العنقدة الضبابية للفيديوهات بالاعتماد على نمذجة المواضيع

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 فيمجالات متعددة وبالتالي عندما يتم البحث عن هذه المحاضرات بكلمات معينة يتم عرض المحاضرات ذات العناوين القريبة والمشابهة لجملة البحث ولكن هذه ليست النتيجة المطلوبة، ولذلك وانطلاقا من هذه المشكلة تم اقتراح طريقة لتصنيف هذه المحاضرات بناء على المواضيع التي تحويها وليس فقط على عناوينها وعمل عنقدة لها اعتمادا على هذه المواضيع. تعتمد هذه الطريقة على الترجمة المرفقة ( )captionsمع الفيديوهات التعليمية في عملية استخراج المواضيع ومن ثم عنقدتها، ومن جهة أخرى تم الاعتماد على مقالات من موقع Wikipediaوذلك بهدف تحديد وتعريف كل عنقود من العناقيد ومن ثم حساب التشابهات بين المواضيع المعبرة عن كل محاضرة مع مراكز العناقيد، وبعد ذلك تم تطبيق عنقدة ضبابية بناء على هذه التشابهات.

مكافحة غسيل الأموال باستخدام تقنيات التنقيب عن المعطيات

يعرض هذا البحث دراسة مرجعية حول استخدام تقنيات الذكاء الصنعي والتنقيب عن المعطيات في أنظمة مكافحة غسيل الأموال. نقارن بين عدة منهجيات متبعة في أوراق بحثية مختلفة بهدف تسليط الضوء على تطبيقات الذكاء الصنعي في حل مشاكل الحياة الواقعية.

تعديل خوارزمية العنقدة ال Mountain و استخدامها لتحسين أداء خوارزمية ال C-Means الضبابية

نقدم في هذا البحث تعديل لخوارزمية عنقدة البيانات الMountain الضبابية, تمكنا من جعل هذه الخوارزمية تعمل بشكل آلي, و ذلك من خلال إيجاد طريقة لتقسيم الفضاء و تحديد قيم وسطاء الدخل و شرط التوقف آلياً بدلاً من إدخالها من قبل المستخدم.

تعديل خوارزمية العنقدة الـMountain و استخدامها لتحسين أداء خوارزمية الـMeans-C الضبابية

قدم في هذا البحث تعديل لخوارزمية عنقدة البيانات الMountain الضبابية, حيث تمكنا من جعل هذه الخوارزمية تعمل بشكل آلي, و ذلك من خلال إيجاد طريقة لتقسيم الفضاء و تحديد قيم وسطاء الدخل و شرط التوقف آلياً بدلاً من إدخالها من قبل المستخدم.