كلية علوم الحاسوب والرياضيات

مناقشة رسالة ماجستير في كلية علوم الحاسوب والرياضيات – قسم الإحصاء والمعلوماتية بعنوان:

تصنيف السلاسل الزمنية الفئوية بالطرائق الاحصائية والشبكات العصبية العميقة

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 الخميس 4/1/2024

رسالة الماجستير للطالب عمر اكرم محمد سعيد وبإشراف أ.م.د. اسامة بشير شكر الحنون.

تناولت الدراسة تصنيف السلاسل الزمنية، وإيجاد طريقة لعمل أنموذج للتنبؤ والتصنيف الفئوي لبيانات السلاسل الزمنية وللحصول على نتائج بدقة تصنيف عالية باستخدام خوارزميات التعلم والتعلم العميق تحت الاشراف.

وتطرقت الدراسة الى تطبيق أساليب تصنيف السلاسل الزمنية لتحسين النتائج من خلال تحويل مشاهدات السلسلة الزمنية من حالتها الرقمية وتشكيلها بوصفها صوراً ثنائية البعد باستخدام أسلوب الشبكة العصبية الالتفافية Convolutional Neural Network (CNN) وذلك بالاعتماد على رتبة أنموذج الانحدار الذاتي AR(p) في تحديد عدد عصبونات و مصفوفات الاوزان في الطبقة الأولى الخفية. وكذلك تطبيق أساليب تصنيف تتعامل مع السلاسل الزمنية بصورتها الرقمية، وهي أسلوب الانحدار اللوجستي Logistic Regression (LR) في التصنيف الثنائي وكذلك خوارزمية آلة المتجه الداعم Support Vector Machine (SVM) وأسلوب K الجار الأقرب K-nearest neighbor (KNN) وطريقة النواة الگاوسية Gaussian Kernel (GK) وشبكة المدرك العصبية Perceptron Neural Network (PNN). وفي هذه الأساليب -وفيما يخص عدد متغيرات الادخال- تم الاعتماد على رتبة أنموذج الانحدار الذاتي AR(p).

وتهدف الدراسة الى تحسين نتائج التصنيف والتقليل من مشكلة عدم الخطية الناتجة عن عدم تجانس البيانات. ومن الممكن تمثيل البيانات بالصور واستخدام التصنيف الثنائي Binary Classification للأنماط الصورية بديلا عن التنبؤ النقطي لتحسين دقة النتائج التصنيفية مقارنة بنتائج التنبؤ بوجود عدم التجانس وعدم خطية البيانات وذلك عبر استخدام أسلوب CNN الذي هو جدير بالتعامل مع بيانات كهذه والحصول على افضل التصنيفات فضلاً عن أساليب اخرى.

 

تألفت لجنة المناقشة من السادة

أ.د. هيثم طه محمد علي – رئيسا.

أ.م.د. هيام عبدالمجيد حياوي – عضوا.

أ.م.د. نجلاء سعد ابراهيم – عضوا.

أ.م.د. اسامة بشير شكر – عضوا ومشرفا.