| LEADER |
04223nam a22002657a 4500 |
| 001 |
1810724 |
| 024 |
|
|
|3 10.33977/1760-005-013-010
|
| 041 |
|
|
|a ara
|
| 044 |
|
|
|b فلسطين
|
| 100 |
|
|
|9 579277
|a دهان، محمد لؤى عبدالرزاق
|g Dahhan, Mohamed Loay Abdulrazak
|e مؤلف
|
| 245 |
|
|
|a استخدام الشبكات العصبونية لدعم قرار تصنيف الكفالات المالية بالتطبيق على الجمعيات الخيرية في مدينة حلب
|
| 246 |
|
|
|a Using Artificial Neural Networks to Support Financial Sponsorship Classification Decision:
|b Applied on Charities in Aleppo
|
| 260 |
|
|
|b جامعة القدس المفتوحة
|c 2020
|g حزيران
|
| 300 |
|
|
|a 143 - 154
|
| 336 |
|
|
|a بحوث ومقالات
|b Article
|
| 520 |
|
|
|a يهدف هذا البحث إلى بناء نموذج باستخدام الشبكة العصبونية الصناعية لمساعدة متخذي القرار على اتخاذ قرار تصنيف الكفالات المالية في الجمعيات الخيرية بحلب من خلال استخدام المنهج الوصفي التحليلي ومن ثم بناء شبكة عصبونية متعددة الطبقات ANN تعتمد على قاعدة بيانات متعددة الأبعاد Multivariat مختلفة النوع والطبيعة، ومقارنة النتيجة مع تحليل التمايز Discriminant Analysis كأحد أبرز أساليب التصنيف Classification التقليدية، طبقت الدراسة على عدد من الجمعيات الخيرية في مدينة حلب والمنتسبة إلى اتحاد الجمعيات الخيرية للأعوام (2016– 2019) والتي تحوي على قسم الكفالات المالية، وتوصلت الدراسة إلى أهمية استخدام الشبكة العصبونية في اتخاذ قرار تصنيف الكفالات المالية في الجمعيات الخيرية حيث كانت نسبة التصنيف الصحيحة فيها أعلى وبشكل واضح من تحليل التمايز، وبينت أهمية متغيري العمر وعدد المكفولين لاتخاذ قرار الكفالة، مما يؤدي إلى اتخاذ قرار سليم بنسبة أعلى وبالوقت المناسب
|
| 520 |
|
|
|b This paper aims to build a model using the artificial neural network (ANN) to help decision makers to decide the classification of financial guarantees in charities in Aleppo. By using the descriptive analytical method and building a multi - layered neural network based on multivariate database of different kind and nature, and comparing the result with Discriminant Analysis as one of the most Classification methods. This study was applied to a number of charities in Aleppo affiliated to the Union of charities for the years 2016 - 2019, which contain the section of financial guarantees. The study found that the importance of using the neural network in making decision to classify financial guarantees in charities, where the correct rating in classification which was clearly higher than the discriminant analysis. In addition, the study showed the importance of the variables of age and the number of sponsored to make a decision, which leads to making decisions with the highest rate and in a timely manner.
|
| 653 |
|
|
|a الشبكة العصبونية الصناعية
|a تحليل التمايز
|a الجمعيات الخيرية
|a حلب
|
| 692 |
|
|
|a شبكات عصبونية
|a تحليل التمايز
|a تصنيف
|a جمعيات خيرية
|b Neural Networks
|b Discriminant Analysis
|b Classification
|b Charities
|
| 773 |
|
|
|4 الاقتصاد
|6 Economics
|c 010
|e Journal of Al - Quds Open University for Administrative & Economic Research
|f Mağallaẗ ğāmiʿaẗ al-Quds al-maftūḥaẗ li-l-abḥāṯ wa-al-dirāsāt al-idāriyyaẗ wa-al-iqtisādiyyaẗ
|l 013
|m مج5, ع13
|o 1760
|s مجلة جامعة القدس المفتوحة للبحوث الإدارية والاقتصادية
|v 005
|x 2313-7592
|
| 700 |
|
|
|a الموسى، ياسر عبدالله
|g Al-Mousa, Yasser
|e م. مشارك
|9 172707
|
| 856 |
|
|
|u 1760-005-013-010.pdf
|
| 930 |
|
|
|d y
|p y
|q n
|
| 995 |
|
|
|a EcoLink
|
| 999 |
|
|
|c 1071874
|d 1071874
|
