كلية علوم الحاسوب والرياضيات

مناقشة اطروحة دكتوراه في كلية علوم الحاسوب والرياضيات – قسم علوم الرياضيات  بعنوان :

”  نموذج هجين باستخدام خوارزميات فوق الحدسية المستوحاة من الطبيعة كطريقة لاختيار الميزة العميقة “

 استمرارا لحركة البحث العلمي وبمتابعة 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 الاحد الموافق 15-10-2023

رسالة دكتوراه للطالبة نور محمد نوري عبد المحسن محمد نوري  وبإشراف الأستاذ الدكتور عمر صابر قاسم

في السنوات الأخيرة ، تم توجيه جهود كبيرة نحو الاستفادة من التعلم الآلي ومنهجيات التعلم العميق لتحسين تصنيف الصور. تعتمد فعالية أنظمة التصنيف بشكل كبير على جودة الميزات المستخرجة من الصور. تتعمق هذه الدراسة في مجال الاختيار العميق للميزات، بهدف زيادة دقة التصنيف إلى الحد الأقصى من خلال تحديد السمات المحورية التي تؤثر بشكل كبير على عملية التصنيف. يعتمد هذا النهج على الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) بالاقتران مع خوارزميات الكشف عن مجريات الأمور المستوحاة من السلوكيات البيولوجية، مثل خوارزمية المفترس البحري (MPA) ، بعد تحويلها من مساحة مستمرة إلى مساحة منفصلة.

يقدم البحث أربع منهجيات متميزة. يتضمن النهج الأولي اندماجًا هجينًا لـ ResNet-18   CNN وخوارزمية المفترس البحري الثنائي BMPA. بعد ذلك، في المنهجية الثانية، تم دمج ResNet-50 CNN مع خوارزمية المفترس البحري الثنائيBMPA. ولتحسين خوارزمية المفترس البحري الثنائي BMPA، يتم تهجينها مع خوارزمية تحسين الذئب الرمادي GWO بطريقة متناغمة. يجمع هذا بشكل فعال المعادلات من المرحلة الثانية من BMPA مع تلك الخاصة بخوارزمية GWO، مما ينتج عنه خوارزمية هجينة جديدة تسمىBMPA_GWO. يظهر النهج الثالث كتآزر بين ResNet-18 CNN وخوارزمية BMPA_GWO، بينما تتضمن الاستراتيجية الرابعة اندماجًا مشابهًا لـ ResNet-50 CNN مع خوارزمية BMPA_GWO.

تتضمن مرحلة التجريب استخدام ثلاث مجموعات بيانات صور متنوعة:Corn Leaf Diseases (NLB), Star-Galaxy Classification Data, and Is it Daisy? تعمل مجموعات البيانات هذه كمعيار لتقييم كفاءة المنهجيات الأربع المقترحة. يتيح ذلك مقارنة شاملة للمنهجيتين الثالثة والرابعة مقابل النهجين الأول والثاني. تؤكد النتائج التجريبية فعالية الخوارزمية الهجينة BMPA_GWO بالاقتران مع الشبكات العصبية التلافيفية. هذا يؤكد كفاءتها في تحسين أداء تصنيف الصور من حيث دقة التصنيف وعدد الميزات المختارة.

ترأس لجنة المناقشة

ا.د. بان احمد حسن –  رئيساً

وعضوية كل من :

أ.د. زكريا يحيى نوري – عضواً .

أ.د. صفوان عمر حسون – عضواً  .

أ.م.د. زياد محمد عبدالله – جامعة تكريت – كلية التربية للعلوم الصرفة – عضواً  .

أ.م.د. محمد عبدالرزاق محمد – عضواً .

وبعضوية واشراف  ا.د. عمر صابر قاسم .