ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Two Level clustering hierarchies using Fuzzy Clustering by Local Approximation of Memberships

العنوان بلغة أخرى: خوارزمية للتقسيم الهرمي الثنائي باستخدام التجميع الغامض من خلال تقريب العضوية المحليه
المؤلف الرئيسي: مشاقبة، أسامة سليمان يوسف (مؤلف)
مؤلفين آخرين: بطيحة، خالد محمد (مشرف) , الشرفات، وفاء (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2017
موقع: المفرق
الصفحات: 1 - 57
رقم MD: 875802
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
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:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

14

حفظ في:
LEADER 03604nam a22003497a 4500
001 1486135
041 |a eng 
100 |9 472214  |a مشاقبة، أسامة سليمان يوسف  |e مؤلف 
245 |a Two Level clustering hierarchies using Fuzzy Clustering by Local Approximation of Memberships 
246 |a خوارزمية للتقسيم الهرمي الثنائي باستخدام التجميع الغامض من خلال تقريب العضوية المحليه 
260 |a المفرق  |c 2017 
300 |a 1 - 57 
336 |a رسائل جامعية 
502 |b رسالة ماجستير  |c جامعة آل البيت  |f كلية الأمير الحسين بن عبد الله لتكنولوجيا المعلومات  |g الاردن  |o 0100 
520 |a من الأسباب التي جعلت خوارزمية Fuzzy تستخدم على نطاق واسع في تجميع وتصنيف العقد في الشبكة البساطة والسرعة والفعالية. يتم استخدام العديد من الخوارزميات مثل C-means وK-means في التجميع وتقسيم العقد إلى كتل واختيار عقدة رئيسية واحدة لإدارة الاتصال بين العقد في نفس التجمع. بالإضافة إلى ذلك، يجب أن تكون هناك خوارزميات تجعل الاتصال بين العقد أسرع وأكثر فعالية باستخدام مفهوم تعددية الطبقات وتحديد بالضبط أين ستكون كل عقدة وفي أي تجمع. في هذه الدراسة، قدمنا تسلسلين هرميين على مستوى المجموعات باستخدام التجميع الضبابي من خلال تقريب العضوية المحلية (TLCH FLAME) تم تطوير TLCH FLAME لاستخدامه في حل مشاكل تجمع الكتل داخل الشبكة، ويعد TLCH FLAME أفضل من بعض التقنيات في سياق التقسيم والتجميع في الشبكات الغير خطية. في هذه الدراسة تم اختبار TLCH FLAME على مجموعتين من البيانات: الأولى هي IRIS dataset والثانية مجموعة من البيانات التي ولدت عشوائيا من خلال نظام متعدد النوى Multi Core، من خلال مرحل من التجارب وباستخدام مجموعات البيانات السابقة قارنا نتائجنا التجريبية مع خوارزميات تجميع أخرى. وقد أظهرت النتائج أن أسلوب البحث لدينا أمتلك أفضل نتيجة بين كل من K-means وال C-means. 
653 |a الخوارزميات الهرمية  |a تكنولوجيا المعلومات 
700 |a بطيحة، خالد محمد  |g Batiha, Khaled Mohammad   |e مشرف  |  Batiha, Khaled Mohammad   |9 483568 
700 |9 472217  |a الشرفات، وفاء  |e مشرف 
856 |u 9802-005-012-0100-T.pdf  |y صفحة العنوان 
856 |u 9802-005-012-0100-A.pdf  |y المستخلص 
856 |u 9802-005-012-0100-C.pdf  |y قائمة المحتويات 
856 |u 9802-005-012-0100-F.pdf  |y 24 صفحة الأولى 
856 |u 9802-005-012-0100-1.pdf  |y 1 الفصل 
856 |u 9802-005-012-0100-2.pdf  |y 2 الفصل 
856 |u 9802-005-012-0100-3.pdf  |y 3 الفصل 
856 |u 9802-005-012-0100-4.pdf  |y 4 الفصل 
856 |u 9802-005-012-0100-5.pdf  |y 5 الفصل 
856 |u 9802-005-012-0100-O.pdf  |y الخاتمة 
856 |u 9802-005-012-0100-R.pdf  |y المصادر والمراجع 
930 |d y 
995 |a Dissertations 
999 |c 875802  |d 875802 

عناصر مشابهة