كلية علوم الحاسوب والرياضيات

مناقشة اطروحة دكتوراه في كلية  علوم الحاسوب والرياضيات – قسم علوم الحاسوب

بعنوان: Enhancement of Deep Learning Methods using Fuzzy Logic

استمرارا لحركة البحث العلمي وبمتابعة وحضور  السيدة عميد كلية علوم الحاسوب والرياضيات الأستاذ الدكتور ضحى بشير عبد الله المحترمة

نوقشت في قاعة المناقشة بكلية علوم الحاسوب والرياضيات في جامعة الموصل يوم الاثنين الموافق 13 -11 – 2023

اطروحة الدكتوراه  للطالبة: ظفر فخري حسن الليلة                    وبإشراف:  أ.م.د عبدالستار محمد خضر

 

في هذا العمل تم تقديم نظام ذكاء اصطناعي مكون من أربعة نماذج. في النموذج الأول تم استخدام خوارزمية CNN التقليدية لغرض تصنيف مجموعات البيانات المستخدمة، بينما قام النموذج الثاني   بتحسين طبقة التجميع (Max pooling layer) في خوارزمية CNN من خلال إزالة العيوب في هذه الطبقة عن طريق إضافة المنطق المضبب لهذه الطبقة وانشاء مايسمى بطبقة التجميع الغامض (fuzzy pooling). وفي النموذج الثالث تم استغلال خاصية نقل التعلم باستخدام خوارزمية VGG16 لإنشاء نموذج لغرض تصنيف مجموعات البيانات المستخدمة. النموذج الرابع والأخير والذي تم فيه إدخال المنطق الضبابي لطبقة SoftMax في خوارزمية VGG16 للتخلص من مشاكل هذه الطبقة وانشاء طبقة) fuzzy softmax) .مجموعات البيانات المستخدمة مع النماذج الأربعة هي( Kaggle for brain tumors) و( MNEST for hand writing) .

تم تدريب النماذج الأربعة على كلا مجموعتي البيانات وبعد مراجعة النتائج التي تم الحصول عليها من خلال التنفيذ وجد أنه تم تحقيق تحسن على كل من Max Pooling و SoftMax ، وعند مقارنة التحسن المتحقق في كلا النموذجين لوحظ أن النموذج الثاني CNNFP حقق نتائج أعلى من النموذج الرابع VGG16FSM حيث تم زيادة دقة النتائج للنموذج الثاني من 58 % الى 97 % تقريبا. اما النموذج الرابع فقد ازدادت الدقة من 72 % الى 79 % تقريبا.

ترأس لجنة المناقشة  أ.د. لهيب محمد ابراهيم

وعضوية كل من :

أ.د. نجلاء اكرم يونس     عضوا

أ.م. د. الاء ياسين طه        عضوا

أ.م. د. ميوان بهجت عبدالرزاق    عضوا

أ.م. د. محمد جاجان يونس       عضوا

أ.م. د. عبدالستار محمد خضر    عضوا ومشرفا