التنقيب عن البيانات باستخدام الخوارزميات الجينية
| العنوان بلغة أخرى: |
Data Mining Using Genetic Algorithms |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | الزيود، مازن سالم حمد (مؤلف) |
| المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): | Al-Zyoud, Mazen |
| مؤلفين آخرين: | الخالدي، جهاد قبيل (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2008
|
| موقع: | المفرق |
| الصفحات: | 1 - 75 |
| رقم MD: | 587097 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | العربية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة آل البيت |
| الكلية: | كلية الأمير الحسين بن عبد الله لتكنولوجيا المعلومات |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
609
| المستخلص: |
يعد التنقيب عن البيانات من أكثر حقول تكنولوجيا المعلومات أهمية نظراً لتزايد البيانات بشكل هائل جداً وصعوبة استخراج معلومات مهمة من هذا الكم، والتنقيب عن البيانات أصبح مستخدماً في الكثير من المجالات وهذه المجالات تتضمن شركات البطاقات الائتمانية والبنوك والتسويق والصناعة وشركات الهاتف وغيرها الكثير. وبشكل عام تنقسم طرق التنقيب عن البيانات إلى قسمين، الأول هو استخدام الإحصاءات، والثاني والذي يعد أحد أهم حقول الذكاء الاصطناعي هو حقل تعلم الآلة (Siddhartha, 2002). ومن خلال هذه الدراسة سنقوم باستخدام الخوارزميات الجينية في عملية استخراج البيانات والتنقيب عنها من قاعدة بيانات تمثل مبيعات لمركز تمويني. وهنالك عدد من المزايا التي تجعل من الخوارزميات الجينية مناسبة لحل المشكلات الصعبة والكبيرة، حيث أن الخوارزميات الجينية صممّت خصيصاً لتقدم أفضل أداء مع المتغيرات غير الخطية ومع البيانات التي تحتوي على أخطاء بالإضافة إلى مقدرتها الكبيرة على البحث في مجموعة كبيرة من الأمثلة المقيّدة بقواعد معينة بحثاً عن الحل الأمثل. (Mustafa, 2003)، ( Binti Abdullah,et.al, 2003). يتميز النظام المقترح ببناء نظام جديد للتنقيب عن البيانات، وقد قمنا من خلال هذه الدراسة بتطوير عمليه تداخل بحيث تأخذ أفضل عناصر من كروموسومين، ويراعى فيها ان يتمكن المستخدم من التحكم في طول الكروموسوم وعملية التزاوج بين أشهر يحددها المستخدم، وإيجاد عدد من الكروموسومات من خلال عملية التزاوج وظهور كروموسومات جديدة. ونقدم خوارزميه جينية مبنية لغايات تحسين اتخاذ القرارات. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Branch and Bound and A* Search Using Fuzzy Underestimates
بواسطة: Rababaa, Bilal M. Bader Addeen منشور: (2007) -
A Quantum Swarm Evolutionary Algorithm For Mining Association Rules In Large Databases
بواسطة: Ykhlef, Mourad منشور: (2011) -
EFFICIENT ALGORITHMS FOR DATA MINING
بواسطة: Al Sabti, Khaled Abd Allah منشور: (1998) -
تجزئة الصفات المستمرة الرقمية غير المرتبة المستخدمة في مجال التعلم الآلي الإستقرائي
بواسطة: غبون، باسم حامد عبدالعظيم منشور: (2004) -
C-Mixture And Multi Constraints Based Genetic Algorithm For Collaborative Data Publishing
بواسطة: Kulkarni, Yogesh R. منشور: (2018)
