يعيد هذا العمل أن المعلومات المقدمة من الرسم البياني للكلمات واستخدامها النموذجي من خلال نهج التصنيف المستندة إلى الرسم البياني في سياق استخراج الكلمات الرئيسية.عادة ما تستخدم الأساليب الرسمية القائمة على الرسم البياني المعروف عادة المعرفة من تمثيلات
ناقلات Word خلال عملية الترتيب عبر تدابير مركزية شهيرة (على سبيل المثال، تصنيف الصفحات) دون إعطاء الدور الأساسي لتوزيع الناقلات.نحن نعتبر مصفوفة مجاورة تتوافق مع الرسم البياني لكلم وثيقة نصية مستهدفة كتمثيل متجه لمفرداته.نقترح النمذجة القائمة على التوزيع في هذه المصفوفة المجاورة باستخدام خوارزميات (التعلم) غير المعروضة.يتم تأكيد فعالية نهج النمذجة القائمة على التوزيع مقارنة بالأساليب الرسمية القائمة على الرسم البياني في الرسم البياني من خلال دراسة تجريبية واسعة النطاق وفقا لدرجة F1.رمزنا متاح على جيثب.
تنقيب المعلومات التعليمي :
هو عملية تحويل المعلومات الخام القادمة من الأنظمة التعليمية الى
معلومات مفيدة يمكن استخدامها من قبل مطورين الأنظمة التعليمية
والطلاب والمعلمين و حتى الباحثين في مجال التعليم
نظم هذا البحث على فصلين :
1 -التعرف على منهج
يات الDM المستخدمة في المجال
التعليمي و التحدث عن بعض التطبيقات باستخدام هذه
المنهجيات.
2 -التحدث بشكل مفصل عن مشكلة التنبؤ بأداء الطلاب و عرض
بعض الطرق الكلاسيكية المستخدمة لحل هذه المشكلة ثم عرض
النموذج المقترح باستخدام أنظمة التوصية.
إن الحجم الهائل للصور الرقمية المنتجة من المشافي تزداد بسرعة. الصور الطبية يمكن أن تلعب دوراً مهماً بالمساعدة في التشخيص و المعالجة. و يمكن أن تكون مفيدة أيضاً في مجال التعليم لطلاب الطب بواسطة الشرح لهذه الصور الذي يساعدهم في دراستهم. مجال جديد لاست
عادة الصور باستخدام تصنيف الصور الالي تمت مناقشته خلال السنوات الماضية. تصنيف الصور الطبية يمكن أن يلعب دوراً مهماً لأغراض التشخيص و التدريس الطبية. لهذه الاسباب عدة معالجات للصور تم استخدامها.
في هذه الورقة أولاً: تمت دراسة مجموعة من الطرائق المتضمنة خلال خطوات معالجة الصور الطبية, مثل المرشح الوسيط, و معادلة الرسم البياني. ثانياً: تحديد و استخراج الخصائص الهامة للصور, كمصفوفة التدرج الرمادي. ثالثاً: تقنيات التصنيف و التي تقسم الى ثلاث طرق: 1- تصنيف الاكساء, 2- تصنيف الشبكات العصبونية, 3- تصنيف ك- أقرب جار.
رابعاً: تم في هذا البحث استخدام صور الرنين المغناطيسي للدماغ لتحديد منطقة الورم في الدماغ. تبدأ الخطوات بإجراء معالجة أولية للصورة قبل إدخالها الى الخوارزمية بتحويلها إلى صورة ثنائية بتدرج رمادي ليتم بعد ذلك إزالة المعلومات النصية من الصورة (معلومات المريض و بارامترات صورة الدماغ) و ذلك باستخدام خوارزمية خاصة، بعد ذلك يتم إزالة أجزاء الجمجمة من صورة الدماغ دون التأثير على المادة البيضاء و المادة الرمادية في الدماغ. ثم بعد ذلك يتم استخدام مرشح معدل (مطور) عن المرشح الوسيط لإزالة الشوائب من الصورة الرقمية الناتجة.
تقدم ورقة البحث نمطاً جديداً من التشفير باستخدام مصفوفتي التناظر و التناظر العكسي
لمصفوفة النص الأصلي , و هو يعد تشفير داخلي , كذلك تشفير غير متناظر , حيث
يكون النص المشفر هو المصفوفة المتناظرة عكسياً , و فك التشفير مرتبط بالمصفوفة
المتناظرة أي أن
التشفير يعتمد على مفتاحين عام و خاص و يطبق على الرسائل المرمزة
بنظام ASCII المستخدم في حواسيبنا الحالية.
هناك العديد من الطرق التقليدية لحساب كل من محدد مصفوفة مربعة و معكوس مصفوفة غير شاذة و رتبة أية مصفوفة . لكن تصبح جميعها شاقة و صعبة الحساب لمصفوفات عالية المرتبة و في معظم الحالات جميع البرمجيات تعطينا نتائج تقريبية بسبب عمليات التدوير في العمليات ا
لحسابية العديدة اللازمة. الفكرة الأساسية في هذا العمل تتلخص في استنتاج محدد, و معكوس , و رتبة مصفوفة بطريقة تدريجية.
تم في هذا البحث التنبؤ بالأرقام القياسية لأسعار المستهلك ل: (الأغذية، الملابس و الأحذية ،
الاتصالات، النقل، الصحة، التعليم، سكن و مياه و كهرباء)، و ذلك باستخدام مصفوفة ماركوف
في التقدير، بالاعتماد على بيانات شهرية أُخذت من المكتب المركزي للإحصاء في
سورية
خلال الفترة (1\1\2010, 31\12\2011), حيث تم تحليل النتائج من خلال حساب شعاع
احتمالات الوضعيات (الحالات) في اللحظة t0 = 2010 و استخدامه مع مصفوفة الاحتمالات
الانتقالية للتنبؤ بشعاع احتمالات الوضعيات على المدى الطويل و القصير لمعرفة الاتجاه الذي
ستسلكه الأرقام القياسية في المستقبل.
و كانت أهم نتائج البحث: عدم ثبات شعاع الاحتمالات الانتقالية للوضعيات (ارتفاع –
انخفاض-استقرار) أثناء فترة التنبؤ، كذلك الأمر بالنسبة لمصفوفة الاحتمالات الانتقالية.
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.
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.
تهدف هذه الدراسة إلى معرفة دور القياس المقارن في المنشآت الخدمية الذي يعتبر كأحد المداخل الحديثة لتقييم وتحسين الأداء
يزداد حجم المعطيات المولدة هذه الأيام بمعدل هائل. و ان استخراج المعرفة المفيدة من
مثل هذه المجموعات من المعطيات هو موضوع هام و تحد. التقنية الواعدة هي منهج
المجموعات التقريبية، الطريقة الرياضية الجديدة لتحليل المعطيات اعتماداً على تصنيف
الأغراض في
صفوف متشابهة، التي تكون غير قابلة للتمييز بالنسبة لبعض السمات.
تركز هذه المقالة على اكتشاف قواعد القرار المعممة الأعظمية من قواعد المعطيات
اعتماداً على التراجع البسيط أو المتعدد و خوارزمية التعميم و مصفوفة القرار.
