ناقشت كلية التربية للعلوم الصرفة بجامعة ذي قار رسالة ماجستير بعنوان (Developing Hybrid Framework for Polycystc Ovary Syndrome Diagnosis)

وهدفت الدراسة المقدمة من الطالبة (نجلاء نصرالله فارس) الطالبة بقسم علوم الحاسبات إلى إيجاد أقوى الميزات للكشف عن متلازمة تكيس المبايض حيث تم اقتراح طريقتين هما KFS المستندة إلى KFS و GFS المستندة الى خوارزمية الجينية لتحديد ميزات متلازمة تكيس المبايض حيث يتم إرسال الميزات المستخرجة بواسطة GFS و KFS إلى طرق التجميع المصممة والمصنفات الفردية LS-SVM .

وأكدت الدراسة على انه تم تطوير نظام ذكاء تصنيف متلازمة تكيس المبايض على أساس طرق التجميع والمصنفات الفردية و LS-SVM الى جانب طرق اختيار الميزات (FS).

وأستنتجت الدراسة أن استخدام KFS يمكن أن يحسن دقة الكشف عن متلازمة تكيس المبايض، مقارنةً ب GFS بالإضافة إلى ذلك أن المصنف LS-SVM رفع معدل كشف مقارنة بالمصنفات الفردية وطرق التجميع ، كما واكدت الدراسة ان نتائج النموذج المقترح (K-M-SVM) تفوقت على أحدث ما توصلت إليه التقنيات ، وحصلت على دقة 99٪.

330 عدد المشاهدات
Recent Posts