استخدام تقنية التصنيف للتنبؤ بمرض اللشمانيا الحشوي "الكلازار" بإستخدام خوارزمية الـ J48: دراسة حالة ولاية القضارف
| المؤلف الرئيسي: | بشير، صفاء ادم الدود (مؤلف) |
|---|---|
| مؤلفين آخرين: | أحمد، شاذلى صديق محمد (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2020
|
| موقع: | الخرطوم |
| الصفحات: | 1 - 102 |
| رقم MD: | 1204983 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | العربية |
| الدرجة العلمية: | رسالة دكتوراه |
| الجامعة: | جامعة النيلين |
| الكلية: | كلية الدراسات العليا |
| الدولة: | السودان |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
26
| المستخلص: |
يقدم هذا البحث دراسة تطبيقية في مجال التنقيب عن البيانات (Data Mining) واكتشاف المعرفة في قواعد البيانات (Knowledge Discovery in Database) إن من أكبر المشاكل التي يعاني منها المجتمع انتشار أمراض الكلازار الذي يعد من الأمراض المستوطنة وذلك لعدم القدرة على معرفة أسباب انتشاره وتحديدها بدقه لذا الهدف الرئيسي لهذه الدراسة هو مساعدة الأطباء في تشخيص مرض الكلازار وكذلك معرفة أسباب انتشار المرض وتقليل الوقت اللازم في تحليل بيانات مرض الكلازار واستحراج المعرفة من تلك البيانات. ترتكز منهجية هذا البحث أولا على تحضير البيانات التي تم الحصول عليها تقارير مرض الكلازار وزارة الصحة ولاية القضارف وبيانات الارصاد الجوي، ثم تطبيق تقنية التنقيب عن البيانات (Data Mining Techniques) التي اختيرت وبتسلسل معين بالرجوع لمجموعة من المبررات يمكن إيجازها في محورين هما: مناسبة الطرق لطبيعة البيانات وتلاؤمها مع الهدف من البحث، هذا بالإضافة للكفاءة في اكتشاف الأنماط. هذه الطريقة هي شجرة القرار (Decision Tree)؛ حيث طبقت خوارزمية (J48) في تقنية أشجار القرار. عند إدخال كل بيانات التدريب تم التنبؤ بصورة صحيحة بنسبة 76.1598 % نسبة لعدد البيانات 591 حالة وتم التنبؤ بصورة خاطئة بنسبة 23.8402 % لعدد 185 حالة وكان بالشجرة 40 عقدة والحجم الكلي للشجرة 51 واستغرق تنفيذ هذه العملية0.03 seconds . عندما تم اختيار مجموعة من البيانات بنسبة 66% (ثلثي البيانات) صنفت 289 حالة بصورة صحيحة بنسبة 76.8939 % لعدد 203 حالة وصنفت 61 حالة بصورة خاطئة بنسبة 23.1061% واستغرق تنفيذ هذه العملية seconds 0.03. ولزيادة كفاءة النتائج المتحصل عليها من هذا البحث أوصى بإضافة البيانات التي تعزر الحصول عليها في السنوات الأخيرة. واستخدام طرق عنقدة أخرى مع مجموعة من البيانات للحصول على مزيد من المعلومات. وتطبيق الدراسة بصورة أوسع حتى تشمل كل أو بعض ولايات السودان وباستخدام خوارزميات متعددة ومقارنة النتائج مع نتائج هذه الدراسة. |
|---|
عناصر مشابهة
-
التنبؤ بالأمراض المستوطنة في استخدام خوارزمية SMO في ولاية الخرطوم
بواسطة: فضل، هناء عبداللطيف سعيد منشور: (2017) -
البيئة الجغرافية وعلاقتها بالأمراض فى السودان : دراسة مرض الكلازار ( اللشمانيا الحشوية ) والملاريا بمحافظة القلابات
بواسطة: الحسن، صفاء إبراهيم منشور: (2010) -
استخدام حليب الإبل ومستضد اللشمانيا كمعدل مناعي ضد الخمج باللشمانيا الاحشائية Leishmania Donovani في ذكور الفئران المختبرية سلالة Balb/c
بواسطة: الجوراني، أمل فالح هاشم منشور: (2016) -
Experimental Leishmaniasis in Balb/c Mice: Cloning of Major and the Effect of Immunization and a Biological Response Modifier on the Course of Infection
بواسطة: طه، صفاء محمد حسن منشور: (1991) -
Serological and Molecular Diagnosis of Visceral Leishmaniasis in Baghdad City
بواسطة: نصر الله، بشير عبدالله منشور: (2015)
