تم في هذا البحث اقتراح نظام هجين بين الخوارزمية الجينية و شبكة العنقدة
كوهنين المضببة, حيث تعد الخوارزمية الجينية أحد أساليب الذكاء الصنعي و هي من
الأساليب الحديثة.
In this research, a hybrid system was proposed between the
genetic algorithm and the fuzzy Kohonen clustering network ,
where the genetic algorithm is one of the methods of artificial
intelligence is one of the modern methods.
Artificial intelligence review:
Research summary
في هذا البحث، تم اقتراح نظام هجين يجمع بين الخوارزمية الجينية وشبكة كوهنين المضببة لتطبيقها في مجال العنقدة. تعد الخوارزمية الجينية من أساليب الذكاء الاصطناعي الحديثة التي تستخدم لحل المسائل المعقدة والكبيرة الحجم بفعالية. تم اختبار النظام الهجين المقترح على مجموعة بيانات Fisher's IRIS القياسية، وكذلك في مجال تجزئة الصور الطبية باستخدام صور الرنين المغناطيسي للدماغ. أظهرت النتائج أن النظام الهجين يتفوق على الخوارزميات التقليدية من حيث عدد التكرارات وقيمة الدالة القياسية ومراكز العناقيد. تم استخدام برنامج MATLAB لتنفيذ الخوارزمية الهجينة، وأظهرت التجارب أن الخوارزمية المقترحة تقلل من وقت التجميع وتحسن دقة التصنيف مقارنة بالخوارزميات الأخرى مثل K_means وFCM وFKCN. كما تم تحليل البيانات باستخدام المنهج التحليلي والتجريبي، وتم التوصل إلى أن الخوارزمية الهجينة تقدم نتائج أفضل في تصنيف الصور الطبية مقارنة بالخوارزميات التقليدية.
Critical review
دراسة نقدية: على الرغم من أن البحث يقدم نظامًا هجينًا مبتكرًا يجمع بين الخوارزمية الجينية وشبكة كوهنين المضببة، إلا أن هناك بعض النقاط التي يمكن تحسينها. أولاً، لم يتم التطرق بشكل كافٍ إلى تأثير المعاملات المختلفة على أداء الخوارزمية الهجينة، مثل معامل التضبيب ومعامل الطفرة. ثانيًا، كان من الممكن تقديم تحليل أعمق للنتائج بالمقارنة مع خوارزميات أخرى في مجالات تطبيقية مختلفة، وليس فقط في تجزئة الصور الطبية. ثالثًا، يمكن تحسين البحث من خلال تقديم دراسات حالة إضافية واختبار الخوارزمية على مجموعات بيانات متنوعة لزيادة موثوقية النتائج. وأخيرًا، كان من الممكن تقديم شرح أكثر تفصيلًا للخطوات الرياضية المستخدمة في الخوارزمية الهجينة لتسهيل فهمها وتطبيقها من قبل الباحثين الآخرين.
Questions related to the research
-
ما هي الفائدة الرئيسية لاستخدام الخوارزمية الجينية في هذا البحث؟
الفائدة الرئيسية لاستخدام الخوارزمية الجينية في هذا البحث هي قدرتها على حل المسائل المعقدة والكبيرة الحجم بفعالية من خلال إيجاد حلول بديلة في زمن مناسب.
-
ما هي مجموعة البيانات التي تم اختبار الخوارزمية الهجينة عليها؟
تم اختبار الخوارزمية الهجينة على مجموعة بيانات Fisher's IRIS القياسية، وكذلك في مجال تجزئة الصور الطبية باستخدام صور الرنين المغناطيسي للدماغ.
-
ما هي النتائج التي أظهرتها الخوارزمية الهجينة مقارنة بالخوارزميات التقليدية؟
أظهرت النتائج أن الخوارزمية الهجينة تتفوق على الخوارزميات التقليدية من حيث عدد التكرارات وقيمة الدالة القياسية ومراكز العناقيد، مما يقلل من وقت التجميع ويحسن دقة التصنيف.
-
ما هي التوصيات التي قدمها الباحثون لتحسين الخوارزمية الهجينة؟
أوصى الباحثون بتطوير الخوارزمية المقترحة من خلال اقتراح علاقة جديدة لمعامل التضبيب في شبكة كوهنين المضببة، وتطوير النموذج على أكثر من منصة ليكون موجودًا ومطبقًا في جميع المجالات الطبية والاقتصادية.
References used
Holland, J., 1975 -Adaptation in Natural and Artificial Systems , University of Michigan Press, Ann Arbor
GOLDBERG, D. E., 1989 -Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine L earning, Addison-Wesley
HOLLIDAY J. D., RODGERS S. L., WILLETT P., 2004- Clustering files of chemical structures using the fuzzy Kmeans clustering method, J. Chem. Info. Comput. Sci., Vol 44, PP 894-902.
In this paper, we introduce a modification to fuzzy mountain
data clustering algorithm. We were able to make this algorithm
working automatically, through finding a way to divide the
space, to determine the values of the input parameters, and
the stop condition automatically, instead of getting them by the
user.
In this paper, we introduce a modification to fuzzy mountain
data clustering algorithm. We were able to make this algorithm
working automatically, through finding a way to divide the
space, to determine the values of the input parameters, and
the stop condition automatically, instead of getting them by the
user.
This study has reached to that ANN (5-9-1) (five neurons in input
layer_nine neurons in hidden layer _ one neuron in output layer) is the
optimum artificial network that hybrid system has reached to it with
mean squared error equals (1*10^-4) (0.7
In this study, basic methodologies of the GA and the scaling
procedures are summarized, the scaling criteria of real time history
records to satisfy the Syrian design code are discussed. The
traditional time domain scaling procedures and the scali
نلاحظ في الآونة الأخيرة الانتشار الهائل لأدوات التعلم الإلكتروني ( )E-Learningومنها المحاضرات التعليمية
التي تعد جزء مهم منها، وهذه المحاضرات يتم تجميعها في المواقع الإلكترونية بناءا على العنوان الذي تحمله
على الرغم من احتواءها على مواضيع مختلفة في