تفاصيل الوثيقة

نوع الوثيقة : رسالة جامعية 
عنوان الوثيقة :
تقنية اختيار الخصائص المثالية المبنية على الحوسبة عالية الأداء
OPTIMIZED FEATURE SELECTION TECHNIQUES BASED ON HIGH PERFORMANCE COMPUTING
 
الموضوع : كلية الحاسبات وتقنية المعلومات 
لغة الوثيقة : العربية 
المستخلص : تشهد خوارزمية الفرع والحد (BB ) نموًا كبيرًا في اختيار الميزة مع زيادة عدد الميزات ، الأمر الذي قد يتطلب في أسوأ الحالات ، استكشاف الشجرة بأكملها بحثًا عن الحل الأمثل. يقدم هذا البحث تحسينًا في خوارزمية BB لاختيار الميزات باستخدام دالة المعايير الرتيبة التقريبية والحوسبة عالية الأداء (HPC). النسخة المتوازية المحسنة الفرعية دون المثلى المقترحه من خوارزمية BB التي تبحث عن الحل عن طريق قطع المسارات غير الواعدة وحذف ميزات متعددة في كل عقدة شجرة داخلية باستخدام متغير . tau يتم تحديد عدد العناصر المحذوفة في كل عقدة من خلال قيمة متغير tau ، والذي يتم تحديده بشكل أفضل وفقًا للعلاقة بين الميزات. يتم استخدام مصنف K-Nearest Neighbors كدالة معيار J التي تحسب أعلى دقة لمجموعة جزئيه من الميزات. تم تطبيق التجربة على مجموعة بيانات مختلفة ومقارنتها بخوارزمية BBالأصلية والعديد من طرق الاختيار. على الرغم من أن الخوارزمية المقترحة لا تضمن اختيار المجموعة الجزئيه للميزات المثلى ، إلا أنها قادرة على الوصول إلى دقة عالية مقارنة بالإصدار الأمثل من خوارزمية BB الأصلية ، وربما أفضل من ذلك. تظهر النتائج نتائج واعدة من حيث الدقة والوقت المنقضي وحجم الشجرة. 
المشرف : د. محمد ذهب 
نوع الرسالة : رسالة ماجستير 
سنة النشر : 1442 هـ
2020 م 
تاريخ الاضافة على الموقع : Saturday, September 12, 2020 

الباحثون

اسم الباحث (عربي)اسم الباحث (انجليزي)نوع الباحثالمرتبة العلميةالبريد الالكتروني
عهود نايف الحربيAlharbi, Ahood Naifباحثماجستير 

الملفات

اسم الملفالنوعالوصف
 46737.pdf pdf 

الرجوع إلى صفحة الأبحاث