Show: 25 50 75 100 Results

Search results: 5 out of 30

تحسين التنبؤ الامراض اعتمادا على طريقة مجموعة التقريب المعدله وطريقة شجرة القرار ذات العامل الاكثر شيوعا == Diseases Prediction Improvement Based on Modified Rough Set and Most Common Decision Tree

Author name: علي عبد الكريم رحومي السماك
Supervisor name: ايمان صالح الشمري
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: في قطاع الرعاية الصحية, يكون التنبؤ بنوع او شدة الامراض من الامور المهمة لمساعدة الاشخاص لمعرفة مستواهم الصحي واتخاذ الفعاليات المناسبة لتحسين صحتهم. حيث تم تطبيق مبدا جديد من طريقة التقريب والتي اطلق عليها اسم طريقة التقريب المعدله لاختيار الصفات وكذلك تم اقتراح طريقة شجرة القرار ذات العامل الاكثر شيوعا بالاعتماد على ثلاث مقاييس للنقاوة لتحسين كفاءة التنبؤ في طريقه شجرة القرار. يتكون هذا العمل من عدة مراحل : اولا، مرحلة المعالجة المسبقة وتتكون من ثلاث مراحل فرعية هي : اقتراح طريقة MRA لملئ القيم المفقودة في مجموعة البيانات ,التجميع لتدريج قيم بعض الصفات ,واخيرا التسوية.ثانيا، ايجاد درجة الموثوقية لكل ميزة، طريقة التقريب المعدلة (MRS) المقترحة تستخدم لتحديد الميزات الهامة والمؤثرة، حيث المخرج من هذه المرحلة ثلاثة اجزاء وفقا لدرجة اهمية المميزات : المجموعة المهمة جدا والمجموعة المهمة والمجموعة غير المهمة.ثالثا، التنبؤ بنوع او شدة الامراض بالاعتماد على شجرة القرارات ذات العامل الاكثر شيوعا (MCDT) لاتخاذ القرار حيث تم اقتراح اسلوب MCDT لتحسين عمل شجرة القرار في عملية اتخاذ القرار. حيث تستخدم MCDT ثلاثة مقاييس نقاوة لاختيار الجذر الاصلي / الجذر الفرعي للشجرة وكذلك قيمة فئة من كل ميزة. رابعا، تقييم النظام باستخدام مقايسس التقييم. حيث استخدم ثلاثة - دورات في عملية الاختبار. حيث تم تطبيق النظام المقترح على العديد من الامراض ثنائية ومتعددة الاصناف وتحديدا امراض القلب من الدرجة الثنائية (BHD) لديها (صنفين) ، وامراض القلب متعددة الاصناف (MHD) لديها (5 اصناف) والامراض الجلدية لديها (6 اصناف).واخيرا, تم مقارنة MCDT مع اساليب اخرى من طرق شجرة القرار مثل ID3، J48 حيث ان دقة الطريقة المقترحة التي تم الحصول عليها افضل من الطريقتين السابقة. وكذلك تم تطبيق طرق اخرى مثل شبكة بايز ونايف بيز وبينت النتائج كفاءة طريقة MRS باستخدام مقاييس التقيم. حيث ان افضل دقة لبيانات الاختبار تم الحصول عليها في بيانات القلب ذات التصنيف الثنائي هي 94.06 عند استخدام طريقة شجرة القرار باستخدام العامل المشترك الاكبر مع المجموعة الاكثر اهمية باستخدام البيانات المجمعة وافضل دقة لبيانات الاختبار تم الحصول عليها في بيانات القلب متعددة الاصناف هي 76.24 عند استخدام طريقة شجرة القرار باستخدام العامل المشترك الاكبر مع المجموعة الاكثر اهمية والمجموعة المهمة معا باستخدام البيانات المجمعة وافضل دقة لبيانات الاختبار تم الحصول عليها في بيانات الامراض الجلدية متعددة الاصناف هي 100 باستخدام طريقة شجرة القرار باستخدام العامل المشترك الاكبر عند اختيار جميع الخصائص. | In the health care sector predict the type or severity of the disease is important for helping people to knowledge their health standard and take action to improve their health. A Modified Rough Set (MRS) has been employed as a new model for features selection as well as Most Common Decision Tree (MCDT) has been suggested to improve the performance of decision tree prediction. This work consists of many stages : First, preprocessing stage which contains two sub stages : A Mode - Relation - Average (MRA) method for interpolating missing values, a grouping for scaling some of features values.Second, finding Reliability Degree of each feature using MRS which has been proposed to determine the important and influential features. The output of this model is three subsets graduate according to the importance degree of features : Most Important (MI), Important (I) and Unimportant (UM).Third, prediction type or severity of disease based on supervised learner MCDT for making decision where a MCDT style has been proposed to improve working of decision tree. It uses three impurity measures for choosing root/sub root of the tree and category value of each feature. Fourth, system evaluations using evaluation measures. Three - cross validation is used in the testing process. The proposed system has been applied on Binary classes of Heart Disease (BHD), Multi classes of Heart Disease (MHD) (5classes) and Dermatology Disease (DD) (6classes). Finally, the proposed methods have been compared with the other decision tree methods such as ID3 and J48, the Accuracy obtained using the proposed methods are better than two previous methods. Also other prediction methods are applied such as Bayes Net and Naive Bayes. The results show the efficiency of MRS model by using the evaluation measures. The best accuracy measure for testing data was 94.06, 76.24 and 100 for MCDT using MI set of BHD by grouping data, MCDT using MI set and I set of MHD by grouping data, and MCDT using full attributes of DD.

تمييز حركة الكائن المفرد اعتمادا على نظرية تاكوشي للامثلية ومجموعة الخام للتصنيف == Single Object Motion Categorization Based on Taguchi Method Optimization and Rough Set Classification

Author name: عادل عباس مجيد الربيعي
Supervisor name: اسراء هادي علي الشمري
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: تعتبر انظمة التتبع الفيديوية ذات اهمية كبيرة في عالمنا الحديث. لاعتبارها احد الفروع الهامة من علوم الحاسوب التي تتعامل مع عدة مواضيع مثل الامن، الطبية، القضائية او الطب الشرعي، الرياضة وغيرها من المجالات الحيوية والحياتية الاخرى.ان المشكلة الاساسية التي تم تناولها ودراستها في بحثنا هذا كيفية الكشف عن حركة الاجسام او الاشخاص والتركيز لايجاد نوع وشكل الحركة للاجسام في الافلام.الحصول على معلومات اضافية من الفيديو ادت الى تجميع بعض الافكار لبرهنة او دحض بعض الحقائق. وكذلك ايجاد الدوال المناسبة لها والتي تمثل نوع الحركة للجسم، حيث تم استخلاص الصفات المهمة لمسار الجسم مع تحديد وزن كل صفة وهذا مما يؤدي تقليل الزمن المستهلك في تطبيقات التعقب الفديوي. تم استخدام طرق الرياضيات الحديثة لغرض تصنيف الحركات المتنوعة والمتشابهة في الشكل للاجسام التي يتم تعقبها بالاعتماد على قاعدة بيانات ذات مقاييس عالمية. هناك الكثير من التحديات التي تواجه عملية تعقب الاهداف المتحركة، مثل فصل الجسم او الهدف عن خلفية المشهد، نحن نستخدم طريقة محدثة من الرسم البياني التراكمي لبناء قالب للمشهد الخلفي. بعد ايجاد مسار الجسم نحن نختار عدد من الصفات الملائمة مثل (الازاحة، السرعة، الفرق في الطول، الميل) لغرض تحديد شكل وطبيعة حركة الجسم.في بحثتا هذا استخدمنا ثلاث طرق وقارنا بينها (الميل، الانحدار، وصف فورير) لحركة الاجسام لكي نحدد شكل الحركة (مستقيم، دائرة، قوس، بيضوي، متذبذب، حرف اس ....الخ) واستنتجنا ان طريقة الميل هي الافضل من حيث الزمن المستهلك وغير مكلفة حسابيا. في مرحلة الامثلية التي تعتبر جزء مهم في انظمة التعقب الفيديوي، وظفنا نظرية تاكوشي لتحديد الاعلى وزنا لافضل خاصية من الخواص المستخلصة مما يؤدي لتقليل الزمن المستهلك في التطبيقات. لتصنيف انواع عديدة من حركة الاشخاص نحن نعتمد على موديل مجموعة الخام لبناء نظام المعلومات وعدد من القواعد لتمييز شكل الحركات المتداخلة مثل (الانحناء، رفع اليد والساق في نفس المكان، القفز مع الحركة، القفز في نفس المكان، الركض، الحركة الجانبية، القفز بقدم واحدة، المشي، الحركة الموجية) في عملية التصنيف. في النهاية، للكشف عن البحث وما يتضمنه من تجارب يمكن متابعة الفصل الثاني والثالث بشكل مفصل علما ان وثوقية النظام بلغت بحدود 93% بعد اجراء الكثير من التجارب بالاعتماد على قاعدة بيانات قياسية تسمى "ويزمان | Video tracking systems (VTS) is a matter of interest in this modern world, because it regarded as one of important branches of computer science which deals with several subjects such as security, medical, judicial or forensic, sports and other vital fields of life.The main problem that has been addressed, studied and analyzed in this thesis is how can detect and recognize objects (persons) motions? farther more this work was concentrated on finding the shape and form of a movement of person or objects in a video. Getting additional information from a video will enable the author to sum the ideas in order to prove or disprove some facts. For instance, finding and manipulating the trajectory of object and mathematical models used in analyzing. Finding the suitable functions which represent types of objects’ motions, extract important features of trajectory object’s moving, in order to find optima features by determine the weight of each features. This reduce the consume time in video tracking application. Using the modern mathematical models to classify object motion and determine the types and form of them. This is based on standard database (Weizmann). There are some difficulties facing the process of tracking moving targets such as separate the object or target from the background of scene. In order to build a background template model which is used an upgrade accumulative histogram technique.Finding the trajectory of object, and selecting a number of appropriate motion attributes such as (displacement, velocity, differences in length and slope), enable us to determine the form and the nature of the motion object movement.In this work three methods “Slope, Regression and Fourier descriptors” have been studied, and a comparison among them was made, and determines the shape of the movement (straight line, circle, arc, ellipse, oscillating, S - shaped…etc.) was detected. It was found, that the slope method was the best in terms of consumed time or computationally inexpensive.The optimization stage regards a core part of a video tracking, specified Taguchi method have been used in this work in order to assign in high value of weight for best features extraction and it has reduced the consumption of analysis time.The classification of persons motion depends on rough set model to implement information system and number of rules in distinguishing forms of overlapping movements types such as to (bend, jack, jump, pjump, run , side, skip, walk and wave). In the end, the detection of this work implicitly tested in chapter two and chapter three. Thesis reliability up to 93% after a lot of testing based on the standards database is called “Weizmann”.

ضغط البيانات باستخدام تمثيل الترميز التسلسلي == Data Compression By Using Chain Code Representation

Author name: فنر علي جودة
Supervisor name: توفيق عبد الخالق الاسدي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: University of Babylon - Information Technology Collage - Department Of Software
Language: English
University location: Babylon
First pages:
Abstract: In this thesis we have proposed an efficient lossless image compression system. This system consists of two parts : the first part is compression procedure that is based on two approaches of chain code representation. The first approach is Variable Vertex

استخلاص الخصائص النصية وعنقدتها باعتماد التحليل الدلالي == Textual Features Extraction And Clustering Based On Semantic Analysis

Author name: رشا نوري شعلان
Supervisor name: غيداء عبد الحسين السلطاني
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Master
University: University of Babylon - Information Technology Collage
Language: English
University location: Babylon
First pages:

تقنية جديدة لصهر الصفات لنظام استرجاع الصور باستخدام واصفات اللون الملمس والشكل == A New Features Fusion Technique for Image Retrieval System Using Colour, Texture, and Shape Descriptors

Author name: فاتن عباس مهدي
Supervisor name: عبد الكريم عكلة العبادي
General topic: Computer Science
Specific topic: Computer Science
Degree: Doctorate
University: University of Babylon - Information Technology Collage
Language: English
University location: Babylon
First pages:
1 2