منصة الرسائل والاطاريح: استخلاص قوانين استنتاجية من قواعد البيانات باستخدام البرمجة المرنة 1،6426

الخلاصة

نتيجة للنمو الهائل الحاصل للبيانات المخزونة في قواعد بيانات حول العالم في السنوات الاخيرة، اصبحت الحاجة الى اساليب كفوءة لغرض استخلاص المعرفة من قواعد البيانات اكثر اهمية. ان التنجيم عن البيانات ايضا تسمى استكشاف المعرفة في قواعد البيانات، وهو احد فروع تعليم الالة، هو احد المحاولات للاستجابة لهذه الحاجة الملحة. لا يمكن اعتبار مبدا التنجيم عن البيانات على انه مجرد طريقة منفردة او اسلوب منفرد ولكنه طيف من طرق مختلفة تبحث عن النماذج والعلاقات المخفية في كميات هائلة من البيانات. في هذه الرسالة استخدمت الشبكات العصبية نوع (Unsupervised Kohonen) لاجراء عملية عنقدة لسجلات قاعدة البيانات ولكن قبل اجراء عملية العنقدة من المهم تحديد العدد الابتدائي لعدد العناقيد وان امكن تهية اوزان ابتدائية مناسبة للشبكة العصبية، لقد استخدمت الخوارزميات الجينية لهذا الغرض. عند تحديد العدد الاولي للعناقيد يمكن تدريب الشبكة العصبية باستخدام طريقة تدريب (Winner-Take-All) . بعد اكمال عملية التدريب تصنف السجلات في عملية استدعاء للشبكة (Recall) . وبدراسة كل صنف ( مجموعة) احصائيا تحدد اهم الخصائص النشطة لها. ومن خلال المنطق المضبب نعبر عن بعض الصفات بتعابير لغوية. بعدها تشكل مجموعة قواعد استنتاجية تصف كل صنف. ان لهذا الاسلوب قدرة على التعامل مع اي نوع من قواعد البيانات من اي مجال كان. كما انها سريعة وسهلة. كما ان النماذج المكتشفة هي في صورة قواعد استنتاجية. اما قواعد البيانات المستخدمة فهي من مجالات متعددة مثل الطب وعمليات التوطين ومبيعات سيارات. تم استخدام لغة البرمجة VB6 لبناء نظام استخلاص القواعد وعلى حاسبة بنتيوم P-IV.