| LEADER |
04638nam a22003377a 4500 |
| 001 |
0057144 |
| 041 |
|
|
|a eng
|
| 100 |
|
|
|9 386607
|a Abu Hamra, Enas Ahmed
|e Author
|
| 245 |
|
|
|a Combine Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization Approach for Neural Network Classification
|
| 246 |
|
|
|a أسلوب دمج بين الخوارزمية الجينية وخوارزمية السرب للتصنيف بطريقة الخلايا العصبية
|
| 260 |
|
|
|a غزة
|c 2016
|
| 300 |
|
|
|a 1 - 63
|
| 336 |
|
|
|a رسائل جامعية
|
| 502 |
|
|
|b رسالة ماجستير
|c الجامعة الإسلامية (غزة)
|f كلية تكنولوجيا المعلومات
|g فلسطين
|o 0062
|
| 520 |
|
|
|a تلعب الخلية العصبية دورا هاما في الكثير من المجالات لقدرتها على حل المشكلات المعقدة التي فشلت الطرق الرياضية على حلها. ومع ذلك، فإنها تعاني من بعض أوجه القصور التي تؤدي إلى توقف العمل في بعض الحالات أو تقليص دقة النتائج. وبالتالي، اقترح هذا البحث نهجا جديدا يجمع بين خوارزميات التحسين الأكثر شهرة، وهي خوارزمية السرب (PSO) والخوارزمية الجينية (GA)، لزيادة دقة تصنيف الخلية العصبية. يستخدم النهج المقترح مزايا كل من خوارزمية السرب والخوارزمية الجينية للتغلب على مشكلة الحدود الدنيا المحلية للخلية العصبية، والذي يمنعها من تحسين دقة التصنيف. فهي تبدأ بإيجاد أفضل خلية عصبية باستخدام خوارزمية الانتشار الخلفي من خلال عدة محاولات لاستخدامها كأحد عناصر الخوارزمية الجينية. في حال لم يتم التوصل إلى حل فسيتم الانتقال إلى خوارزمية السرب من خلال استخدام نصف عينة الخوارزمية الجينية والتي تحتوي أفضل القيم. سيتم الاستمرار في تنفيذ الخوارزمية الجينية تليها خوارزمية السرب مع استخدام نصف العينة والتي تحتوي أفضل القيم إلى أن يتم الوصول لأفضل حل. خلافا للطرق الأخرى، فإن النهج المقترح لا يعتمد على نوع محدد من البيانات، وتم تقييمها من خلال تنفيذها باستخدام تسعة من قواعد البيانات المختلفة في المجال والخصائص. وتم تقسيم الفحص إلى ثلاث مراحل وهي تطبيق قواعد البيانات على الشبكة العصبية بدون استخدام أي طرق تحسينية، تطبيق قواعد البيانات على الشبكة العصبية باستخدام النهج المقترح وتطبيق قواعد البيانات على بعض الطرق المختلفة والتي تم ذكرها في أبحاث سابقة وهي الخوارزمية الجينية، الخلية العصبية يليها الخوارزمية الجينية، خوارزمية السرب، الخلية العصبية يليها خوارزمية السرب، الخوارزمية الجينية يليها خوارزمية السرب. وأظهرت النتائج تفوق وقدرة النهج المقترح على تحسين دقة التصنيف لجميع مصادر البيانات التي تم استخدامها مقارنة بأداء الطرق الأخرى سواء كانت دقة التصنيف منخفضة أو مرتفعة بالطرق الأخرى.
|
| 653 |
|
|
|a الخوارزمية الجينية
|a خوارزمية السرب
|a الخلايا العصبية
|
| 700 |
|
|
|9 363033
|a Hewahi, Nabil M.
|e Advisor
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-010-0062-T.pdf
|y صفحة العنوان
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-010-0062-A.pdf
|y المستخلص
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-010-0062-C.pdf
|y قائمة المحتويات
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-010-0062-F.pdf
|y 24 صفحة الأولى
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-010-0062-1.pdf
|y 1 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-010-0062-2.pdf
|y 2 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-010-0062-3.pdf
|y 3 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-010-0062-4.pdf
|y 4 الفصل
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-010-0062-O.pdf
|y الخاتمة
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-010-0062-R.pdf
|y المصادر والمراجع
|
| 856 |
|
|
|u 9808-001-010-0062-S.pdf
|y الملاحق
|
| 930 |
|
|
|d y
|
| 995 |
|
|
|a Dissertations
|
| 999 |
|
|
|c 736535
|d 736535
|
