بحث متقدم
ترتيب حسب
فلترة حسب
نقوم في هذا البحث بدراسة أثر تركيب نموذجين مبنيين باستخدام تقنية الشبكات العصبونية، على زيادة دقة النتيجة المتوقعة في مجال التنبؤ بقيم الأسهم في أسواق الأوراق المالية، حيث يتضمن الحل المقترح نسقين من المعالجة: يجري في النسق الأ ول بناء الشبكتين اللت ين تمثلان النموذجين اللذين نسعى إلى تركيبهما، إذ تتعامل إحدى الشبكتين مع الأسعار السابقة للأسهم و الأخرى مع مؤشرات التحليل التقني، و من ثم نقوم بدمج مخرجات هاتين الشبكتين عن طريق شبكة ثالثة تمثل النسق الثاني من المعالجة.
ظهرت المحاججة كمقاربة مهمة في الذكاء الصنعي لحل مسائل دعم القرار بسبب قدرتها على إعطاء مبررات للقرار المتخذ من خلال تقديم الحجج الداعمة و الحجج الداحضة التي ستقنع كلاً من متخذي القرار و المعنيين به، إضافة إلى قدرة المحاججة على حل مسائل دعم القرار ف ي حالات المعلومات غير الكاملة، و لأنها تمثل الطريقة الأكثر قرباً لتلك التي يتداول فيها الأشخاص واقعياً لاتخاذ قراراتهم. تسمح المحاججة أيضاً بمعالجة مسألة دعم القرار بوجود معلومات متناقضة، و لهذه الميزة أهمية خاصة في حالة القرار الجماعي، لأن كل مشارك في اتخاذ قرار يستند إلى جملة معارف و اعتبارات قد تكون مختلفة ( و أحياناً متناقضة ) عن تلك التي تكون لدى مشاركٍ آخر.
هدف هذا البحث إلى دراسة الأدوات المفهومية المستخدمة في النمذجة المفهوميـة لتطبيـق مـا، لمعرفة فائدة التوسع في تلك الأدوات من أجل تصميم قاعدة معطيات علاقاتية فعالة. قمنا لهذه الغاية بمعالجة مثالين تطبيقين جرى خلالهما استخدام مخططين مفهوميين لإنـشاء قاعـدة معطيات علاقاتية. و خلصنا إلى نتيجة رئيسة هي أنه تتحقق فائدة التوسع في الأدوات المفهومية من أجل تصميم قاعدة معطيات علاقاتية، عندما يتم تطبيقه في الأداة المستخدمة لبناء قاعدة المعطيات. و نظـراً لأن المرحلـة المفهومية لقاعدة المعطيات يجب أن تتسم برأينا بالوضوح و البساطة، لا ينصح بتطبيق التوسع في حالـة نمذجة المخططات المفهومية للأنظمة الضخمة ضمن قيد زمني محدد.