الرئيسية / استخدام تقنيات تعلم الآلة لبناء وتطوير النظم المعتمدة على المعرفة الموزعة

استخدام تقنيات تعلم الآلة لبناء وتطوير النظم المعتمدة على المعرفة الموزعة

اسم الباحث:

هدى علي حبش

عنوان البحث:

استخدام تقنيات تعلم الآلة لبناء وتطوير النظم المعتمدة على المعرفة الموزعة

عنوان البحث باللغة الانكليزية :

Using Techniques of Machine Learning for Building and Developing Distributed Knowledge-Based Systems

اسم المشرف : د. زكريا مصطفى زكريا –  د. عبد الله حسن العمر

العام:2023

القسم:الرياضيات

الملخص:

تُعدّ تقنية النظم الخبيرة من أهم فروع الذكاء الصنعي وأكثرها تطوراً، حيث يحاول النظام الخبير محاكاة الإنسان في تفكيره وطريقة حله للمشكلات في مجال معين.

تُعتبر عملية استخراج المعرفة المهمة الأكثر تعقيداً واستهلاكاً للزمن في تطوير النظم
المبنية على المعرفة (النظم الخبيرة)، ولقد تغلّب النجاح في اكتساب المعرفة ألياً باستخدام أساليب تعلم الآلة والتنقيب بالمعطيات إلى حد مـا على هذه المهمة، وبالتالي وُجِدَت تطبيقات في مجالات مختلفة.

عرضنا في هذه الأطروحة خوارزميتين هجينتين من خوارزميات بناء أشجار القرار، الأولى تدمج بين خوارزمية النملAnt Colony Algorithm  والخوارزمية الجينية Genetic Algorithm، والثانية هي دمج خوارزميتي Swarm Salp (سرب الهلاميات البرميلية) والخوارزمية الجينية Genetic Algorithm ، وقمنا في هذه الأطروحة ببناء نظام خبير موزَّع اعتماداً على خوارزميتي Salp Swarm والجينية. كما قارنَّا بين الطريقتين الجديدتين لإثبات أنهما أفضل من الخوارزميات الموجودة سابقاً، وذلك لأنهما تستفيدان من خصائص وميزات الخوارزميات السابقة، وهي ميزة التواصل المجتمعي كما في خوارزمية النمل(ACO) ، أو ميزة المسح الكامل لفضاء الحالات لتحسين الحل والحصول عليه بشكل أسرع، كما في خوارزمية Salp swarm (SS) مع ميزة وراثة الأجزاء الجيدة، كما في الخوارزمية الجينية (GA)، مما يَزِيد من موثوقية النتائج التي نحصل عليها عن طريق الوصول إلى شجرة القرار المثالية التي تتفوَّق على المنهجيات السابقة.

الكلمات المفتاحية:النظام الخبير-النظم الخبيرة المبنية على القواعد-المعرفة المخزنة-لخوارزمية الجينية.

التحميل