ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > التكامل بين الشبكات العصبية ون...>مارك

التكامل بين الشبكات العصبية ونظم المعلومات الجغرافية : تقييم الأراضى - دراسة تطبيقية محوسبة

المصدر: مجلة كلية التربية للعلوم الإنسانية
الناشر: جامعة ذي قار - كلية التربية للعلوم الإنسانية
المؤلف الرئيسي: الناصر، خديجة عبدالزهرة حسين (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Al-Naser, Khadeejha Abdul Zahra
المجلد/العدد: مج4, ع4
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2014
الشهر: كانون الأول
الصفحات: 239 - 265
ISSN: 2073-6592
رقم MD: 945458
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EduSearch, HumanIndex
مواضيع:
الشبكة العصبية الاصطناعية | الشبكات العصبية | نظم المعلومات الجغرافية | تقييم الأراضى
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
LEADER 04552nam a22002177a 4500
001 1691346
041 |a ara 
044 |b العراق 
100 |a الناصر، خديجة عبدالزهرة حسين  |g Al-Naser, Khadeejha Abdul Zahra  |e مؤلف  |9 508130 
245 |a التكامل بين الشبكات العصبية ونظم المعلومات الجغرافية :  |b تقييم الأراضى - دراسة تطبيقية محوسبة 
260 |b جامعة ذي قار - كلية التربية للعلوم الإنسانية  |c 2014  |g كانون الأول 
300 |a 239 - 265 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |a أن إدارة البيانات المكانية الضخمة والمتنوعة، تعد عملية صعبة التطبيق بدون استخدام العلوم التطبيقية، ومع التطور العلمي انبثقت تقنيات جديدة قادرة على إجراء عمليات التحليل والمعالجة لهذا النوع من البيانات من خلال عمليات نمذجة مختلفة باختلاف التطبيقات والبيانات المستخدمة فيها ومن أبرز هذه التقنيات نمذجة الشبكات العصبية الاصطناعية Artificial Neural Networks (ANNs) في نظم المعلومات الجغرافية Geographical (GIS) Information Systems، وذلك باعتماد مجموعة من الأدوات Tools والإجراءات Procedures لمعالجة وتحليل البيانات المكانية Spatial Data والبيانات غير المكانية Non Spatial Data أيضا. يهدف البحث إلى إبراز دور التقنيات الحديثة في البحث الجغرافي والخروج من النمط التقليدي إلى المنهج العلمي التطبيقي للتنبؤ بقيمة الأرض land value في مدينة أبي الخصيب مركز قضاء أبي الخصيب في محافظة البصرة (منطقة الدراسة) وذلك عن طريق تمثيل المعايير المعتمدة بخرائط لتحديد الامثلية optimization لقيمة الأرض. تبرز أهمية البحث في إمكانية استعمال تقنية (ANNs) في عمليات التنبؤ والتصنيف الآلي Automating classification & Prediction لتحديد قيمة الأرض في ضوء دراسة تباين الاستعمالات فيها. اعتمد البحث على بناء قاعدة بيانات مكانية تضم العوامل المؤثرة في قيمة الأرض منها} الموضع، حجم السكان، الخدمات) الصحية والتعليمية والترفيهية والمجتمعية (، الإدارية دوائر حكومية {، المتمثلة بشكل مجاميع بيانات data sets والتي قسمت بدورها إلى أصناف معالم features classes إذ ربطت بخريطة لمنطقة الدراسة. وباعتماد الشبكة العصبية ذات التغذية الأمامية كأداة في GIS لتنفيذ التصنيف الآلي تم إنتاج مجموعة خرائط أظهرت أن هناك تبايناً في استعمالات الأرض، ثم مطابقتها overlay لأنتاج خريطة نهائية تبين رتب المناطق المؤثرة في قيمة الأرض بحسب الأوزان) المعايير المقترحة (، فضلاً عن ذلك فقد توصل البحث إلى إمكانية التكامل بين تقنيتي الشبكة العصبية والنمذجة المكانية في GIS مما يمكّن الباحث الجغرافي من تصميم نظم معلومات مكانية ذكية تمتلك الامثلية في إدارة البيانات وتساعد صناع القرار والمخططين في إدارة المدن لوضع خطط التوسع والبناء. 
653 |a الشبكة العصبية الاصطناعية  |a الشبكات العصبية  |a نظم المعلومات الجغرافية  |a تقييم الأراضى 
773 |4 العلوم الإنسانية ، متعددة التخصصات  |4 التربية والتعليم  |6 Humanities, Multidisciplinary  |6 Education & Educational Research  |c 008  |e Scientific Journal Of education college for Humanities  |f Journal of College of Education  |l 004  |m مج4, ع4  |o 1494  |s مجلة كلية التربية للعلوم الإنسانية  |v 004  |x 2073-6592 
856 |u 1494-004-004-008.pdf 
930 |d n  |p y 
995 |a EduSearch 
995 |a HumanIndex 
999 |c 945458  |d 945458 

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.