10 أكتوبر، 2022

رسالة ماجستير بعنوان :طريقة اختيار ميزة مقترحة تعتمد على تقنية المرشح – الغلاف وآلة المتجه الداعم لمجموعات البيانات عالية الابعاد

مناقشة رسالة ماجستير في كلية علوم الحاسوب والرياضيات – قسم الرياضيات بعنوان :
طريقة اختيار ميزة مقترحة تعتمد على تقنية المرشح – الغلاف وآلة المتجه الداعم لمجموعات البيانات عالية الابعاداستمرارا 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 10/10/2022
رسالة الماجستير للطالبة وفاء قاسم حمادي احمد وبإشراف الأستاذ الدكتور عمر صابر قاسم .
تناولت الدراسة التركيز على تقنية الاعتماد الاحصائي Statistical Dependence (SD) كاحدى طرائق التصفية من اجل ترتيب البيانات حسب أهميتها في التأثير على دقة التصنيف, كما تم استخدام خوارزمية تحسين البحث الذري الثنائي Atom Search Optimization (BASO) Binary من اجل الحصول على الميزات المهمة واهمال الميزات غير المؤثرة بعد تحويل الخوارزمية الأساسية للبحث الذري من الفضاء المستمر Continuous Space الى الفضاء المتقطع Discrete Space, وقد تم اقتراح النموذج SD_BASO الذي يجمع بين تقنية الاعتماد الاحصائي وخوارزمية تحسين البحث الذري الثنائي من اجل الحصول على معالجة متقدمة للبيانات متمثلة في تقليل ابعاد هذه البيانات والحصول على دقة تصنيف عالية.
تطرقت الدراسة التركيز على تقنية آلة المتجه الداعم Support Vector Machine (SVM) كمصنف أساسي للخوارزمية او النموذج المقترح SD_BASO بعد اجراء عدة مقارنات بينه وبين شبكة الادراك Perceptron (PNN) والشبكة العصبية الاصطناعية للانتشار الخلفي للخطأ Back-Propagation (BPNN), كما تم استخدام ثلاثة انواع من دوال النواة Kernel Function الخاصة بتقنية الة المتجه الداعم SVM وهي (Linear, polynomial, RBF) وبناء نموذج خاص لاختيار معلماتها من خلال خوارزمية تحسين البحث الذري ASO وبالاعتماد على مفهوم ضبط المعلمة Tuning Parameter لاجل الحصول على افضل دقة للتصنيف.
تهدف الدراسة الى تطبيق واختبار الخوارزمية المقترحة SD_BASO على ثلاثة أنواع من مجموعات البيانات وهي (Leukemia, Prostate, Lung) واجراء مجموعة من المقارنات مع الخوارزميات والطرائق الاعتيادية، اذ توضح النتائج أن الخوارزمية المقترحة SD_BASO اثبتت كفاءتها وتفوقها من خلال اختيار اقل عدد للميزات مع زيادة دقة نتائج التصنيف للبيانات.تالفت لجنة المناقش من السادة
الأستاذ المساعد الدكتور صفوان عمر حسون – رئيسا
الأستاذ المساعد الدكتور هوراز ناظم جبار/جامعة كركوك / كلية العلوم
المدرس الدكتور طلال فاضل حسين – عضوا
الأستاذ الدكتور عمر صابر قاسم – عضوا ومشرفا

مشاركة الخبر

مشاركة الخبر