اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديداكتشاف قواعد القرار المعممة الأعظمية من قواعد المعطيات
Discovering Maximal Generalized Decision Rules in Databases
1145
0 16
0
(
0
)
نشر من قبل
جامعة البعث ورقة بحثية
تاريخ النشر
2016
مجال البحث
الهندسة المعلوماتية
والبحث باللغة
العربية
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
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.
The volume of data being generated nowadays is increasing at phenomenal rate. Extracting useful knowledge from such data collections is an important and challenging issue. A promising technique is the rough set approach, a new mathematical method to data analysis based on classification of objects into similarity classes, which are indiscernible with respect to some features. This paper focuses on discovering maximal generalized decision rules in databases based on a simple or multiple regression, generalized theory, and decision matrix.
المراجع المستخدمة
W. Ziarko, 1993- Variable Precision Rough Sets Model, Journal of Computer and Systems Sciences, vol. 46. no. 1, pp. 39-59
Pawlak, Z. and Skowron, 2007- Rudiments of Rough Sets, Information Sciences, 177,3-27
S. Bhattacharya and K. Debnath, 2016- A Study on Lower Interval Probability Function Based Decision Theoretic Rough Set Models , Annals of Fuzzy Mathematics and Informatics, Volume x, No. x, pp. 1-xx
قيم البحث
اقرأ أيضاً
الهدف من هذا البحث هو تقديم خدمة المرضى من خلال الاستفادة من تطبيقات قواعد المعطيات و أيضاً تطبيقات أنظمة الاتصالات المتاحة و المتوفرة , في الخدمات الطبية و بخاصة العلاجية منها, بحيث يمكننا قدر الإمكان تفادي ما يمكن تفاديه من الكوارث الصحية التي يمكن
أن يتعرض لها الإنسان المريض بشكل فجائي.
درسنا في هذا البحث كيفية الاستفادة من التقنيات الحديثة في ضبط و معالجة بعض العلامات الحيوية للإنسان و بخاصة الذين يعانون من بعض المشاكل الصحية المتعلقة ببعض الأمراض , و إبقاءها تحت السيطرة بهدف جعل الأوضاع الصحية لهؤلاء المرضى مستقرة.
العلامات الحيوية التي قمنا بتطبيق الدراسة عليها هي : ضغط الدم – نبض القلب – سكر الدم.
إذ ان حدوث أي خلل في إحدى قيم تلك العلامات ( زيادة أو نقصانا ) قد يؤدي إلى اصابة المريض بعارض صحي مفاجئ.
شبكات الحساسات اللاسلكية
العلامات الحياتية
شبكات الحساسات اللاسلكية الحيوية
بروتوكول التوجيه بالزمن الحقيقي
استدعاء الطرق عن بعد
Vital signs
(WSN (wireless sensor networks
(WBSN (wireless body sensor networks
RTLD (Real-time with load distributed routing) Protocol
(RMI (Remote method invocation
المزيد..
نتعامل مع مشكلة شبكات التدريب الذاتي ل NLU في بيئة الموارد المنخفضة --- عدد قليل من البيانات المسمى والكثير من البيانات غير المسماة. إن فعالية التدريب الذاتي هي نتيجة لزيادة مقدار البيانات التدريبية أثناء التدريب. ومع ذلك، يصبح أقل فعالية في إعدادات
الموارد المنخفضة بسبب الملصقات غير الموثوقة المتوقعة بواسطة نموذج المعلم على البيانات غير المسبقة. تم استخدام قواعد القواعد، التي تصف الهيكل النحوي للبيانات، في NLU للحصول على شرح أفضل. نقترح استخدام قواعد القواعد في التدريب الذاتي كآلية وضع العلامات الزائفة أكثر موثوقية، خاصة عندما يكون هناك عدد قليل من البيانات المسمى. نقوم بتصميم خوارزمية فعالة تقوم ببناء وتوسيع قواعد قواعد اللغة دون تورط بشري. ثم ندمج القواعد المبنية كآلية وضع العلامات الزائفة في التدريب الذاتي. هناك سيناريوهات محتملة فيما يتعلق بتوزيع البيانات: غير معروف أو معروف في التدريب قبل التدريب. إننا نوضح تجريبيا أن نهجنا يتفوق بشكل كبير على الأساليب الحديثة في ثلاث مجموعات بيانات معيار لكل من السيناريوهات.
أصبح مصطلح قاعدة المعطيات العلائقية التقليدية مرادفاً لمصطلح قاعدة المعطيات، و لكن احتكار الشركات الكبرى المصنعة لأنظمة إدارة قواعد المعطيات أصبح يشكل هاجساً للعاملين في هذا الحقل نظراً للكلف العالية لهذه الأنظمة، مما وجه الأنظار نحو الاهتمام بالتقني
ة الصاعدة و هي أنظمة قواعد المعطيات الأصيلة باستخدام لغة التأشير الموسعة، حيث أنها تتمتع بخاصية المحمولية و أغلبها مجاني أو مفتوح المصدر، و بسبب زيادة الاعتماد على ملفات xml و لا سيما في التراسل بين التطبيقات المختلفة و وجود مجمعات لها مما استوجب التوجه نحو أنظمة قادرة على إدارتها و تنظيمها، و هذا فرض الحاجة إلى أنظمة قواعد المعطيات xml الأصيلة، و تهدف الدراسة إلى إجراء مقارنة بين إمكانيات أنظمة قواعد المعطيات العلائقية التقليدية و أنظمة قواعد المعطيات xml الأصيلة وفقاً لمعايير عديدة ، و استثمار التقنيتين في تطبيق عملي و إجراء الاختبارات المناسبة التي تعكس أثر استخدام كل من التقنيتين على أداء التطبيق المقترح و عرض النتائج و تقديم الاقتراحات المستقبلية.
استخدمت نظم استخلاص العلاقة استخداماً واسعاً للميزات المولدة من وحدات التحليل
اللغوي. إذ تؤدي الأخطاء في هذه المميزات إلى أخطاء في كشف العلاقة و تصنيفها. في
هذا البحث، نخرج من هذه الطرق التقليدية مع بنية مميز معقدة من خلال تقديم الشبكات
العصبونية
الالتفافية لاستخلاص العلاقة التي تتعلم تلقائيا ميزات من الجمل و تقلل من
الاعتماد على مجموعة الأدوات و المصادر الخارجية. نموذجنا يأخذ مزايا أحجام لنوافذ
متعددة للمرشحات و تضمينات الكلمة المدربة سابقا كدخل لبنية غير ثابتة لتحسين الأداء.
قدمنا في هذا البحث دراسة مفصلة لطرق التنقيب في البيانات النصية
و الإمكانيات المتوفرة في لغة الاستعلام الإجرائية PL/SQL التي تتعامل مع قواعد بيانات
أوراكل الغرضية للقيام بذلك. و من ثم قمنا ببناء نموذج تنقيب يعمل على تصنيف وثائق
النصوص العربية باست
خدام خوارزمية SVM لفهرستها و من ثم تحويلها إلى جداول بيانات
مدخلة في جداول الحالة لتصنيفها باستخدام خوارزمية Naïve Bayes و قدمنا
الاستنتاجات و التوصيات بعد تقييم النتائج التي حصلنا عليها.
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
