ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







ترميز الأرقام العربية باستخدام الشبكات العصبية الإصطناعية ذات الإرتداد العام

المصدر: المجلة العراقية للعلوم الإحصائية
الناشر: جامعة الموصل - كلية علوم الحاسوب والرياضيات
المؤلف الرئيسي: محمد، سوزان حسن (مؤلف)
المجلد/العدد: ع25
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2013
الصفحات: 537 - 547
ISSN: 1680-855X
رقم MD: 636728
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: يهدف البحث إلى ايجاد طرق محوسبة لترميز الارقام العربية بواسطة أحرف الابجدية الإنكليزية، اذ يقوم بدمج الطرق القديمة البسيطة مع الأفكار والتقنيات الحديثة للوصول إلى طرق ترميز تنسجم مع اساليب التطفل على المعلومات المخزونة أو المتداولة عبر الشبكات العنكبوتية. لقد سعى البحث إلى توظيف خصائص الارقام العربية وجدول فيجنر (Vigenere table) لتدريب الشبكة العصبية الاصطناعية على عملية الترميز. تم بناء عدة شبكات عصبية اصطناعية باستخدام الامكانيات المتوفرة في برنامج (MATLAB R2012b) تقوم بعملية الترميز لتوفير الوقت والجهد المبذول عند إجراء هذه العمليات بالطرق التقليدية، وقد اظهرت الشبكات العصبية الاصطناعية قدرة وقابلية عالية على تنفيذ عملية الترميز بعد مرورها بسلسلة من الخطوات.

The research aims to find ways computerized to encode Arabic numbers by the English alphabet , and merges the simple methods with the old ideas and modern techniques to get the encoding process consistent with the intrusion techniques on the information stored or traded via networking site. Search sought to recruit the properties of Arabic numbers and the Vegener table to train artificial neural network on the encoding process. S everal artificial neural networks was build using the possibilities available in the (MATLAB R2012b) program to process the encoding for saving time and effort when conducting these operations by conventional ways, neural networks have shown the ability and high portability on the implementation of the encoding process after passing a series of steps.

ISSN: 1680-855X