جامعة بابل
المجلات
الكليات
المراكز
الحوكمة الالكترونية
English
جامعة بابل
الكليات
المراكز
المجلات
الحوكمة الالكترونية
English
جامعة بابل
University of Babylon
نظام الرسائل والاطاريح الجامعية/ المكتبة المركزية
الرئيسية
تصفح الاحدث
دليل الايداع
محرك البحث
أدارة الايداع
دخول طلاب الدراسات
دخول موظفي التدقيق
ملف الرسالة/الاطروحة كامل (PDF)
مشاهدة
ملف الخلاصة عربي/ انكليزي (PDF)
لايوجد ملف
ملفات اخرى (PDF)
لايوجد ملف
العنوان باللغة العربية
منصة الرسائل والاطاريح: تحسين خوارزمية XGBoost بناءاً على تقنية التحسين - جامعة بابل
العنوان باللغة الانكليزية
Improving XGBoost Algorithm using Optimization Technique
اسم الطالب باللغتين
هدير ماجد عبدالحسين
-
Hadeer Majed Abdul-Hussein
اسم المشرف باللغتين
أ.د.سماهرحسين علي
--
Samaher Al-Janabi
الخلاصة
يعتبر الغاز الطبيعي واحد من أهم الموارد الطبيعية ومصدر رئيسي للطاقة ، ونظراً لأهمية الغاز الطبيعي في العديد من المجالات منها الصناعة والتجارية ولما له من تاثير مباشر على حياة الكائنات الحية حيث تختلف الغازات في درجة اهميتها فمنها يعتبر اساسي لاستمرار الحياة مثل غاز الاوكسجين الى انسان وغاز ثاني اوكسيد الكاربون للنباتات والبعض الاخر يعتبر قاتل لاحتوائه على نسبة من السمية ونتيجة لسرعة انتشاره لذلك يعد بناء انظمة ذات اغراض متنوعة للتعامل مع الغازات الطبيعية هي واحدة من اهم التحديات التي يواجهها العالم اليوم. تعتبر الـ XGBoost هي واحدة من افضل خوارزميات التنبىء المتعلقة بالتنقيب البيانات حيث تعطي نتائج ذات دقة عالية ويمكنها التعامل مع بيانات ذات حساسية عالية مثل بيانات العناية الصحية والملوثات سريعة الانتشار مثل ملوثات الهواء والماء والتربة ولكن من جانب اخر فانها تحتوي على العديد من الثغرات منها ان core/kernel لها هو اشجار القرار والتي تمتاز بعدة محددات منها يجب اختيار الجذر لها root عمق الشجر , عدد العقد الختامية . تقدم هذه الرسالة حل للتغلب على تلك المعوقات من خلال استبدال kernel للـ XGBoost بواحدة من تقنيات الامثلية المعتمدة مبدا agent هي GSK بعد تطويرها باستخدام دالة صلاحية جديدها معها. تقدم هذه الرسالة نموذج هجين التنبؤ بنوع واحد من ستة انواع من الغاز الطبيعي سمي (HPM-STG) ويتالف من اربع مراحل اساسية : المرحلة الاولى استحصال البيانات من مصدرمخصصة للبحث العلمي تتعلق بالغاز الطبيعي. المرحلة الثانية: اجراء معالجة ااولية للبينات وقسمت هذه المرحلة الى عدة خطوات: (ا) التحقق من القيم المفقودة وحذف اي صف يحتوي قم مفقودة .(ب) حساب الارتباط بين الخصائص والهدف. اما المرحلة الثالثة تم فيها تقسيم البيانات و بناء نموذج التنبىء المسمى (DGSK-XGB) . المرحلة الرابعة تم فيها استخدام خمس مقايس تقييم وهي (الدقة ، الدقة ، الاسترجاع ، القياس f ، و Fb). امتاز النموذج الهجين المصمم بانه اداة واعدة في تصنيف انواع محددة من الغاز تلخصت بست انواع حيث بامكانه تحليل كمية كبيرة من البيانات في فترة زمنية قصيرة نسبيا. كما أن استبدال نواة XGBoost بـ GSK يعطي نتائج ذات دقة عالية نسبيا قياسا بالطريقة التقليدية لل XGBoost. لا ثبات مدى جدوة النموذج الهجين المقترح تمت مقارنة الخوارزمية المطورة مع الخوارزمية التقليدية من حيث الدقة والوقت المستغرق للتنفيذ واثبتت طريقة المطورة دقة 09٪ مقارنة مع الطريقة التقليدية 50٪ مما يؤكد تفضيل الطريقة المطورة .
الفئة
المجموعة الطبية
الاختصاص باللغة العربية
الاختصاص باللغة الانكليزية
السنة الدراسية
2022
لغة الرسالة/الاطروحة
اللغة الانكليزية
الشهادة
ماجستير
رابط موقع (doi)
Open access
نعم