ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

تصنف خوارزمية K-Means الكائنات إلى عدد محدد مسبقا من العناقيد و هو K عنقود. و تتم عملية اختيار المراكز العنقودية في هذه الخوارزمية بشكل العشوائية، و يفضل أن تكون هذه المراكز بعيدة عن بعضها البعض قدر الإمكان. تؤثر نقطة البدء العشوائية على فعالية عملي ة التجميع و النتائج. و تعتمد عملية المقاربة المعنقدة على قيم المراكز الأولية بشكل رئيسي. نركّز في هذا البحث على طريقة اختيار مركز العنقود لتحسين أداء العنقدة في الخوارزمية K-Means كما نستخدم مراكز العناقيد الأولية و التي حصلنا عليها من البيانات المقسّمة على طول محور البيانات وفقا لأعلى فرق لتعيين مركز العنقود الأفضل.
هدفت هذه الدراسة لتصنيع جبن الموزريلا باستخدام مركزات الحليب البقري و المركزة بتقنية الترشيح فوق العالي بنظام الأسطح و الإطارات، و مقارنتها بجبن الموزريلا المصنع من الحليب الطبيعي من حيث التركيب الكيميائي و المردودية و الخصائص الحسية و الريولوجية.
نقدم في هذا البحث خوارزمية جديدة لحل بعض المشاكل التي تعاني منها خوارزميات عنقدة البيانات كالK-Means. هذه الخوارزمية الجديدة قادرة على عنقدة مجموعة من البيانات بشكل منفرد دون الحاجة لخوارزميات عنقدة أخرى.
هدفت هذه الدراسة لتصنيع الجبن الأبيض باستخدام مركزات الحليب البقري و المركزة بتقنية الترشيح فوق العالي بنظام الأسطح و الإطارات، و مقارنتها بالجبن الأبيض المصنع من الحليب الطبيعي من حيث التركيب الكيميائي و المردودية و الخصائص الحسية.
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا