعال اکسیژن(ROS)، گونه-های فعال نیتروژن (RNS)و گونه های فعال کلر(RCS) که منجر به بروز بیماریها می شوند محافظت می نمایند[Pekkarinen et al., 2004; Shahidi [Naczk, 2004; Zaveri, 2006.
علیرغم وجود آنتی اکسیدانهای مختلف در پلاسما، سیستم دفاعی بدن به تنهایی قادر به از بین بردن رادیکال های آزاد ایجاد شده در بدن نیست[Young & Woodside, 2001 ]. از طرفی مطالعات اپیدمیولوژیکی حکایت از آن دارد که جذب آنتی اکسیدان ها از منابع غذایی رژیمی در پیشگیری و درمان بسیاری از بیماریها مرتبط است .[ Hamad et al., 2010 ]گزارشات اخیر نیز دلالت بر وجود یک ارتباط معکوس بین رژیم های غذایی شامل غذاهای غنی از ضداکساینده و بروز بیماریهای انسانی دارد[Olukemi et al., 2005 ]، به همین جهت بدن نیاز به دریافت آنتی اکسیدانها از منابع خارجی دارد که ازطریق منابع غذایی تأمین می شود [Young & [Woodside, 2001.
نظر به این که گیاهان یکی از منابع مهم آنتی اکسیدانها می باشند[Lindberg Madsen & [Bertelsen, 1995، امروزه بسیاری از متخصصین تغذیه برای تأمین آنتی اکسیدانهای مورد نیاز بدن مصرف گیاهان، میوه جات و سبزیجات را توصیه می کنند، زیرا معمولاً مصرف آنتی- اکسیدانهای گیاهی عوارض جانبی کمتر و درمان بهتری ایجاد می نمایند[Frankel, 1999].
شواهد بسیار زیادی وجود دارد که سمی بودن و اثرات سوء تغذیه ای آنتی اکسیدانهای ساختگی اضافه شده به مواد غذایی مانند بوتیل هیدروکسی آنیزول(BHA)، بوتیل هیدروکسی تولوئن (BHT) و ترت بتا هیدروکسی کینون (TBHQ)را تأیید می کند. علاوه بر این آثار سوء، خطرات آسیب کبدی و ایجاد سرطان در حیوانات آزمایشگاهی از معایب استفاده از آنتی- اکسیدانهای ساختگی می باشد[Gao et al., 1999; Williams, 1999 ]. بنابراین نیاز به آنتی اکسیدانهای قوی با سمیت کمتر و اثر بخشی بیشتر یک ضرورت اجتناب ناپذیر است[Frankel, 1999 ].
پس گیاهانی که غنی از ترکیبات آنتی اکسیدان بوده می توانند باعث حفاظت سلولها از آسیبهای اکسیداتیو شوند[Kumaran & Karunakaran, 2006 ]، که این درجه فعالیت آنتی-اکسیدانی و میزان افزایش آنتی اکسیدانهای گیاهی به گونه ی گیاه، مرحله ی نموی، شرایط متابولیک، طول مدت و شدت تنش بستگی دارد.
1-5-ویژگی های آنتی اکسیدانی ترکیبات فنلی
این ترکیبات گروه بزرگی از مواد طبیعی گیاهی شامل فلاونوئیدها، تانن ها، آنتوسیانین ها و غیره می باشند که معمولا در میوه جات، سبزیجات، برگ ها، دانه، ریشه و در سایر قسمت های گیاه دیده می شوند. این مواد منافع قابل توجهی در زمینه صنایع غذایی، داروسازی و پزشکی با توجه به طیف گسترده ای از اثرات مطلوب زیستی از جمله خواص آنتی اکسیدانی، دارند[Raghavendra et al., 2010 ].
ترکیبات فنلی با داشتن خاصیت آنتی اکسیدانی و آنتی رادیکالی می توانند نقش مهمی در حفظ سلامتی انسان ایفا نمایند[Shariatifar, 2011 ]. چون اثرات سلامتی بخش و مفید مصرف مواد غذایی گیاهی تا حدودی به حضور مواد فنلی نسبت داده می شود که با خطرات ناشی از بیماری های قلبی-عروقی، سرطان، آب مروارید و بیماری های مختلف در تقابل هستند. این اثرات از طریق جلوگیری از اکسیداسیون چربی ها، جهش DNA و در مراحل بعدی آسیب بافتی حاصل می شوند[Pekkarinen et al., 2004].
ترکیبات فنلی از توانایی جاروب کردن رادیکال های آزاد از قبیل گونه های فعال اکسیژن برخوردارند که این توانایی توسط قابلیت آنها به عنوان عوامل دهنده ی هیدروژن یا الکترون شکل گرفته است.[Fernandez-Pachon et al., 2006 ] بنابراین با توجه به شیوع بالای بیماریهای مزمن و فرسایشی منطقی است که برای تأمین آنتی اکسیدانهای مورد نیاز بدن از گیاهان استفاده شود و به خصوص گیاهانی که فنل و فلاونوئید کل بالایی داشته باشند.
در نهایت تثبیت دوباره تعادل بین مواد اکسید کننده و آنتی اکسیدان به سلول ها اجازه می دهد تا عمل فیزیولوژیک نرمال خود را مجددا بدست آورند[Schieber et al., 2001 ].
1-6-مبحث اسانس
1-6-1-روغن های اسانسیطبق یک تعریف زیست شناختی روغن های اسانسی مخلوط پیچیده ای از بو ها و ترکیبات فرار با بخار هستند که از اندام های مختلف یک گیاه قابل استخراج می باشند[Atal Kaupur, [1989. ترکیبات معطر گیاه یکی از پدیده های جالب متابولیسم گیاه است. روغن های اسانسی از دیدگاه شیمیایی مخلوط هایی بسیار پیچیده شامل ترپنها، سزکوئی ترپنها، مشتقات اکسیژنه آنها و ترکیبات دیگر هستند. در روغن های اسانسی، ترپنهای هیدروکربنه و اکسیژنه دار به تعداد زیاد یافت می شوند و به علت اینکه در مجاورت هوا و در حرارت معمولی تبخیر می شوند به آنها روغن های فرار (Volatile Oils)، روغن های اتری (Ethereal Oils) و یا روغن های اسانسی (Essential Oils) می گویند. روغن های اسانسی می توانند در سنتز های گیاهی شرکت کنند و احتمالا در سنتر ترکیبات اصلی به عنوان واسطه مورد نیاز گیاه وارد عمل می شوند] کوشک آبادی، 1359 [. به طور کلی اسانس ها با آب قابل امتزاج نیستند ولی بویشان در آب ماندگار است. حلال اصلی آنها الکل، اتر و سایر حلال های آلی می باشد[Atal Kaupur, 1989].
روغن های اسانسی در هنگام استخراج معمولا بیرنگ هستند ولی پس از مدتی در مجاورت هوا اکسید شده و تیره می شوند و یا اینکه بصورت رزین در می آیند. بنابراین برای جلوگیری از تغییر رنگ باید آنها را در محل های تاریک و خشک با درپوش های مطمئن نگاهداری کرد.
1-6-2-مصارف و کاربرد روغن های اسانسیتعداد زیادی از گیاهان معطر به علت داشتن اسانس مورد استفاده قرار می گیرند. مهمترین کاربرد گیاهان معطر و اسانس های حاصل از آنها، معطر ساختن مواد غذایی می باشد. در اکثر مواقع اسانسهای استخراج شده از گیاهان به عنوان دارو بکار می روند. اسانس ها علاوه بر مصارف دارویی، در صنایع غذایی، بهداشتی و آرایشی بکار می روند. اسانس ها ممکن است دارای خاصیت دورکنندگی حشرات باشند و بدین وسیله از خراب شدن گلها و برگها جلوگیری می کنند و یا ممکن است به عنوان جلب کننده حشرات، عمل گرده افشانی را تسهیل نماید.
مشخص شده است که اغلب اسانس های گیاهی استخراج شده از گیاهان دارای خواص حشره کشی، ضد قارچی، ضد انگل، ضد باکتری، ضد ویروس، آنتی اکسیدانی و سیتوتوکسیک می- باشند[Kordali et al., 2005 ].
بنابراین اسانس های گیاهی در زمینه های فارماکولوژیکی، داروشناسی گیاهی، میکروبیولوژی پزشکی، کلینیکی و فیتوپاتولوژی شدیداً غربالگری شده و مورد استفاده قرارگرفته-اند[Deferera et al., 2000 ].
1-6-3-روش های استخراج روغن های اسانسیبه دلیل کاربرد اسانس های اکثر گیاهان معطر در صنایع مختلف، یافتن بهترین روش استخراج برای بهبود کیفیت اسانس ها در راستای رسیدن به مناسب ترین ترکیب شیمیایی مورد نظر ضروری است. عمده ترین روش های تولید روغن های اسانسی بدین ترتیب می باشد:
الف) روش تقطیر که شامل تقطیر با آب، تقطیر با بخار آب، تقطیر با آب و بخار آب، تقطیر در خلاء و تقطیرمولکولی می باشد.
ب) روش عصاره گیری که شامل فشردن، استفاده از حلال های آلی فرار، استفاده از حلال های غیر فرار در دمای محیط و استفاده از حلال های غیر فرار طی حرارت می باشد.
ج) روش کاربرد گاز CO2
1-6-4-روش های جداسازی ترکیبات روغن های اسانسی
روغن های اسانسی معمولا مخلوط پیچیده ای از ترکیبات شیمیایی می باشند. بیشتر روغن ها از یک یا چند ترکیب اصلی و در کنار این ترکیب های اصلی، ترکیباتی دیگر با اهمیت کمتر تشکیل شده اند. بدلیل تنوع زیاد در میزان ترکیبات مختلف موجود در روغنها، مشکلات زیادی نیز ممکن است در جداسازی آنها بوجود آید[Barheim svendsen Scheffer, 1984]. برای جداسازی ترکیبات روغن های اسانسی از روشهای زیر استفاده می شود:
الف) تقطیر جزء به جزء
ب) کروماتوگرافی ستون مایع
ج) کروماتوگرافی لایه نازک
د) کروماتوگرافی گازی
ه) کروماتوگرافی مایع با کارایی بالا
و) کروماتوگرافی جریان متقاطع قطره ای
ز) کروماتوگرافی جریان متقاطع محفظه ای چرخشی
1-6-4-1-روش کروماتوگرافی گازی(GC)کروماتوگرافی گازی که امروزه کاربرد گسترده ای دارد روشی برای جداسازی و اندازه گیری اجزای فرار یک مخلوط در حداقل زمان بدون تجزیه شدن آنها می باشد.
قسمت های گوناگون دستگاه GC عبارت است از:
1- سیلندر گاز حامل(Carrier Gas Tank or Cylinder )
(Flow & Pressure Regulators) ادوات تنظیم فشار و جریان 2-
(Sample Injection Chamber) محل تزریق نمونه 3-
(Column) ستون 4-
(Detector) آشکارساز 5-
(Oven) محفظه های گرمکن 6-

پایان نامه - نمونه پژوهش علمی

شکل 1-1 : یک سیکل از سیگنال ECG
پتانسیل عمل عضله قلبفرآیند انقباض هماهنگ بخش‌های مختلف قلب توسط پتانسیل عمل در سلول‌های موجود در بافت قلب انجام می‌گیرد. در ادامه مراحل مختلف پتانسیل عمل در یک سلول قلبی جهت ایجاد انقباض ماهیچه قلب بررسی می‌گردد[8].
مرحله استراحت : پیش از وقوع پتانسیل عمل، مرحله استراحت بر غشا حاکم است. در این مرحله گفته می‌شود که غشا پلاریزه یا قطبی است. زیرا پتانسیل آن 90- میلی‌ولت است.
مرحله دپلاریزاسیون :در این مرحله غشا ناگهان نسبت به یون سدیم نفوذپذیر می‌شود و اجازه می‌دهد تا تعداد بی‌شماری یون مثبت سدیم به درون آکسون جاری شود. حالت طبیعی پلاریزه با پتانسیل 90- میلی‌ولت از بین می‌رود و پتانسیل به سرعت در جهت مثبت بالا می‌رود. به‌این حالت دپلاریزاسیون می‌گویند.
مرحله رپلاریزاسیون : در چند ده‌هزارم ثانیه بعد از اینکه غشا به شدت نسبت به سدیم نفوذپذیر گردید،‌کانال‌های سدیم شروع به بسته شدن می‌کنند و کانال‌های پتاسیمی به میزان بیشتری نسبت به حالت طبیعی بازمی‌گردند. سپس انتشار سریع یون‌های پتاسیم به خارج، مجددا پتانسیل غشا را به حالت منفی زمان استراحت می‌رساند؛ به‌این حالت رپلاریزاسیون غشا می‌گویند.
موج P :انتشار پتانسیل تحریک از طریق دهلیز، باعث انقباض دهلیز میشود )دپلاریزاسیون( و موج P را تولید می‌کند. دامنه موج P به طور نرمال کم است.
منحنی QRS :منحنی QRS مربوط به دوره زمانی انقباض یا دپلاریزاسیون بطنی است. سیگنال رپلاریزاسیون دهلیزی مغلوب سیگنال بسیار بزرگتر بطنی می شود. این سیگنال حاصل دپلاریزاسیون بطنی است. منحنی QRS به دلیل حجم بافت بطنی که درگیر است سیگنال بسیار بزرگتری نسبت به موج P است.
موج T :موج T نتیجه انبساط یا رپلاریزاسیون بطن‌ها است و دارای طول زمانی بیشتری نسبت به منحنی QRS است، زیرا رپلاریزاسیون بطنی بسیار آهسته تر از دپلاریزاسیون اتفاق می‌افتد.
قطعه ST :بخش ST زمان بین دپلاریزاسیون و رپلاریزاسیون بطنی را نشان میدهد. بخش ST از پایان کمپلکس QRS شروع می‌شود و در آغاز موج T پایان مییابد. در حالت نرمال، بخش ST به‌اندازه 0.12 ثانیه یا کمتر است.
بازه QT:بازه QT از آغاز موج (Qi) Q شروع می‌شود و در نقطه پایان موج (Ti) Tتمام می‌شود، که نشان دهنده طول زمان سیکل دپلاریزاسیون یا رپلاریزاسیون است. اندازه نرمال زمانی بازه QTحدود 0.38 ثانیه است، و اندازه ‌آن در مردان و زنان و در سنین مختلف، متفاوت است. به عنوان یک قانون کلی، فاصله زمانی QT باید حدود 0.40 درصد فاصله زمانی R-R اندازه‌گیری شده باشد.
بیماریهای ضربان قلب :از تحلیل تغییرات ایجاد شده درشکل سیگنال نرمال الکتروکاردیوگرام می‌توان برای تشخیص بسیاری از انواع آریتمی و بیماری‌های قلبی استفاده شود. سیگنال الکتروکاردیوگرام می‌تواند به بخش‌ها و فواصل زمانی گوناگون تقسیم شود که با تعیین محدوده برای این بخش‌ها، ضربان‌های غیر نرمال تشخیص داده شوند. سیگنالهای ECG با توجه به شکل آنها و نوع آریتمی‌ها به گروه‌های مختلف تقسیم می شوند. انواع ضربان‌های قلبی با توجه به پایگاه داده MIT-BIH در جدول 1-1 نشان داده شده‌اند]6[.
Beat type Label
Normal beat N
Left bundle branch block L
Right bundle branch block R
Atrial premature beat A
Abberated atrial premature beat A
Nodal(junctional) premature beat J
Supraventricular premature beat S
Ventricular premature beat V
Fusion of ventricular and normal beat F
Ventricular flutter beat b or I
Nodal(junctional) escape beat J
Ventricular escape beat E
Fusion of paced and normal beat F
جدول 1-1 : ضربان های قلبی
در این تحقیق به طبقه‌بندی شش شکل مختلف سیگنال ECG که دارای بیشترین اهمیت هستند، پرداخته شده است. این ضربان‌ها عبارتند از:
نرمال (N)، بلوک شاخه دسته ای چپ (L یا LBBB)، بلوک شاخه دسته‌ای راست (R یا RBBB) و انقباض زودرس بطنی (V یا PVC) و ضربان زودرس دهلیزی (A) و تپش قلب (Pace beat).
بلوک شاخه دسته‌ای چپ (LBBB) و بلوک شاخه دسته‌ای راست (RBBB):

متن کامل در سایت امید فایل 

دسته‌ای از آریتمی‌ها مربوط به نارسایی‌های دسته‌ای هادی مختلف می باشند (بلوک شاخه دسته‌ای راست و بلوک شاخه دسته‌ای چپ). بلوکهای شاخه دسته‌ای (BBB) در اثر تأخیر در هدایت یکی از بخش‌های چپ (LBBB) یا راست (RBBB) سیستم هدایت بطنی رخ می‌دهد. به دلیل اینکه سیگنال در یکی از نیمه‌های بطن تأخیر یافته است، شکل QRS پهنتر می‌شود و گاهی نیز فرورفته می‌شود. این انسدادها معمولاً تاثیر بسیار کمی در عملکرد و کارآیی پمپاژ دارند و اما می‌توانند تغییر قابل ملاحظه‌ای در مسیر بردار قلبی و در نتیجه در شکل ظاهری ECG به وجود آورند. به همین دلیل این ضربان‌های قلبی غیر نرمال می‌توانند تغییرات دیگر ECG را که مشخص کننده بیماری‌ها (مثلا ایسکمی) می‌باشند را بپوشانند. در برخی موارد، این ناهنجاری‌های رسانش(LBBB و RBBB) نشانگر برخی از دیگر آسیب‌های بسیار مهم پنهان می باشند. برای نمونه، انسداد رگ های ریوی می‌تواند موجب یک بلوک شاخه دسته‌ای راست جدید و ایسکمی حاد پیشین می‌تواند موجب یک بلوک شاخه دسته‌ای چپ جدید شود. معمولاً هیچ درمانی برای بلوک شاخه دسته‌ای انجام نمی‌شود.
انقباض زودرس دهلیزی یا اکستراسیستول (APC):
گاهی اوقات ممکن است یک ریتم به وسیله ایمپالس‌هایی‌که از خارج گره سینوسی– دهلیزی‌SA سرچشمه گرفته باشند، متوقف شود. این ایمپالس‌ها قبل از اینکه یک دشارژ SA نرمال رخ دهد، اتفاق می‌افتند و در سراسر قلب انتشار پیدا می‌کنند، اگر میوکاردیوم (ماهیچه قلب) مقاوم نباشد، سبب می‌شوند تا به صورت زودرس منقبض شود. اکستراسیستول‌ها ممکن است از بالا (بالابطنی) یا از پایین (بطنی) گره دهلیزی بطنی سرچشمه بگیرند. اکستراسیستول‌ها ممکن است به صورت تکی یا در ردیف‌های کوتاه یا بلند اتفاق بیافتند.
انقباض زودرس بطنی(PVC):
ضربان‌های PVC یک شکل بسیار رایج از آریتمی‌ها می‌باشند. آنها یک شکل ضربان‌های قلبی غیر معمولی هستند که در آنها بطن به طور زودرس انقباض پیدا می‌کند. در طول یکPVC ، بطن قبل از اینکه دشارژ الکتریکی نرمال از گره SA فرا برسد، از نظر الکتریکی زودتر دشارژ شده و منقبض می‌گردد. این دشارژهای زودرس به دلیل تحریک‌پذیری الکتریکی عضله های قلبی بطن‌ها هستند. بعد از PVC سیستم الکتریکی قلب فوراً به حالت اولیه باز می‌گردد. این بازگردانی سبب یک توقف مختصر در ضربان قلبی می شود. ضربان PVC به وسیله منحنی‌های QRS پهن و گسترده شناخته می‌شود]5[.
ساختار کلی تحقیقدر این تحقیق ابتدا به بیان کلیات و روش انجام تحقیق به صورت خلاصه پرداخته شده است. در فصل دوم به مرور پژوهش‌های انجام شده در زمینه طبقه بندی سیکنال‌های قلبی و بیان روش کار آنها و مقایسه نتایج بدست آمده، پرداخته خواهد شد. در فصل سوم روش پیشنهادی به همراه توضیحات دقیق و فرمول آنها تشریح خواهد شد. در فصل چهارم مراحل شبیه‌سازی به صورت بخش به بخش بیان می‌شود. در فصل پنجم نتایج شبیه‌سازی و همچنین مقایسه با نتایج تحقیقات قبلی که در فصل دوم تشریج شده اند بیان می‌شود.

فصل دومپیشینه ‌پژوهش
2-1- مقدمههوشمند‌سازی فرآیند تشخیص بیماری‌های قلبی سالها است مورد بحث پژوهشگران تمامی کشور‌ها قرار گرفته است. این فرآیند شامل مراحلی است که طی آن سیگنال ECG به عنوان ورودی نرم افزار انتخاب می‌شود و انتظار این است که نرم افزار با دقت قابل قبولی سلامت یا بیماری و حتی نوع بیماری قلبی را تشخیص دهد. تمامی این نرم افزار‌ها پس از دریافت سیگنال، ویژگی‌های مناسب آن را استخراج و انتخاب کرده، سپس به تشخیص نوع بیماری می‌پردازد. در هر یک از مراحل بیان شده روش های گوناگونی وجود دارد که در این فصل به تحقیقات پیشین و روشی که مورد استفاده قرار گرفته است پرداخته خواهد شد.
معرفی پایگاه داده:سیگنال‌های نارسائی قلبی که از پایگاه داده MIT-BIH گرفته شده است، شامل 48 سیگنال قلب دوکاناله متشکل از 25 مرد از سنین 32-89 سال و 22 زن در سنین 23-89 سال با فرکانس نمونه‌برداری 360 هرتز و رزولوشن 12 بیت، که حدودا حاوی 650000 نمونه و تقریبا 2750 ضربان قلب در مدت زمان 30 دقیقه برای هر سیگنال می‌باشد. بیش از 109000 ضربان قلب در پایگاه فوق در قالب 15 نارسائی برچسب‌گذاری شده‌اند. از این سیگنال‌ها 45 سیگنال دارای lead II می‌باشند [11،24].
2-2- طبقه‌بندی سیگنال ECG با استفاده از موجک و شبکه عصبیپس از چند مرحله پیش پردازش از تبدیل موجک پیوسته برای استخراج ویژگی های سیگنال می‌شود. به دلیل زیاد بودن تعداد بردارهای استخراج شده توسط موجک از آنالیز PCA جهت کاهش ابعاد و به عبارتی انتخاب بهترین نمونه‌ها استفاده شده است.
شبکه عصبی چند لایه، طبقه‌بندی را بر روی شش کلاس که شامل سیگنال نرمال و 5 اریتمی قلبی که از گروهی خاص از سیگنال ECG بیماران پایگاه داده MIT-BIH انجام داده است. نمودار گرافیکی روش به کار رفته در این تحقیق در شکل 2-1 نشان داده شده است]7[.

شکل 2-1 :مراحل طبقه بندی 6 آریتمی
2-3- طبقه‌بندی سیگنال ECG با استفاده ازموجک و خواص مورفولوژیک و شبکه عصبیدر این پژوهش پس از پیش‌پردازش، 15 ویژگی زمانی و 15 ویژگی از تبدیل موجک انتخاب شده است و برای کاهش ابعاد این ویژگی ها از روش PCA استفاده شد که نتیجه آن انتخاب 8 ویژگی از بهترین ویژگی‌های هر کلاس بوده است. شبکه عصبی پرسپترون چند لایه و شبکه عصبی پایه شعاعی به صورت ترکیبی طبقه‌بندی را انجام می دهد. در این تحقیق نشان داده شده است که ساختار ترکیبی شبکه عصبی دارای نتایجی به مراتب بهتر از شبکه عصبی MLP می‌باشد]4[.
2-4- طبقه‌بندی سیگنال ECG با استفاده از تبدیل موجک و شبکه عصبی فازیدر این پژوهش از استخراج ویژگی موجک به همراه شبکه عصبی فازی برای شناسایی انقباضات زودرس بطنی PVC استفاده کرده‌اند. ایده اصلی و مزیت مهم این تحقیق استفاده مجدد از اطلاعات تولید شده در مرحله تشخیصQRS ، که یک مرحله اساسی برای بیشتر الگوریتم های طبقه بندی ECG است، می باشد. طول مدت زمان کمپلکس QRS در مقیاس سه و سطح زیر کمپلکس QRS در مقیاس چهار به عنوان ویژگی های مشخصه انتخاب شده اند. پس از نرمالیزاسیون، طبقه بندی PVC با استفاده از شبکه عصبی فازی روی سیگنال ECG تعدادی خاص از بیماران انجام شده است. دو مزیت اولیه استفاده از موجک یکسان برای دو مرحله تشخیص QRS و طبقه‌بندی PVC، محاسبات کمتر و پیچیدگی کمتر در هنگام پیاده سازی واقعی است]9[.
2-5- طبقه‌بندی سیگنال ECG با استفاده از تبدیل ویولت و شبکه عصبی مصنوعی و الگوریتم پرندگانویژگی‌های شکلی تبدیل موجک، با استفاده از آنالیز PCA به یک فضای ویژگی با ابعاد کمتر نگاشت داده شده اند، و همچنین ویژگی‌های زمانی از داده های ECG استخراج شده اند. برای قسمت تشخیص الگو از شبکه‌های عصبی مصنوعی رو به جلو که هر کدام با استفاده از تکنیک الگوریتم پرندگان چند هدفه استفاده شده است. در این تحقیق،‌سیستم طبقه‌بندی ارائه شده می تواند با آموزش ساختارهای شبکه بهینه به تغییرات اساسی در الگوهای ECG یک بیمار خاص سازگار شده و بنابراین می‌تواند به درصد دقت‌های بالاتری در دسته داده‌های بزرگ دست پیدا کند.
بر روی کل داده‌های پایگاه داده میزان میانگین معیار عملکردهای دقت حساسیت برای روش پیشنهادی برای شناسایی ضربان‌های اکتوپیک بطنی (VEB) و ضربان‌های اکتوپیک بالابطنی (SVEB) انجام شده است]10[.
2-6- طبقه‌بندی آریتمی‌های قلبی با استفاده از SVMدر این پژوهش با تحلیل سیگنال ECG، ویژگی‌های آن با ترکیبی از تبدیل ویولت و مدل AR استخراج شده اند. با چنین تلفیقی روش های رایج در تشخیص بیماری‌های قلبی بهینه شده‌اند. سپس از یک طبقه‌بندی‌کننده ماشین بردار پشتیبان با هسته گوسین به منظور طبقه‌بندی خودکار پنج نوع آریتمی قلبی استفاده شده است]2[.
2-7- طبقه‌بندی آریتمی دهلیزی بطنیدر این پژوهش یک الگوریتم کارآمد تشخیص و طبقه‌بندی ECG تک کاناله مبتنی بر تبدیل موجک را اجرا نموده و به منظور تشخیص و طبقه‌بندی برخی آریتمی‌های خطرناک بطنی به کار گرفته و بهبود داده شده است. در اولین مرحله، کمپلکس‌های QRS تشخیص داده می‌شوند. سپس مشخصات هر QRS با شناسایی و تعیین قله‌های مو ج های تشکیل دهنده آن و نیز نقاط شروع و پایان کمپلکس QRS تکمیل می‌گردد. در ادامه قله‌های موج هایT ، P و نیز نقاط شروع و پایان هر یک تعیین می‌شود . این الگوریتم را با استفاده از داده‌های حاشیه نویسی شده معروف MIT/BIH Arrhythmia Database و QT Database ارزیابی شده اند. در الگوریتم پیشنهادی با بکارگیر‌ی موجک اسپلاین درجه دوم (quadratic spline)، کمپلکس QRS و همچنین موجهای T و P از انواع نویزها و تداخل‌های ناخواسته تفکیک شده و تشخیص آریتمی‌های حاد در بانک اطلاعاتی سیگنال‌های الکتروکاردیوگرام استاندارد حتی در حضور نویز و تداخل‌های ناخواسته نیز امکان پذیر می‌گردد. با استفاده از الگوریتم پیشنهادی تشخیص آریتمی‌های تاکیکاردی بطنی VT، تاکیکاردی فوق بطنی SVT، فیبریلاسیون بطنی VFIB، فلاتر بطنی VFL، فلاتر دهلیزی AFL، و آریتمی فیبریلاسیون دهلیزی AFIB، انجام شده است]12[.
2-8- طبقه‌بندی سیگنال الکترو‌کاردیو‌گرام با طبقه‌بند ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم PSOدر این پژوهش از ویژگی‌های زمانی و مورفولوژیک استفاده شده است. آزمایش از روش‌های طبقه بند RBF و kNN و SVM به عمل آمده که نتایج برتری طبقه‌بند SVM با هسته گوسی را نشان می‌دهد. همچنین برای تنظیم پارامترهای SVM از الگوریتم بهینه‌ساز PSO استفاده شده است که باعث بهبود عملکرد طبقه‌بندی SVM می شود. در این مقاله از 250 و500و750 ضربان اموزش استفاده شده که با توجه به نتایج آزمایش عملکرد طبقه‌بند با 750 داده اموزش دقت 93.27% است]3[.
2-9- طبقه‌بندی آریتمی‌های قلبی با استفاده از PSOدر این پژوهش یک سیستم جدید برای طبقه‌بندی سه نوع ضربان قلب شامل ضربان نرمال و دو آریتمی قلبی ارائه شده است. این سیستم شامل سه ماژول اصلی - یک ماژول استخراج ویژگی، یک ماژول طبقه بندی و یک ماژول بهینه‌سازی‌ است. در ماژول استخراج ویژگی ترکیبی مناسب از ویژگی‌های شکلی و زمانی ایجاد می‌شود. در ماژول طبقه بندی یک کلاس بند چند طبقه بر پایه ماشین بردار پشتیبان ارائه شده است. در ماژول بهینه‌سازی از الگوریتم اجتماع ذرات برای یافتن بهترین ویژگی‌ها استفاده شده است. نتایج شبیه سازی دقت مناسبی داشت و این در حالی است که در بدست آمدن این سطح دقت،فقط مقدار کمی از ویژگی‌ها استفاده شده است]14[.
2-10- رویکرد ترکیبی در طبقه‌بندی سرطانمدلی مبتنی بر فیلتر و رپر را جهت دسته‌بندی نشان گر سرطان برای انتخاب ژن در داده‌های ریز آرایه ارائه شده است. نتایج مدل ترکیبی ان‌ها که از نرخ فیشر به عنوان فیلتر استفاده می‌کند،روی چندین مجموعه داده واقعی دقت کلاس‌بندی بسیار بهتری نسبت به مدل تنها رپر، نشان می‌دهد. مدل ترکیبی دو مرحله‌ای ارائه شده در این پژوهش ویژگی‌های مناسب را بر اساس معیار اماری حداکثر وابستگی و حداقل افزونگی انتخاب می‌کند. در مرحله اول مدل از معیار حداکثر ارتباط و حداقل افزونگی برای انتخاب زیر مجموعه بهینه ویژگی‌ها بهره می‌برد. در مرحله دوم از الگوریتم‌های کلاسیک رو به جلو وعقب گرد برای جستجو در زیر مجموعه‌های مرحله اول استفاده می‌کند. نتایج تجربی مدل آنها حاکی از عملکرد بهتر این روش نسبت به روش فیلتر حداکثر وابستگی می‌باشد]15[.
2-11- دسته‌بندی آریتمی‌های قلبی بر مینای تبدیل موجک و SVMدر این پژوهش یک روش برای دسته‌بندی آریتمی‌های قلبی ارائه شده است که تعداد 5 آریتمی از بانک اطلاعاتی Physionet انتخاب شده و آریتمی‌ها به زمان های 6 ثانیه تقسیم شده و برای هر قطعه زمانی ضرایب تبدیل موجک به عنوان بردار ویژگی آن قطعه محاسبه شده و از ماشین بردار پشتیبان SVM برای دسته‌بندی آریتمی‌ها استفاده شده است. دسته‌بندی‌کننده‌های SVM را با بردارهای ویژگی قطعات آموزش داده و برای دسته‌بندی یک آریتمی مجهول، بردارهای ویژگی زمانی آن به SVM ها اعمال می‌شود]16[.
2-12- طبقه‌بندی سیگنال ECG با استفاده از خواص مورفولوژیدر این پژوهش یک روش جهت کلاس‌بندی ضربان از یک مجموعه داده بزرگ با آموزش شبکه عصبی و استفاده از موجک و ویژگی‌های زمان‌بندی ارائه داده اند. آنها دریافتند که مقیاس چهارم از تبدیل ویولت دوتایی با ویولت مرتبه دوم همراه با نرخ فاصله قبل و بعد از R-R در تمایز نرمال و PVC دیگر ضربان‌ها بسیار مؤثر است]17[.
2-13- انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم فاخته باینریدر این پژوهش،انتخاب ویژگی جدید به نام جستجو فاخته دودویی، که در رفتار پرندگان فاخته است پیشنهاد شده است. آزمایش‌های انجام شده در زمینه تشخیص سرعت در سیستم‌های توزیع قدرت در دو مجموعه داده به دست آمده از یک شرکت برق برزیل انجام شدو توانایی این روش در برابر با چندین تکنیک بهینه‌سازی دیگر را نشان می‌دهد]18[.
2-14- انتخاب ویژگی با استفاده از الگوریتم فاختهمعمولا برای پیدا کردن مجموعه داده‌ها با مقدار زیادی از ویژگی‌ها روبرو هستیم که برخی از این ویژگی های مناسب نیستند. در این زمینه، یکی از استراتژی‌های مورد استفاده برای مقابله با این مشکل،انجام یک فرآیند انتخاب ویژگی به منظور ساخت یک زیر مجموعه از ویژگی‌های است که می تواند بهترین مجموعه داده را نشان دهد. مطالعات متعددی با استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی الهام گرفته از طبیعت وجود دارد. در این پژوهش، ما از الگوریتم جستجو فاخته (CS) در زمینه انتخاب ویژگی استفاده می‌کنیم. برای این منظور، یک نسخه باینری از جستجو فاخته، یعنی BCS، بکار گرفته می‌شود. شبیه‌سازی و مقایسه BCS با نسخه‌های باینری از بت الگوریتم، الگوریتم کرم شب‌تاب و ذرات بهینه‌سازی انجام شده است که BCS نتایج منطقی و مناسب‌تری را نشان می‌دهد]19[.

فصل سوممعرفی الگوریتم‌ها و روش‌های پردازش سیگنال ECG
3-1- مقدمهدر این فصل به بررسی تئوری روش پیشنهادی، جزئیات و تشریح فرمول‌های مربوطه خواهیم پرداخت که شامل تکنیک‌ها و فیلترهای موجود در بخش پیش پردازش، روش‌های استخراج ویژگی از سیگنال پیش پردازش شده، روش انتخاب ویژگی‌ها و طبقه‌بند می‌باشد.
3-2- آنالیز موجکموجک یک شکل موج با طول موثر محدود و متوسط صفر است. شکل 3-1 موجک را با موج سینوسی که مبنای آنالیز فوریه است مقایسه می‌کند. موج سینوسی طول محدود ندارد و همواره قابل پیش بینی است، اما موجک‌ها تمایل دارند که نامنظم و نامتقارن باشند.
center0
00

شکل 3-1: سیگنال سینوسی و موجک
آنالیز فوریه تجزیه یک سیگنال به موجهای سینوسی از فرکانسهای مختلف است. به شکل مشابه، آنالیز موجک تجزیه یک سیگنال به نسخه‌های شیفت یافته و مقیاس شده از موجک اصلی یا مادر می‌باشد. با توجه به شکل‌های موجک و موج سینوسی، می توان دید که سیگنال‌های با تغییرات شدید بهتر می تواند با موجک نامنظم آنالیز شوند. همچنین مشخصه‌های محلی نیز توسط موجک بهتر توصیف می شوند، چون موجک‌ها محدوده محلی دارند. تبدیل موجک پیوسته (CWT) و تبدیل موجک گسسته (DWT) دو تبدیل مهم در آنالیز موجک می باشد]20[.
3-2-1- تبدیل موج پیوسته (CWT)تبدیل پیوسته موجک روی تابع پیوسته و انتگرال پذیر f(x) نسبت به موجک حقیقی Ψ(x) از رابطه زیر حاصل می‌شود:
527301126035(3-1)
020000(3-1)
WΨs, τ=-+fx Ψs,τx dx , Ψs,τ(x)=1sΨ(x-τs)
τ , s به ترتیب بیانگر مقیاس و زمان هستند]20[.
3-2-2- تبدیل موجک گسستهضرایب موجک در هر مقیاس ممکن، مقادیر بسیار زیادی عدد تولید می‌کند. راه حل کاهش تعداد آنها را می توان از تبدیل گسسته موجک (DWT) بدست آورد.
یک راه مناسب، استفاده از فیلترها در سال 1988 توسط مالات ارایه شد و توسعه یافت]21[.
3-3-2-2- تجزیه چند سطحیفرایند تجزیه می‌تواند با تقریب‌های متوالی که به نوبت تجزیه می‌شوند، تکرار شود.این عمل منجر به ایجاد درخت تجزیه موجک می‌باشد.شکل 3-2 یک درخت تجزیه موجک سه سطحی را نمایش می‌دهد]21[.

شکل 3-2: نمایی از تحلیل موجک چند وضوحی با ساختار سلسله مراتبی توسط ضرایب تقریبی و جزیی تا سطح تجزیه 3 که در آن، A مبین ضرایب تقریب و D نیز ضرایب جزئی را نشان میدهد.
شکل (3-3) ساختار فیلتری را نشان میدهد که به آن بانک فیلتری میگویند. در این ساختار بعد از اعمال هر فیلتر با کاهش نمونههای زمانی، رزولوشن فرکانسی را افزایش میدهند. بدین ترتیب که بعد از اعمال فیلتر پایینگذر در هر مرحله، با کاهش رزولوشن زمانی به میزان نصف مرحله قبل، رزولوشن فرکانسی را دو برابر میشود.

شکل 3-3: شمایی از ساختار فیلتر بانک را برای تولید ضرایب جزیی و تقریب تبدیل موجک توسط فیلترهای پایینگذر (g) و بالاگذر (h) تا سطح تجزیه سوم نشان میدهد.
3-2-4- انتخاب موجک مادرضرایب تبدیل موجک تحت تاثیر فیلترهای اعمال شده به سیگنال هستند، که این فیلترها توسط موجک مادر و تابع مقیاس بدست میآیند. از اینرو، ضرایب تبدیل موجک با توجه به تابع موجک مادر میتواند دارای شدت و اندازههای مختلف باشد. هریک از موجکهای مادر دارای خواصی هستند که آنها را از یکدیگر جدا میسازد. یکی از پرکاربردترین توابع موجک، تابع موجک مادر دابیچیز است .که برخی توابع مادر مانند سیملت و کافلت از روی آن ساخته میشود و دارای ویژگیهای متفاوت نسبت به دابیچیز هستند. از آنجاییکه توابع موجک مادر از لحاظ نوع و مرتبه متفاوت میباشند، لذا ضرایب موجک آنها از لحاظ زمانی و اندازه دامنه متفاوت است. این نکته قابل ذکر است که ضرایب خروجی فیلتر پائین گذر(g(n)) شکل اولیه سیگنال را دنبال میکنند، یعنی کلیات سیگنال معادل فرکانسهای پایین را دربردارند و ضرایب تقریب نام گرفتند. همچنین ضرایب خروجی فیلتر بالاگذر(h(n))، جزئیات سیگنال را دربردارند، به همین دلیل به این ضرایب، جزییات گفته میشود و نماینده فرکانسهای بالا میباشند[37].
انتخاب موجک مادر نقش مهمی در استخراج ویژگی سیگنال ها به خصوص سیگنال ECG دارد. از این رو ما از بین موجک‌های مختلف، موجکی را انتخاب می‌نماییم که بیشترین شباهت به سیگنال ECG داشته باشد.در شکل 3-6 انواع دابیچیزها نشان داده شده است در بین موجک‌های مادر، موجک دابیچیز 6 بیشترین شباهت به سیگنال ECG را دارد که در شکل 3-7 سیگنال ECG با 8 سطح تجزیه و 8 سیگنال جزییات نشان داده شده است[36].
-40420531215

020000

شکل 3-6: انواع دابیچیز

شکل 3-7: سیگنال ECG به همراه 8 سطح تجزیه با db6 ]36[
3-2-4- ویژگی‌های استخراج شده از ویولتاستفاده از پارامترهای جدول3-1 به جای استفاده از ضرایب ویولت توصیه شده است]35] [23[.
ویژگی های موجک استخراج شده
انرژی
درصد انرژی طول سیگنال
واریانس ضرایب ویولت
انحراف معیار ضرایب ویولت
مقدار حداکثرتوزیع داده ها
انحراف داده ها
انحراف استاندارد
میانگین داده ها
جدول 3-1 ویژگی ویولت برای تشخیص مولفه های شناختی از ECG
3-3- ویژگی زمانیتشخیص پزشک به طور عمده مبتنی بر اطلاعات زمانی‌ و ریخت‌شناسی استخراج شده از سیگنال الکتروکاردیوگرافی است. این در حالی است که در برخی از شرایط ویژگی‌های به دست آمده از تحلیل موجک بر روی سیگنال‌های قلبی، به تنهایی از تمایز کافی برای طبقه‌بندی برخوردار نیستند. از این رو، استفاده از دیگر مشخصه‌های موجود در سیگنال‌های قلبی به جهت طبقه‌بندی بیمار‌یهای قلبی ضروری به نظر می‌رسد.
برای توصیف کاملتر سیگنال الکتروکاردیوگرافی، علاوه بر ویژگی‌های موجک از ویژگی‌های زمانی نیز در این تحقیق استفاده شده است. ویژگی‌های زمانی مورد استفاده شامل نه ویژگی زمانی برای تشخیص مولفه‌های شناختی از سیگنال ECG هستند که نماد اختصاری آ نها در جدول 3-2 بیان شده است]4[.

جدول 3-2 : ویژگی زمانی برای تشخیص مولفه‌های شناختی از ECG
ویژگی نماد اختصاری
دامنه ماکزیمم سیگنال AMP
دامنه مینیمم سیگنال -AMP
ناحیه مثبت PAR
ناحیه منفی NAR
قدر مطلق ناحیه منفی NANR
مجموع ناحیه TAR
قدر مطلق مجموع ناحیه ATAR
قدر مطلق مجموع ناحیه TAAR
پیک تا پیک سیگنال PP
3-4- استخراج ویژگی با مدل خودبازگشتی(AR)55016401019175(3-2)
020000(3-2)
روش مدلسازی خود بازگشتی یکی از مدل‌های اتفاقی است که برای نمایش سیگنال‌های غیر ایستا بسیار مورد استفاده می‌باشد. در این مدل، مقادیر جاری سیگنال به صورت جمع خطی از تعداد محدودی از مقادیر قبلی بعلاوه خطای e(n) بیان می‌شود. بنابر این پردازش به صورت 3-2 مدل می‌شود:
xn=i=1pai.xn-1+e[n]
به طوری‌که می توان گفت x(n) سیگنال مورد نظر، e(n) نویز سفید با میانگین صفر و واریانس مجهول، ai ها ضرایب و p مرتبه مدل AR می‌باشد. در این معادله متغیر x(n) به مقادیر قبلی خودش وابسته است. روشهای متعددی بطور رایج برای تخمین ضرایب AR استفاده می‌شود]2[.
3-5- استراتژی انتخاب ویژگیانتخاب ویژگی فرآیندی است که ویژگی‌های با قدرت تشخیص بالاتر و موثرتر را از مجموعه‌های داده برای انجام اعمال داده کاوی انتخاب می‌کند. مرحله مقدماتی فرایند انتخاب ویژگی عبارتند از: شناسایی مجموعه ویژگی‌ها و جستجو برای بهترین زیر مجموعه. مجموعه پارامترها اغلب شامل الگوریتم‌های یادگیری الگوریتم های انتخاب و فرآیندهای تخمین خطا می‌باشند. البته این مسئله کاملا روشن است که هیچ مجموعه ویژگی به تنهایی برای کلیه‌ی مسائل داده کاوی کارا نمی‌باشد.
الگوریتم‌های انتخاب ویژگی به طور کلی به سه دسته تقسیم می‌شوند: مدل‌های فیلتر، مدل‌های رپر و مدل‌های ترکیبی]13[. مدل‌های فیلتر از مشخصات ذاتی یا آماری ویژگی‌های مجموعه‌های داده استفاده می کنند و از هر گونه الگوریتم یادگیری مستقل اند. چنین رویه‌هایی شامل ماشین یادگیری نمی‌باشند و برای مجموعه داده‌های با ابعاد بالا موثر بوده و پیشنهاد می‌شوند. در مقابل مدل‌های رپر از ماشین‌های یادگیری استفاده کرده و زیرمجموعه ویژگی‌ها را بر اساس تخمین کارایی انتخاب می‌کنند. در مقایسه با فیلتر‌ها رپرها دارای زمان و هزینه‌های محاسباتی بالاتری بوده و برای مجموعه داده‌های با ابعاد بالا مناسب نمی‌باشد. مزیت اصلی رپرها در دقت بالای پیش‌بینی آنها است. نتایج جستجوی رپرها برای یافتن بهترین زیر مجموعه ویژگی بسیار بالاتر از فیلتر‌ها گزارش شده است. برای انتخاب ویژگی خوب،تلاش اصلی فرایند جستجو باید شناخت ویژگی‌های موثر و غیر افزونه باشد]25[. اغلب روش‌های ترکیبی فیلتر و رپر از فیلترها جهت رتبه‌بندی ویژگی‌ها و کاهش تعداد ویژگی‌های کاندید استفاده می‌کنند. به طور کلی مدل‌های ترکیبی بر اساس رویه‌های ترتیبی دو مرحله‌ای کار می‌کنند.در مرحله اول معمولا براساس فیلترها تعداد ویژگی‌های مورد نظر برای مرحله دوم کاهش می‌یابند. سپس با استفاده از مجموعه کاهش یافته یک رویه رپر در مرحله دوم جهت انتخاب ویژگی‌های مطلوب اعمال می‌شود.
3-6- تحلیل مولفه اصلی (PCA)در روش تحلیل مؤلفه‌های اصلی، محور‌های مختصات جدیدی برای داده‌ها تعریف می‌شود به گونه ای که نخستین محور در جهتی قرار می‌گیرد که واریانس داده‌ها بیشینه است و دومین محور نیز عمود بر محور اول و در جهتی که واریانس داده ها بیشینه باشد،در نظر گرفته می‌شود و به همین ترتیب، محورهای بعدی عمود بر تمامی محورهای قبلی به گونه‌ای قرار می‌گیرند که واریانس داده‌ها در آن جهت بیشینه باشد]4[.تحلیل مولفه اصلی یکی از روش‌های مرسوم استخراج ویژگی است که در بسیاری از پژوهش‌ها به دلیل سادگی و سرعت بالا در پردازش از آن استفاده می‌شود]26[. تکنیک PCA بهترین روش برای کاهش ابعاد داده به صورت خطی می‌باشد یعنی با حذف ضرایب کم اهمیت بدست آمده از این تبدیل،اطلاعات از دست رفته نسبت به روشهای دیگر کمتر است.
فرض کنید ماتریس ورودی X دارای NT نمونه و n ویژگی است و NT نمونه باید در C گروه قرار گیرند، میانگین و کوواریانس داده با توجه به روابط (3-3) و (3-4) محاسبه میشوند [38]:
md=1NTi=1cj=1Nixi,j(3-3) COV=1NTi=1cj=1Ni(xi,j-md)(xi,j-md)T (3-4)
در مرحلهی بعد، مقادیر ویژه و بردارهای ویژه از روی ماتریس کواریانس محاسبه می‌شوند. سپس، تعداد k مقدار ویژه بزرگتر از n مقدار ویژه انتخاب می‌شوند. حال ماتریس ورودی X تحت ماتریس بردار ویژه P با تعداد k ویژگی، به فضای تحلیل مولفه‌اصلی تبدیل می‌شود:
(3-5) Yij=[P1,P2,…,Pk]TXij3-7- روش بیشترین وابستگی و کمترین افزونگی (mRMR)در بسیاری از کاربرد‌های شناسایی آماری الگو، انتخاب زیرمجموعه‌ای از مجموعه ویژگی‌ها می‌تواند سبب کاهش خطای دقت طبقه‌بندی گردد. هدف روش بیشترین وابستگی و کمترین افزونگی، انتخاب زیرمجموعه از فضای ویژگی مبتنی بر مفهوم همبستگی و کاهش افزونگی اطلاعات می‌باشد. فرض کنید فضای داده ورودی D، شامل N نمونه و M ویژگی است و c نیز برچسب مربوط به هر گروه باشد. در این حالت، هدف انتخاب بهینه m ویژگی از فضای M بعدی است بطوریکه هر نمونه متعلق به گروه c باشد. از آنجاییکه تعداد زیرمجموعه‌های ممکن 2M بوده و تعداد زیرمجمو ع‌هایی که ابعادشان کوچکتر از m باشد نیز i=1mMi می‌باشد جستجوی کامل زیرمجموعه‌های ویژگی بسیار دشوار است. از اینرو، روش‌های جستجوی ترتیبی مانند پیش رو ترتیبی و شناور پیش رو ترتیبی، برای جستجوی فضای کامل زیرمجموعه‌ها در فضای ویژگی پیشنهاد می‌شوند]29[. شرط توصیف بهینه معادل با کمترین خطای دقت طبقه‌بندی درنظر گرفته می‌شود، بطوریکه در طبقه‌بندی بی سرپرست،‌کمترین خطا زمانی رخ می‌دهد که بیشترین وابستگی آماری دادگان در زیر فضای Rm گروه هدف c پیدا شود. از این شیوه به عنوان شرط بیشترین وابستگی یاد می‌شود. یکی از روش‌های رایج برای بررسی مفهوم بیشترین وابستگی، روش بیشترین ارتباط است که مقصود آن بالاترین ارتباط هر ویژگی با گروه هدف c می‌باشد. بطور عام، ارتباط برحسب همبستگی و یا اطلاعات متقابل دو متغیر معرفی می‌شود. اطلاعات متقابل دو متغیر x و y، بر حسب توابع چگالی احتمال بصورت زیر تعریف می‌شود:
5196205-1905(3-6)
4000020000(3-6)
IX,Y=xyp(X,Y)log2p(X,Y)pYp(X)
در انتخاب ویژگی بر اساس بیشترین ارتباط، بیشترین اطلاعات متقابل I(xi,c) بین ویژگی‌های منتخب xi گروه هدف c صورت می‌گیرد که مبین بیشترین وابستگی ویژگی به هدف مربوط می‌باشد. در روش‌های جستجوی متوالی، m بهترین ویژگی انفرادی، یعنی آن‌هایی که بیشترین مقدار وابستگی را دارند به عنوان ویژگی‌های منتخب برگزیده می‌شوند. ولی همواره ترکیبی از بهترین ویژگی‌های منفرد به عنوان یک زیرمجموعه بهینه نیست، به عبارت دیگر m بهترین ویژگی همیشه بهترین m ویژگی نیستند. از اینرو، در کنار بیشترین همبستگی ویژگی‌ها با گروه هدف c، روش هایی جهت کاهش افزونگی وجود دارد که ویژگی هایی با کمترین افزونگی را برمی‌گزیند. لذا روش انتخاب ویژگی با معیار بیشترین وابستگی و کمترین افزونگی، یکی از روش‌هایی است که مبتنی بر سه اصل بیشترین وابستگی، بیشترین ارتباط و کمترین افزونگی بنا شده است. بر اساس اطلاعات متقابل بین دو نمونه، هدف از انتخاب ویژگی با بیشترین وابستگی به هدف گروه c، یافتن یک مجموعه ویژگی S با m عضو است که بطور مشترک بیشترین وابستگی را به هدف مربوطه داشته باشد. از دید ریاضی این مفهوم به شکل زیر بیان می‌شود]31[:
5029584-1609(3-7)
4000020000(3-7)
max DS,c, D=I(xi,i=1,…,m;c)
هنگامی که m برابر 1 باشد، مساله به یافتن ویژگی تبدیل می‌شود که Ixj,c,(I≤j≤M) را بیشینه کند و زمانی که m بزرگتر از 1 باشد، یک روش جستجوی ترتیبی ساده می‌تواند افزودن یک متغیر در هر لحظه باشد. در حالتی که مجموعه شامل m-1 ویژگی Sm-1 دردست باشد، m امین ویژگی بصورت ویژگی‌ای که بیشترین افزایش را در I(Sm,c) ایجاد می‌کند، تعریف می‌شود:
ISm,c=Smcp(Sm,c)log2p(Sm,c)pSmp(c)
=Smxmccp(Sm-1,xm,c)log2p(Sm-1,xm,c)pSm-1,xmp(c)
510640433301(3-8)
4000020000(3-8)
=…p(x1,…,xm,c)log2p(x1,…,xm,c)p(x1,…,xm)p(c)
51003641336040(3-9)
4000020000(3-9)
از آنجایی‌که تخمین دقیق از توابع چگالی چند متغیره p(x1,…,xm) و p(x1,…,xm,c) بدلیل کافی نبودن تعداد نمونه‌ها و دشواری محاسبه ابعاد بالای ماتریس کوواریانس، مشکل است، بنابراین بجای استفاده از بیشترین وابستگی از معیار بیشترین ارتباط استفاده می‌کنیم. این معیار، DS,c را با استفاده از میانگین مقادیر اطلاعات متقابل میان ویژگی‌های انفرادی xi و گروه c تخمین می زند:
max DS,c, D=1Sxi∈SI(xi,c)
51034061323975(3-10)
4000020000(3-10)
ویژگی‌هایی که براساس بیشترین ارتباط انتخاب می‌شوند دارای افزونگی بالایی هستند، یعنی وابستگی میان آن ها زیاد است. هنگامی که دو ویژگی به شدت به هم وابسته باشند، در صورت حذف یکی از آن‌ها قدرت مجزاسازی مربوط به آن ها تغییر زیادی نخواهد کرد]37[. بنابراین معیار کمترین افزونگی برای انتخاب ویژگی‌های مستقل بصورت زیر است:
minRS, R=1S2xi,xj∈SI(xi,xj)
5103702377190(3-11)
4000020000(3-11)
برای ترکیب D و R از عملگر ΦD,R استفاده کرده و در ساده ترین حالت داریم:
5110642241300(3-12)
4000020000(3-12)
max ΦD,R, Φ=D-R
max ΦD,R, Φ=D/R
در عمل از روش‌های جستجوی ترتیبی می توان به‌منظور انتخاب ویژگی‌های زیربهینه منتخب توسط عملگر Φ استفاده کرد. اگر فرض شود که مجموعه ویژگی Sm-1 از مجموعه X انتخاب شده و هدف انتخاب ویژگی m ام باشد، آنگاه این ویژگی باید تابع Φ0 را بیشینه کند:
510393813970(3-13)
4000020000(3-13)
maxxj∈X-Sm-1Ixj;c-1m-1xi∈Sm-1I(xj,xi)
3-8- الگوریتم فاخته COAالگوریتم فاخته یکی از جدیدترین و قوی ترین روش‌های بهینه سازی تکاملی می باشد که تا کنون معرفی شده است. الگوریتم فاخته با الهام از روش زندگی پرنده‌ای به نام فاخته است که در سال 2009 توسط شین اویانگ ودب ساش، توسعه یافته است. این الگوریتم توسط پرواز levy به جای پیاده روی ایزوتروپیک تصادفی ساده توسعه یافته است. الگوریتم فاخته بعدها در سال 2011 توسط رامین رجبیون به طور کامل با جزئیات بیشتر مورد بررسی قرار گرفت]30[.
اکثر پرندگان لانه‌های خود را به صورت جدا شده، نامعلوم و مستتر در پوشش گیاهی ایجاد می‌کنند تا از شناسایی توسط شکارچیان جلوگیری نمایند.در این میان برخی از پرندگان خود را از دردسر هر گونه لانه سازی و وظایف والدین رهانیده و به نوعی زیرکی جهت پرورش جوجه های خود متوسل شدند. این پرندگان هرگز برای خود لانه نمی‌سازند و به جای آن تخم‌های خود را در داخل لانه سایر انواع پرندگان قرار داده و صبر می‌کنند تا آنها در کنار تخم‌های خود به تخم‌های این پرندگان نیز رسیدگی نمایند.
فاخته مشهورترین پرنده‌ای می‌باشد که به نوعی یک متخصص در زمینه فریبکاری است. فاخته به جای ساختن لانه و تخم‌گذاری در لانه خود،لانه یک پرنده را انتخاب کرده و یکی از فاخته‌ها لانه های انواع پرنده ها را آلوده به تخم خود می‌کنند و این کار را با دقت و با تقلید از رنگ و الگوی تخم‌های موجود در هر لانه انجام می‌دهند تا تخم‌های جدید لانه شبیه تخم های تخم‌های پرنده میزبان را از بین می‌برد و تخم خود را لابه لای تخم‌های آن پرنده قرار می‌دهدو از آن محل دور می‌شود. با این عمل نگهداری تخم خود را به پرنده میزبان واگذار می‌کند.کل این فرآیند به زحمت 10ثانیه طول می‌کشد.‌ فاخته لانه های انواع پرندگان را برای این کار انتخاب می‌کند و این کار را با دقت و با توجه به رنگ و الگوی تخم‌های هر لانه انجام می‌دهد تا تخم‌های جدید شبیه تخم‌های قبلی لانه باشند. هر‌گروه‌ از فاخته‌ها،روی میزبان خاصی تخصص می‌یابند.ثابت شده که هر گروه متخصص از فاخته ها به صورت ژنتیکی با گروه دیگر اختلاف دارند.در این بین برخی پرندگان میزبان تخم‌های فاخته را در لانه خود تشخیص داده و تخم‌های فاخته را بیرون می‌اندازند و برخی لانه را ترک کرده و یک لانه جدید می‌سازند.فاخته‌ها تقلید خود را در لانه میزبان بهبود می‌بخشند و پرندگان میزبان هم روش شناسایی تخم‌های بیگانه را یاد می‌گیرند.این تلاش و مبارزه برای بقا بین پرندگان مختلف و فاخته ها مدام و پیوسته است.
جوجه‌های فاخته زودتر از تخمهای پرنده میزبان بیرون می‌آیند و زودتر هم رشد می‌کنند. در اکثر موارد جوجه‌ی فاخته تخم‌ها و یا جوجه‌های پرنده میزبان را از لانه بیرون می‌اندازند. این مساله کاملا غریزی می باشد.
3-8-2- جزییات الگوریتم بهینه‌سازی فاختههمانند سایر الگوریتم‌های تکاملی COA هم با جمعیت اولیه کار خود را شروع می‌کند و جمعیتی متشکل از فاخته‌ها. این جمعیت از فاخته‌ها تعدادی تخم دارند که آنها را در لانه تعدادی پرنده میزبان خواهند گذاشت. تعدادی از این تخم‌ها که شباهت بیشتری به تخم‌های پرنده میزبان دارند شانس بیشتری برای رشد و تبدیل شدن به فاخته بالغ را خواهند داشت. سایرتخم‌ها توسط پرنده میزبان شناسایی شده و از بین میروند. میزان تخم‌های رشد کرده، مفید بودن لانه را نشان میدهد. هر چه تخم‌های بیشتری در یک ناحیه قادر به زیست باشند و نجات یابند به همان اندازه سود (تمایل) بیشتری به آن منطقه اختصاص می‌یابد. بنابراین موقعیتی که در آن بیشترین تعداد تخم‌ها نجات یابند پارامتری خواهد بود که COA قصد بهینه سازی آن را دارد.

230505097790شروع
00شروع

4105275346075002733675346075002733675257175003457575476250تعیین شعاع تخمگذاری برای هر فاخته
00تعیین شعاع تخمگذاری برای هر فاخته
2085975476250تعیین پارامترها و ورودی ها
00تعیین پارامترها و ورودی ها
2085975933450تخم گذاری در لانه های مختلف
00تخم گذاری در لانه های مختلف
3457575933450حرکت تمامی فاخته ها به سمت بهترین محل
00حرکت تمامی فاخته ها به سمت بهترین محل
34575751390650مشخص نمودن جوامع فاخته ها
00مشخص نمودن جوامع فاخته ها
20859751390650بعضی از تخم ها کشته یا از بین می روند
00بعضی از تخم ها کشته یا از بین می روند

410527533464500273367533464500
410527526987500273367526987500
1609725461645خیر
00خیر
1962150290195جمعیت از ماکزیموم مقدار کوجکتر است؟
00جمعیت از ماکزیموم مقدار کوجکتر است؟
410527520447000273367520447000
171450027495500171450027495500
2790825237490بله
00بله
41052751122045001714500417195002733675283845002028825626745محاسبه سود (چک نمودن احتمال بقا هر تخم)
00محاسبه سود (چک نمودن احتمال بقا هر تخم)
1714500487045004105275417195003438525741045پرورش تخم ها
00پرورش تخم ها
343852536195یافتن لانه ها با بهترین نوع زیست
00یافتن لانه ها با بهترین نوع زیست
106680036195از بین بردن فاخته ها در نواحی مختلف
00از بین بردن فاخته ها در نواحی مختلف

273367548514000
198120029845شرط توقف برقرار است؟
00شرط توقف برقرار است؟

347662515240002038350328930بله
00بله
372427552705خیر
00خیر

27336754445002305050138430توقف
00توقف

شکل 3-8 : فلوچارت الگوریتم بهینه سازی فاخته]30[.
فاخخته‌ها برای نجات تعداد بیشتری از تخم‌های خود دنبال بهترین منطقه می‌گردند.پس از انکه جوجه ها از تخم درامدندو بالغ شدند جوامع و گروه‌هایی تشکیل می‌دهند.هر گروه محل سکونت خود را برای زندگی دارد.تمام گروه‌ها به سمت بهترین منطقه مهاجرت می‌کنند و هر گروه نزدیک بهترین منطقه ساکن می شوند.شعاع تخم‌گذاری فاخته در بهترین منطقه فعلی با توجه به در نظر گرفتن تعداد تخم‌هایی که هر فاخته می‌گذارد و فاصله فاخته‌ها از منطقه بهینه فعلی شکل می‌گیرد.سپس فاخته ها در لانه های مو جود در این شعاع تخم‌گذاری می‌کنند.این فرآیند تا رسیدن به بهترین محل تخم‌گذاری ادامه می‌یابد.محل بهینه جایی است که بیشترین تعداد فاخته در آن مکان گرد می‌آیند.]30[.
3-8-2-1- تولید محل‌های سکونت اولیه فاخته‌ها (جمعیت اولیه‌ی جواب‌های کاندید)برای حل یک مساله بهینه‌سازی لازم است تا مقادیر متغیر‌های مساله به فرم یک آرایه شکل گیرند. دراین آرایه‌ها با نام‌های کروموزوم و موقعیت ذرات مشخص می‌شوند. ولی در الگوریتم بهینه‌سازی فاخته این آرایه habitat یا محل سکونت نام دارند.
در یک مساله بهینه‌سازی Nvar بعدی یک habitat آرایه 1*Nvar خواهد بود که موقعیت فعلی زندگی فاخته‌ها را نشان می‌دهد. این آرایه به شکل زیر تعریف می‌شود:
50755556867(3-14)
020000(3-14)

میزان مناسب بودن (یا مقدار سود) در habitat فعلی با ارزیابی تابع سود fp) )در habitat به دست می آید. بنابراین:
496769326242(3-15)
020000(3-15)

همانطور که دیده می شود COA الگوریتمی است که تابع سود را ماکزیمم می‌‌کند. برای استفاده از COA برای حل مسایل کمینه‌سازی کافی است یک علامت منفی در تابع هزینه ضرب کنیم. برای شروع الگوریتم بهینه‌سازی یک ماتریس habitat به سایز Npop*Nvar تولید می‌شود. سپس برای هر کدام از این habitatها تعدادی تصادفی تخم تخصیص می‌یابد. در طبیعت هر فاخته بین 5 تا 20 تخم می‌گذارد. این اعداد به عنوان حد بالا و پایین تخصیص تخم به هر فاخته در تکرار‌های مختلف استفاده می‌شود. دیگر عادت هر فاخته حقیقی این است که آن در یک دامنه مشخص تخم‌های خود را می‌گذارند که به آن حداکثر دامنه تخم‌گذاری (ELR) گفته می‌شود. در یک مساله بهینه‌سازی ‌هر متغیر دارای حد بالا varhi و حد پایین varlow است که هر ELRبا استفاده از این حدود قابل تعریف خواهد بود. ELR متناسب است با تعداد کل تخم‌ها، تعداد تخم‌های فعلی فاخته و همچنین حد بالا و پایین متغیر‌های مساله. بنابراین ELR به صورت رابطه زیر تعریف می‌شود:
5351780141738(3-16)
020000(3-16)

آلفا متغیری است که حداکثر مقدار ELR تنظیم می‌شود.
3-8-2-2- روش فاخته‌ها برای تخم‌گذاریهر فاخته به صورت تصادفی تخم‌هایی را در لانه پرندگان میزبان که در ELR خود قرار دارد می‌گذارد (شکل 3-8). وقتی تمام فاخته‌ها تخم‌های خود را گذاشتند برخی از تخم‌ها که شباهت کمتری به پرنده میزبان دارند شناسایی شده و از لانه بیرون انداخته می‌شود. بنابراین بعد از هر تخم‌گذاری p% از تمام تخم ها (معمولا 10%)که مقدار تابع سود آنها کمتر است نابود می‌شوند. بقیه جوجه‌ها در لانه‌های میزبان تغذیه شده و رشد می‌کنند.
وقتی جوجه فاخته‌ها از تخم در می‌آیند تخم‌های خود پرنده میزبان را از لانه بیرون پرت می‌کنند و اگر جوجه‌های پرنده میزبان زودتر از تخم خارج شده باشند جوجه فاخته بیشترین مقدار غذا را که پرنده میزبان ‌‌‌ می‌آورد خورده (بدن 3 برابر بزرگتری که دارد بقیه جوجه ها را کنار می گذارد) و پس از چند روز جوجه های خود پرنده میزبان از گرسنگی می‌میرند و فقط جوجه فاخته زنده می‌ماند.

شکل 3-9: شعاع تخم‌گذاری فاخته ها، ستاره قرمز در مرکز داره سکونت فعلی فاخته ها با 5 تخم می‌باشد. ستاره های صورتی آشیانه های جدید تخم‌ها می‌باشد]30[.
3-8-2-3- مهاجرت فاخته‌هاپس از بزرگ شدن فاخته‌ها مدتی در آن محیط زندگی می‌کنند ودر زمان تخم‌گذاری به habitatهای بهتر که در آنجا شانس زنده ماندن بیشتر است، مهاجرت می‌کنند. پس از تشکیل گروه‌های فاخته در مناطق مختلف زیست کلی (فضای جستجوی مساله) گروه دارای بهترین موقعیت به عنوان نقطه هدف برای سایر فاخته‌ها جهت مهاجرت انتخاب می‌شود.
هنگامی که فاخته‌های بالغ در اقصی نقاط محیط زیست زندگی می‌کنند، تشخیص اینکه هر فاخته به کدام گروه تعلق دارد کار سختی است. برای حل این مشکل،‌گروه‌بندی فاخته‌ها توسط روش کلاس بندی k-means انجام می‌شود (یک k بین 3 تا 5 معمولا کفایت می کند). حال که گروه‌های فاخته تشکیل شدند سود میانگین گروه محاسبه می‌شود تا بهینگی نسبی محل زیست آن گروه به دست آید سپس گروهی که دارای سود (بهینگی) باشد به عنوان گروه هدف انتخاب و در آن گروه موقعیت بهترین فاخته را به دست آورده می‌شود و همه‌ گروه‌ها به سمت آن فاخته مهاجرت می‌کنند. شکل (3-9)مهاجرت فاخته‌ها را نشان می‌دهد.

شکل 3-10 : مهاجرت فاخته‌ها به سمت Habitat هدف ]30[.
گام مهاجرت به سمت نقطه هدف فاخته‌ها تمام مسیر را به سمت محل هدف طی نمی‌کنند. انها فقط قسمتی از مسیر را‌ طی کرده و در آن مسیر هم انحرافی دارند.‌ این نحوه حرکت را در شکل 3 به وضوح مشاهده می‌شود. همان طور که از شکل معلوم است هر فاخته فقط λ% از کل مسیر را به سمت هدف ایده ال فعلی را طی می‌کند و یک انحراف ϕ رادیان نیز دارد. این دو پارامتر به فاخته‌ها کمک می‌کند تا محیط بیشتری را جستجو کند. λ عددی تصادفی بین 0 و 1ست و ϕ عددی بین -π6,π6 می باشد. وقتی تمام فاخته‌ها به سمت نقطه هدف مهاجرت کردند و نقاط سکونت جدید هر کدام مشخص شد، هر فاخته صاحب تعدادی تخم می‌شود. با توجه به تعداد تخم هر فاخته یک ELR برای آن مشخص می‌شود و سپس تخم گذاری شروع می‌شود. فرمول عملگر مهاجرت در الگوریتم بهینه‌سازی فاخته به صورت رابطه زیر است.
5401339-3811(3-17)
00(3-17)

F پارامتری است که باعث انحراف می‌شود.
3-8-2-4- از بین بردن فاخته‌های قرار گرفته در مناطق نا‌مناسببا توجه به این واقعیت که همیشه تعادلی بین جمعیت پرندگان وجود دارد عددی مثل Nmax حداکثر تعداد فاخته‌هایی را که می توانند در یک محیط زندگی کنند کنترل و محدود می‌کند. این تعادل به دلیل محدودیت‌های غذایی، شکار شدن توسط شکارچیان و نیز عدم امکان پیدا کردن لانه‌های مناسب برای تخم‌ها وجود دارد.
3-8-2-5- همگرایی الگوریتمپس از چند تکرار تمام جمعیت فاخته‌ها به یک نقطه بهینه با حداکثر شباهت تخم‌ها به تخم‌های پرندگان میزبان و همچنین به محل بیشترین منابع غذایی می‌رسند. این محل بیشترین سود کلی را خواهد داشت و در آن کمترین تعداد تخم‌ها از بین خواهند رفت. بنابراین گام‌های اصلی COA را می‌توان به صورت زیر بیان نمود:
گام1: مکان‌های سکونت فعلی فاخته ها را به صورت تصادفی مشخص نمایید.
گام 2: تعدادی تخم‌ها را به هر فاخته اختصاص دهید.
گام 3: شعاع تخم‌گذاری هر فاخته را تعیین نمایید.
گام 4: فاخته‌ها در لانه‌های میزبانانی که در شعاع تخم‌گذاری آن ها قرار دارند، تخم‌گذاری می کنند.
گام 5: تخم‌هایی که توسط پرندگان میزبان شناسایی می شوند از بین می‌روند.
گام 6: محل سکونت فاخته‌های جدید را ارزیابی نمایید.
گام 7: ماکزیمم تعداد فاخته‌هایی که در هر مکان امکان زندگی دارند را مشخص نمایید و آنهایی را که در مکان‌های نامناسب هستند از بین ببرید.
گام 8: فاخته‌ها را با استفاده از روش k-means خوشه‌بندی و بهترین گروه فاخته را به عنوان محل سکونت هدف مشخص نمایید.
گام 9: جمعیت جدید فاخته‌ها به سمت مکان هدف حرکت می‌کند.
گام 10: اگر شرط توقف برقرار گردیده توقف، در غیر این صورت به گام 2 بروید]30[.
3-9- گسسته‌‌سازی دودویی الگوریتم فاختهدر این بخش جهت تبدیل COA پیوسته به فضای دودویی، عملگر مهاجرت COA به صورت زیر بازتعریف می شود. XGoal و XCurrenPostion به ترتیب نقطه هدف جاری و موقعیت جاری یک فاخته در جمعیت می‌باشد. ما موقعیت بعدی فاخته (XNextHabitat) را به شکل زیر محاسبه می‌کنیم:
529433537465(3-18)
020000(3-18)

برای این که موقعیت جدید برای فضای دودویی مناسب باشد از تابع سیگموید رابطه زیر برای نگاشت XNextHabitat به محدوده 0 و 1 به شکل زیر استفاده کردیم.
5299577123662(3-19)
020000(3-19)
سپس بر اساس رابطه زیر مقدار موقعیت به مقدار دودویی0 و 1 تغییر می‌یابد (rand یک عدد تصادفی یکنواخت می‌باشد)]19[.
546735043888(3-20)
020000(3-20)
3-10- ماشین بردار پشتیبان(SVM)ماشین بردار پشتیبان از جمله طبقه‌بند‌های با سرپرست محسوب می‌شود که پیش‌بینی می‌کند هر نمونه باید درکدام گروه قرار می‌گیرد. این روش برای تفکیک دو گروه از یکدیگر، از یک ابر صفحه استفاده می کند، بطوریکه این ابرصفحه از هر طرف بیشترین فاصله را تا هر دو گروه داشته باشد. نزدیکترین نمونه‌ها آموزشی به این صفحه طبق شکل (3-11)، بردار‌های پشتیبان نام دارند. در واقع این نمونه‌ها به نوعی مرز گروه خودی را مشخص می‌کنند[27]. این روش می‌تواند برای جداسازی گروه‌ها از یکدیگر از کرنل‌های متفاوتی مانند کرنل گوسی و کرنل نمایی استفاده کند. کرنل گوسی در زیر آورده شده است:
4556671107093(3-21)
00(3-21)

فرض کنید برای طبقه‌بندی داده‌ای با m نمونه آموزش x1,y1,…xm,ym با برچسب گروه yi∈-1,+1 .

شکل 3-11: تصویری از طبقهبند ماشین بردار پشتیبان که نمونهها را توسط ابرصفحه به دو گروه تقسیم کرده است. صفحات پشتیبان بصورت خطچین مشخص شدند و فاصله دو صفحه از هم به اندازه 2w میباشد.
5240655963457(3-22)
00(3-22)
هدف یافتن تابع تمایز خطی به شکل w∙Φ(x)+b=0 است که بر اساس نگاشت فضای ورودی، دو گروه را از هم تفکیک کند و Φ عملگر نگاشت خطی است. برای تولید ابر صفحه بهینه با بیشترین حاشیه ممکن و کمترین خطا جهت در آموزش ماشین بردار پشتیبان خطی، مسئله زیر تعریف می‌شود:
5241319361950(3-23)
020000(3-23)