| LEADER |
04211nam a22003497a 4500 |
| 001 |
1521115 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 100 |
|
|
|9 567719
|a العبرية، سليمة سالم
|e مؤلف
|
| 245 |
|
|
|a Classification of Omani’s Dates Varieties Using Artificial Intelligence Techniques
|
| 246 |
|
|
|a تصنيف التمورالعمانية باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي
|
| 260 |
|
|
|a مسقط
|c 2019
|
| 300 |
|
|
|a 1 - 63
|
| 336 |
|
|
|a رسائل جامعية
|
| 502 |
|
|
|b رسالة ماجستير
|c جامعة السلطان قابوس
|f كلية الهندسة
|g عمان
|o 0414
|
| 520 |
|
|
|a يعتبر التمر من أكثر الفواكه شعبية في الشرق الأوسط. سلطنة عمان هي واحدة من الدول التي لديها العديد من أنواع التمور وأكثرها شهرة وهي الخلاص والفرض والخنيزي. تتم في الوقت الحاضر عملية تصنيف الأنواع المختلفة من التمور في مصانع التمور يدويا. تؤثر العملية اليدوية على جودة التمور وتستغرق وقتا طويلا لإنجازها. الهدف من هذا المشروع هو تصنيف ستة أنواع مختلفة من التمور: الخلاص، الخنيزي، الفرض، القش، النغال، والمعان، تلقائيا من خلال صورهم وبالاعتماد على أهم الخصائص مثل اللون والشكل والحجم والملمس. تم استخدام ثلاثة مصنفات مختلفة: (ANN)، (SVM)، (KNN) لغرض التصنيف الأوتوماتيكي والمقارنة الكيفية. اقترح هذا المشروع نهجا تكراريا لإيجاد أفضل عدد للخلايا العصبية في ANN، وعدد أقرب الجيران في KNN، وقيد مربع في SVM. وبالإضافة إلى ذلك، تم استخدام هذه الشبكات الثلاثة المثلى لتصنيف هذه الأنواع من التمور. تم الحصول على أصناف التمور من محافظة الظاهرة، تم استخدام إجمالي 600 عينة من التمور (100 عينة / فئة) تم استخدام MATLAB لمعالجة صور التمور، واستخراج ميزات الأنواع المختلفة وتصنيفها إلى ستة فئات مختلفة. توضح نتائج الدقة أن مزيج اللون وميزات الحجم والشكل يتفوق على ميزة الملمس عند استخدامه مع المصنفات الثلاثة. أظهرت النتائج أن ANN مع طبقة مخفية واحدة فقط تحتوي على 7 خلايا عصبية من نوع (tan-sigmoid) يمكن أن تؤدي بشكل أفضل من كل من SVM وKNN من حيث الدقة، متوسط recall ومتوسط precision. تم الحصول على دقة أداء وصلت إلى 99.2% بالنسبة إلى ANN و97.5% بالنسبة إلى SVM و95.8% بالنسبة إلى KNN. بالنسبة لمتوسط recall فقد تم الحصول على 99.12% إلى ANN؛ 97.53% إلى SVM و95.7% إلى KNN. أما من حيث متوسط precision فقد تم تحقيق 99.25%، 97.72% و96.18% عن طريق ANN SVM, وKNN بالترتيب.
|
| 653 |
|
|
|a التقنيات الصناعية
|a الذكاء الاصطناعي
|a تصنيف التمور
|a سلطنة عمان
|
| 700 |
|
|
|a Awadalla, Medhat
|e Advisor
|9 567723
|
| 700 |
|
|
|a Ammari, Ahmed Chiheb
|e Advisor
|9 567724
|
| 700 |
|
|
|a Khriji, Lazhar
|e Advisor
|9 516035
|
| 856 |
|
|
|u 9809-008-006-0414-T.pdf
|y صفحة العنوان
|
| 856 |
|
|
|u 9809-008-006-0414-A.pdf
|y المستخلص
|
| 856 |
|
|
|u 9809-008-006-0414-C.pdf
|y قائمة المحتويات
|
| 856 |
|
|
|u 9809-008-006-0414-F.pdf
|y 24 صفحة الأولى
|
| 856 |
|
|
|u 9809-008-006-0414-1.pdf
|y 1 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9809-008-006-0414-2.pdf
|y 2 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9809-008-006-0414-3.pdf
|y 3 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9809-008-006-0414-4.pdf
|y 4 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9809-008-006-0414-O.pdf
|y الخاتمة
|
| 856 |
|
|
|u 9809-008-006-0414-R.pdf
|y المصادر والمراجع
|
| 930 |
|
|
|d y
|
| 995 |
|
|
|a Dissertations
|
| 999 |
|
|
|c 1048165
|d 1048165
|
