research centers


Search results: Found 12

Listing 1 - 10 of 12 << page
of 2
>>
Sort by

Article
Apply Hybrid Recommender System Using Genetic Algorithms and Singular Value Decomposition (SVD)

Authors: Nasshat Jasim Mohammed --- Jawad .S. Hameed جواد سامي حميد
Journal: Journal of Education for Pure Science مجلة التربية للعلوم الصرفة ISSN: 20736592 Year: 2019 Volume: 9 Issue: 1 Pages: 126-133
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract:Due to the increasing development in using modern technology for differentpurposes, recommendation systems have become essential in providing solutionsto all users. Recommendation systems can be used for various applications or onthe internet to purchase products or to surf the web for scholarly articles, to watchvideos and other activities. Many statistical and mathematical suggestions havebeen made to make different systems capable of giving accurate recommendationsthat can be of benefit to users in various fields. One of these suggestions is SingularValue Decomposition (SVD) which is the most popular method in previousresearch. In addition to that, (SVD) has two important factors in its performance,which are, (

الخلاصة من خلال عالمنا المتسارع في استخدام التكنولوجيا الحديثة بشتى مجالات الحياة، أصبحت أنظمة التوصية جزء أساسي من جميع الحلول المقدمة للمستخدمين لمختلف التطبيقات الالكترونية على الشبكة الدولية لشراء المنتجات او لتصفح المقالات العلمية او لمشاهده المقاطع الفديوية المختلفة وغيرها من الفعاليات . تم اقتراح العديد من الطرائق الإحصائية والرياضية لتصميم مختلف الأنظمة التي تعطي توصية دقيقة تفيد المستخدمين في عدة مجالات ومن هذه الطرائق هي تحليل القيمة المنفردة (SVD) حيث عند تصفح الادبيات نجد انها اكثر الطرائق شيوعاً في التطبيق لمختلف أنواع البيانات . ومن جهة أخرى ان (SVD) تحتوي على معلمتين هامين في تحديد أدائها وهما (K ,λ) حيث ان اختيار هذين المعلمتين يلعب دوراً أساسياً في دقة أنظمة التوصية. وكان اختيار هذين المعلمتين محوراً للعديد من الدراسات الاكاديمية . في هذا البحث تم اختيار طريقة الذكاء الاصطناعي متمثلة بالخوارزمية الوراثية (GA ) لتصميم نظام هجين مع خوارزمية تحليل القيمة المنفردة (SVD) لتحديد افضل قيم ل(K ,λ) وبالتالي الحصول على نظام دقيق للتوصية وبسرعة افضل . تم مناقشة النتائج من خلال اجراء عدة تجارب وجد ان النظام الهجين الذي يستخدم الخوارزمية الوراثية (GA )افضل من حيث الوقت المستغرق مقارنة بالنظام الذي يستخدم تحليل القيم المنفردة (SVD) من حيث الدقة والوقت المستغرق يكون اقل بكثير من ذلك الوقت التي استغرقته في تنفيذ التوصية .


Article
استخدام الأسلوب الهجين MLR-GA للتكهن ببيانات التلوث الجو

Authors: فنار عبد الرزاق محمد نجيب --- أسامة بشير شكر الحنون
Journal: IRAOI JOURNAL OF STATISTICAL SCIENCES المجلة العراقية للعلوم الاحصائية ISSN: 1680855X Year: 2019 Volume: 16 Issue: 29عدد خاص بالمؤتمر الطلابي الاول Pages: 25-36
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

ان نمذجة جودة الهواء اكتسبت أهمية كبيرة في تلوث الهواء الجوي بسبب الآثار السلبية على البيئة وصحة الإنسان. في هذه الدراسة تم التطرق الى ملوثات الهواء التي كان لها تأثير مباشر على بيانات PM10 في الهواء. تم استخدام تسعة متغيرات التفسيرية من بيانات الارصاد الجوية على مدى ثلاث سنوات في تطبيق نماذج الانحدار الخطي المتعدد. حيث كان تحليل البيانات لهذه الفترة صعب التكهن مما ادى الى وجوب النظر في البيانات على انها بيانات ذات فصول موسمية و بذلك تم استخدام اسلوب التراصف الزمني Time-Stratified (TS). في هذه الدراسة تم اقتراح استخدام نموذج الانحدار الخطي المتعدد Multiple Linear Regression (MLR) من الطرق الأكثر شيوعا لدراسة مثل هكذا عدد كبير من المتغيرات كما وتم اقتراح استخدام الخوارزمية الجينية Genetic Algorithm (GA)لتقليل عدد المتغيرات مما يؤدي الى نتائج اكثر دقة. وكذلك اقترح استخدام الطريقة الهجينة MLR-GA. ومن خلال تقليل عدد المتغيرات التفسيرية فقد حسنت الخوارزمية الجينية أداء MLR عبر الطريقة الهجينة MLR-GA .


Article
Evaluation and Optimization of Composite Thermal Insulators from Waste Materials

Authors: Saadoon F. Dakhil --- Haider Maath Mohammad --- Eman A. Mashkoor
Journal: Basrah Journal for Engineering Science مجلة البصرة للعلوم الهندسية ISSN: Print: 18146120; Online: 23118385 Year: 2019 Volume: 19 Issue: 2 Pages: 27-32
Publisher: Basrah University جامعة البصرة

Loading...
Loading...
Abstract

The present work includes a study on the effect of loading rubber waste into cement mortar on the thermal and mechanical properties of a thermal insulator.The experimental work of the study included the preparation of ten models of 35 mm diameter and 5 mm thickness. Portland cement and natural sand were used as a matrix and rubber waste (extracted from the consumed tires) as a filler was added in weight percentages ( 5% ,10% ,15% ,20% ,25% ,30% ,35% ,40%,45% and 50%). Water was also used as a binder.Also, the experimental work included conducting a thermal conductivity test using Lee’s Disk method, and a hardness test using the Shore scale. The theoretical side included extraction of empirical equations, depending on the experimental results. The thermal conductivity equation was for two variables, temperature and mass fraction. While the hardness equation was for one variable, mass fraction. Theoretically determined heat capacity was extracted using the equations of the composites. Based on the empirical equations of thermal conductivity and hardness and using the technique of multi-objectives genetic algorithm, the optimum values of temperature and mass fraction were extracted, which achieve the best thermal insulation of the mortar.The results showed a significant decrease in thermal conductivity. The reduction in thermal conductivity was (90.3%) at 5% and reduced to (95.73%) at 50%. The specific heat capacity was increasing as the percentage of rubber waste increase. The results also indicated a decrease in hardness. The optimal value of thermal insulation was (0.02658 W/m2.ºC ) as a thermal conductivity and (58.07 N/m2) as a hardness, at temperature (50°C) and mass fraction (27.764%) of rubber waste.Index Terms— rubber wastes ,empirical data , genetic algorithm.I. INTRODUCTIONSolid waste is one of the most dangerous pollutants


Article
Application of the Holonic Manufacturing System using the Genetic Algorithm : Case Study in Lab 7 of the General Company for the Leather Industry
تطبيق نظام التصنيع الهولوني باستعمال الخوارزمية الجينية لخط الفصال: دراسة حالة في معمل (7) التابع للشركة العامة لصناعة النسيج والجلود

Loading...
Loading...
Abstract

The study aims to achieve several objectives, including follow-up scientific developments and transformations in the modern concepts of the Holistic Manufacturing System for the purpose of identifying the methods of switching to the entrances of artificial intelligence, and clarifying the mechanism of operation of the genetic algorithm under the Holonic Manufacturing System, to benefit from the advantages of systems and to achieve the maximum savings in time and cost of machines Using the Holistic Manufacturing System method and the Genetic algorithm, which allows for optimal maintenance time and minimizing the total cost, which in turn enables the workers of these machines to control the vacations in them, and based on the intellectual dilemma and to the problem of the field can be asked the question how to achieve the Holistic Manufacturing System using the genetic algorithm ?, and in light of which the importance of the study and its objectives were based on the analytical descriptive method in the theoretical framework. In the practical framework was based on the quantitative approach that used quantitative indicators of the separation line Comparing the results between the HOL method and the genetic algorithm method. After evaluating and testing the data, the data were analyzed using indicators. The results showed that the use of the genetic algorithm helped to reduce the effort, time and cost. It is possible to reach the optimal solution with very few steps when using the genetic algorithm as a random search algorithm. The main recommendations were the adoption of the laboratory management on the genetic algorithm. And the completion of the study with some proposals, the most prominent of which is to conduct further research on the Holistic Manufacturing System using the genetic algorithm and in various industrial and service sectors.

يهدف البحث إلى متابعة التطورات والتحولات العلمية في المفاهيم الحديثة لنظام التصنيع الهولوني لغرض التعرف على كيفية التحول إلى مداخل الذكاء الصناعي، وتوضيح آلية عمل الخوارزمية الجينية في ظل نظام التصنيع الهولوني، للاستفادة من مزايا الانظمة ولتحقيق اقصى الوفورات في الوقت والكلفة للمكائن وذلك باستعمال أسلوب نظام التصنيع الهولوني والخوارزمية الجينية التي تتيح تحديد وقت الصيانة الأمثل وتقليل الكلف الكلية التي بدورها تمكن العاملين على هذه المكائن من السيطرة على العطلات الحاصلة فيها، وانطلاقا من المعضلة الفكرية والمشكلة الميدانية يمكن طرح التساؤل الاتي كيف يتم تحقيق نظام التصنيع الهولوني باستعمال الخوارزمية الجينية؟، وفي ضوئها تم تحديد اهمية الدراسة واهدافها، وتم الاعتماد على المنهج الوصفي التحليلي في الاطار النظري أما في الاطار العملي فقد تم الاعتماد على المنهج الكمي الذي استعمل المؤشرات الكمية لخط الفصال ومقارنة النتائج بين أسلوب نظام التصنيع الهولوني واسلوب الخوارزمية الجينية، وبعد تقويم واختبار المعلومات تم تحليل البيانات باستخدام المؤشرات. وقد أظهرت النتائج أن استعمال الخوارزمية الجينية ساعد على تقليل الجهد والوقت والكلفة ومن الممكن الوصول إلى الحل الأمثل بخطوات قليلة جداً عند استعمال الخوارزمية الجينية بوصفها احد خوارزميات البحث العشوائي، اما ابرز التوصيات فكانت اعتماد ادارة المعمل على الخوارزمية الجينية كون هذا الاسلوب يؤدي إلى تقليل التكاليف وزيادة كفاءة المكائن عبر تحديد الاوقات المثلى لهذه المكائن، واختتمت الدراسة ببعض المقترحات كان ابرزها اجراء المزيد من البحوث المتعلقة بنظام التصنيع الهولوني باستعمال الخوارزمية الجينية وفي قطاعات صناعية وخدمية مختلفة , وعلى إدارة المعمل تدريب العاملين في مجال استعمال الهولونات الخاصة بخط الفصال كأداة للتخطيط والرقابة وتعقب أوامر العمل في مراكز الاعمال .


Article
Combining Maximum Likelihood Estimate with Constraint Generation (ML-CG) Method by Using the Genetic Algorithm to Estimate the Parameter of Boltzmann's Distribution Represented by RNA
دمج طريقة مقدر الترجيح الأعظم مع طريقة قيد الجيل باستخدام الخوارزمية الجينية لتقدير معلمة توزيع بولتزمان المتمثل بمعلمة الـ (RNA)

Loading...
Loading...
Abstract

With the enormous scientific progress that technology is witnessing at the moment, new types of systems have emerged called smart systems. That have been developed and used in many current applications Genetic algorithms. Were used in this research to study the distribution of Boltzmann, which is subject to the composition of ribosomal RNA, and included the suggestion of a genetic algorithm that combines the method of the maximum likelihood with the method of generation constraint to estimate the Boltzmann distribution parameter represented by the RNA parameter. The results showed that the embedded genetic algorithm is better for estimating the RNA string parameter than previous methods.Matlab has been used in writing research algorithms and finding results.

مع التقدم العلمي الهائل الذي تشهده التكنولوجيا في الوقت الراهن، ظهرت أنماط جديدة من الأنظمة سميت بالأنظمة الذكية التي سرعان ما طُوّرت واستخدمت في العديد من التطبيقات الحالية ومن هنا جاءت الخوارزميات الجينية (Genetic Algorithms) حيث استخدمت هذه الخوارزمية في هذا البحث لدراسة توزيع بولتزمان الذي يخضع له تركيب الحامض النووي الرايبوسوميRNA وتضمن اقتراح خوارزمية جينية تدمج بين طريقة مقدر الترجيح الاعظم مع طريقة قيد الجيل لتقدير معلمة توزيع بولتزمان المتمثل بمعلمة الـ RNA. وقد اظهرت النتائج ان الخوارزمية الجينية المدمجة أفضل لتقدير معلمة سلسلة ال RNA من الطرق السابقة. ولقد تم استخدام البرنامج Matlab في كتابة خوارزميات البحث وايجاد النتائج.


Article
Building the optimal portfolio for stock using multi-objective genetic algorithm - comparative analytical research in the Iraqi stock market
بناء المحفظة المثلى للاسهم بأستعمال الخوارزمية الوراثية متعددة الاهداف – بحث تحليلي مقارن في سوق العراق للاوراق المالية

Authors: moustafa مصطفى منير اسماعيل --- haider حيدر عدنان غناوي
Journal: journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2019 Volume: 25 Issue: 113 Pages: 45-78
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The main objective of the research is to build an optimal investment portfolio of stocks’ listed at the Iraqi Stock Exchange after employing the multi-objective genetic algorithm within the period of time between 1/1/2006 and 1/6/2018 in the light of closing prices (43) companies after the completion of their data and met the conditions of the inspection, as the literature review has supported the diagnosis of the knowledge gap and the identification of deficiencies in the level of experimentation was the current direction of research was to reflect the aspects of the unseen and untreated by other researchers in particular, the missing data and non-reversed pieces the reality of trading at the level of companies , the financial market and concluded by choosing the most suitable one or employing multiple objective genetic algorithm tool, they are limited either by building portfolios and choose one or generate optimal portfolios without paying attention to the issue of the missing data in the data series or the omission of the possibility of generating investment portfolios and classified it according to the preferences of the investor and other employed genetic algorithm without linking them to objective of portfolio return and risk. After the application of the idea of the research mentioned tools, results of quantitative analysis concluded to build two portfolios the optimal portfolio under original data and the optimal portfolio under the original data improved performance using multiple objective genetic algorithm. The optimal portfolio improved by using multiple objective genetic algorithm achieved the highest level of performance to the degree of superiority on the portfolio of the Iraq market index ; that marks the validity of the combination between objective programming and genetic algorithm to Building an optimal investment portfolio that guarantees the investor in the Iraqi stocks market the right tradeoff between return and risk, in a manner that positively reflects the achievement of the goal of maximizing his wealth from his limited resources

تحدد الهدف الرئيس من البحث في بناء محفظة أستثمار مثلى من الاسهم المدرجة في سوق العراق للاوراق المالية بعد توظيف الخوارزمية الوراثية متعددة الاهداف في ذلك خلال المدة الزمنية المحصورة بين (1/1/2006) لغاية (1/6/2018) في ضوء أسعار الاغلاق الشهرية للشركات المدروسة عينة البحث و البالغ عددها (43) شركة بعد اكتمال بياناتها و تلبيتها لشروط المعاينة اذ عززت مراجعة الادبيات تشخيص فجوة المعرفة و تحديد مكامن القصور على مستوى التجريب ، فكانت وجهة البحث الحالي تجسيداً للجوانب غير المشاهدة وغير المعالجة من قبل الباحثين الاخرين وبالاخص البيانات المفقودة و عدم عكس اسعار الاسهم لواقع التداول على مستوى الشركات و السوق المالي و اختتمت بتوظيف اداة الخوارزمية الوراثية متعددة الاهداف ، وبهذا فانها اما أقتصرت على بناء المحافظ و اختيار المثلى منها ، او توليد محافظ مثلى دون ايلاء الاهتمام لمسألة معالجة البيانات المفقودة في سلسلة البيانات ، او اغفال امكانية توليد محافظ استثمارية و تصنيفها كمثلى تبعا لتفضيلات المستثمر ، واخريات وظفت الخوارزمية الوراثية دون ربطها بهدفي المحفظة من عائد و مخاطرة ، وبعد تطبيق فكرة البحث بأداته المذكورة خلصت نتائج التحليل الكمي الى بناء محافظتين هي المحفظة المثلى في ظل البيانات الاصلية والمحفظة المثلى في ظل البيانات الاصلية المحسن ادائها بأستعمال الخوارزمية الوراثية متعددة الاهداف ، حققت المحفظة المثلى المحسن ادائها بأستعمال الخوارزمية الوراثية متعددة الاهداف أعلى مستوى للأداء لدرجة تفوقها على محفظة مؤشر سوق العراق للاوراق المالية و بما يؤشر صلاحية المزاوجة بين البرمجة الهدفية والخوارزمية الوراثية في بناء محفظة استثمار مثلى عالية الاداء تضمن للمستثمر في سوق العراق للاوراق المالية تحقيق المبادلة الصحيحة بين العائد و المخاطرة و بالشكل الذي ينعكس ايجاباً على تحقيق هدف تعظيم ثروته من موارده المحدودة .


Article
Compare Between Genetic Algorithm and Clonal Selection Algorithm To Pattern Recognition Latin's Numbers

Author: Maha Abd_alelah Mohammed
Journal: JOURNAL OF EDUCATION AND SCIENCE مجلة التربية والعلم ISSN: 1812125X Year: 2019 Volume: 28 Issue: 2 Pages: 300-315
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

This work involves the use some of Artificial intelligence techniques algorithms which are genetic algorithm and artificial immune system algorithm- clonal selection algorithm. A comparison was done between the original mode of the Latin number and the distorted modes applied for the same number and with the use of above algorithms. Mode results obtained from implementing both algorithms showed that the artificial immune system algorithm(Clonal selection algorithm) was good and 85% in getting closer modes to that of the applied Latin number original mode. Both above algorithms are based on optimization principle in getting the results.


Article
Dual Heuristic Feature Selection Based on Genetic Algorithm and Binary Particle Swarm Optimization

Authors: Ali Hakem Jabor --- Ali Hussein Ali
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2019 Volume: 27 Issue: 1 Pages: 171-185
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

The features selection is one of the data mining tools thatused to select the most important features of a given dataset. It contributestosavetime and memory during the handling a given dataset. According to these principles, we haveproposed features selection method based on mixing two metaheuristic algorithms Binary Particle Swarm Optimization and Genetic Algorithm work individually. The K-Nearest Neighbour (K-NN) is used asan objective function to evaluate the proposed features selection algorithm. The Dual Heuristic Feature Selection based on Genetic Algorithm and Binary Particle Swarm Optimization (DHFS) test, and compared with 26 well-known datasets of UCI machine learning. The numeric experiments result imply that the DHFS better performance comparedwithfullfeatures and thatselected by the mentioned algorithms (Genetic Algorithm and Binary Particle Swarm Optimization).

اختيار الصفات هو أحد ادوات تنقيب البيانات الذي يستخدم لاختيار الصفات المهمة للبيانات المعطاة. ان الفائدة من اختيار صفات البيانات هو توفير الوقت وتقليل الذاكرة المستخدمة في معالجة البيانات. حسب تلك المبادئ صممنا خوارزمية اختيار الصفات على اساس دمج خوارزميتين من خوارزميات البحث العشوائي هما خوارزمية الأسراب الثنائية والخوارزمية الجينية لتعملا معاً بشكل منفصل. أستخدم التصنيف على اساس الجيران كدالة لتقييم عمل الخوارزمية المقترحة. فحصت وقورنت مع بيانات مصنفة بدون اختيار الصفات المهمة وبيانات مصنفة باختيار الصفات على اساس خوارزمية الأسراب الثنائية والخوارزمية الجينية. استخدمت في عملية التصنيف 26 مجموعة من البيانات التابعة للـ , UCIنتائج التجارب الرقمية بينت ان الخوارزمية المقترحة أفضل مقارنة مع البيانات بدون اختيار الصفات او باختيار الصفات للخوارزميات المشار اليها سابقاً.


Article
Improvement of Voltage Profile Using Practical Adaptive Intelligent Algorithm in Iraqi Electrical Distribution Network
تحسين مستويات الفولتية باستخدام خوارزمية ذكية عملية في شبكة توزيع الطاقة الكهربائية في العراق

Author: Azhar M. Al-Rawi د.أزهر مجيد الراوي
Journal: Journal of Al-Ma'moon College مجلة كلية المأمون ISSN: 19924453 Year: 2019 Issue: 33 Pages: 409-431
Publisher: AlMamon University College كلية المامون الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

Improving distribution network performance is a motivating task, especially with heavily loaded feeders. The disturbances can directly affect the power quality, it can produce instantaneous voltage dip followed by voltage variation and followed by undesired voltage profile. Finding the optimal solution is a composite difficult task, this is due to network complexity, enormous components, load variation and other factors. To improve the voltage profile of a realistic Iraqi distribution network, a practical adaptive intelligent technique is applied in this work using five strategies inside a genetic based algorithm to investigate all possible successful solutions. It is proved that this technique can overcome the voltage dip and provide the optimal practical decision to improve the voltage profile and hence power quality. Five heavily loaded practical 11kV feeders is digitized, analyzed and finally studied. An optimal switch mode and conductor modifications are achieved, the results are applied to the network successfully creating an improved voltage profile.

ان تحسين شبكات التوزيع الكهربائية هو عمل مهم خصوصا مع مغذيات التوزيع عالية الاحمال التي تؤثر فيها التخلخلات بشكل مباشر على جودة القدرة الكهربائية من خلال توليد انحدار لحظي بالفولتية يتبعه تذبذب بالفولتية ثم ينتج مستويات فولتية غير نظامية.ان إيجاد الحلول المثلى لهذه المشكلة هو موضوع مركب وصعب لأسباب تتعلق بتعقيد الشبكات واعداد مكونات الشبكات الهائلة بالإضافة الى تغير الاحمال المستمر وعوامل أخرى . لتحسين مستويات الفولتية لشبكة توزيع واقعية تم تسخير خوارزمية ذكية تستخدم خوارزمية جينية بداخلها خمسة استراتيجيات عملية لإيجاد كافة الحلول الناجحة التي تعوض الانحدار وتزودنا بالقرار العملي الأمثل لتحسين مستويات الفولتية وبالتالي تحسن من جودة القدرة الكهربائية .تم نمذجة خمسة مغذيات توزيع واقعية بجهد ١١ كيلو فولت وتحليل بياناتها ثم دراستها بالخوارزمية المقترحة ، تم الحصول على حلول مثلى تتضمن امثل جدول لتشغيل فواصل الشبكات وتحديث الموصلات وتم تطبيقها على الشبكة وانتجت مستويات فولتية محسنة .


Article
Comparison of some methods for estimating the parameters of the binary logistic regression model using the genetic algorithm with practical application
مقارنة بعض الطرائق لتقدير معلمات انموذج الانحدار اللوجستي الثنائي باستعمال الخوارزمية الجينية مع تطبيق عملي

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract Suffering the human because of pressure normal life of exposure to several types of heart disease as a result of due to different factors. Therefore, and in order to find out the case of a death whether or not, are to be modeled using binary logistic regression model In this research used, one of the most important models of nonlinear regression models extensive use in the modeling of applications statistical, in terms of heart disease which is the binary logistic regression model. and then estimating the parameters of this model using the statistical estimation methods, another problem will be appears in estimating its parameters, as well as when the number parameters , and to find estimate the parameters using the numerical methods, sometimes does not give optimum solution because it depends on the initial estimators. Some standard methods have been proposed and employed after modifying them by using the genetic algorithm approach in estimation to suit the estimation of the parameters of this of nonlinear regression models, and then making a comparison between two types of the important estimation methods including the standard estimation methods which included the maximum likelihood method, minimum chi-square method, and improved estimation methods developed which by the researcher which included genetic algorithm method depending on the technique estimates , genetic algorithm method depending on the technique estimates , to choose the best method of estimation by default values to estimate parameter multi-linear regression model a method ols and then convert values the real to standardized and different samples sizes during simulation and by using the statistical criteria Mean Squares Error (MSE) for estimators. The method is found to be the best one in the first place one among the standard estimation methods, and method is the best among the important estimation methods for the purpose of estimating the parameters for binary logistic regression model because it has less (MSE) for estimators compared to other methods. In the practical side of this study, this model has been used for modeling the own data infected heart disease and estimating the parameters using the method, reached in it by comparing reasons for cases of occurrence death the real with reasons for cases of occurrence death for the estimated to the appropriate model in the modeling of this type of data and extraction the main cause of death is smoking and also the accuracy of the method in estimating the parameters of the model

يعاني الانسان بسبب ضغوطات الحياة الطبيعية من تعرضه الى عدة انواع من امراض القلب وذلك نتيجة لعوامل مختلفة, وبهدف معرفة حالة حدوث الوفاة من عدمه يتم نمذجتها باستعمال أنموذج الانحدار اللوجستي الثنائي, لذا تم في هذا البحث استعمال أحد أهم نماذج الانحدار غير الخطية الواسعة الاستعمال في نمذجة التطبيقات الاحصائية, من حيث الاصابة بأمراض القلب وهو انموذج الانحدار اللوجستي الثنائي ,ومن ثم تقدير معلمات هذا الأنموذج باستعمال طرائق التقدير الاحصائية ولكن اثناء استعمال هذا الأنموذج تواجهنا مشكلة في تقدير معلماته وذلك عندما يكون عدد المعلمات , وان ايجاد تقدير المعلمات باستعمال الطرائق العددية احيانا لا تعطي الحل الامثل لأنها تعتمد على المقدرات البدائية, باستعمال بعض الطرائق الاعتيادية بعد تحسينها من خلال اتباع منهجية الخوارزمية الجينية في التقدير لتلائم تقدير معلمات هذا النوع من نماذج الانحدار غير الخطية, ومن ثم المقارنة بين طرائق التقدير, وقد شملت المقارنة نوعين من طرائق التقدير المهمة وهي طرائق التقدير الاعتيادية التي تضمنت طريقة الامكان الاعظم, وطريقة تصغير مربع كاي, وطرائق التقدير المحسنة التي تم تطويرها من الباحثة والتي تضمنت طريقة الخوارزمية الجينية بالاعتماد على تقنية تقديرات الامكان الاعظم , وطريقة الخوارزمية الجينية بالاعتماد على تقنية تقديرات تصغير مربع كاي , من أجل اختيار الطريقة الأفضل في التقدير وذلك من خلال القيم الافتراضية لتقدير معلمة انموذج الانحدار الخطي المتعدد بطريقة المربعات الصغرى الاعتيادية ols وكذلك تقدير المعلمة بتحويل القيم الحقيقية الى القياسية وبأحجام عينات مختلفة خلال المحاكاة وباستعمال المعيار الاحصائي متوسط مربعات الخطأ لمقدرات الانموذج اللوجستي لغرض المقارنة بين أفضلية طرائق تقدير معلمات الأنموذج, وقد تم التوصل بشكل عام الى أن طريقة هي الأفضل بالمرتبة الأولى من بين طرائق التقدير الاعتيادية, وطريقة هي الأفضل من بين طرائق التقدير المحسنة لغرض تقدير المعلمات للأنموذج اللوجستي الثنائي وذلك لأنها تمتلك اقل للمقدرات, وقد تم في الجانب التطبيقي استعمال هذا الأنموذج لنمذجة البيانات الخاصة بالمصابين بأمراض القلب وتقدير المعلمات باستعمال طريقة , وتم التوصل فيه من خلال مقارنة اسباب حالات حدوث الوفاة الحقيقية مع اسباب حالات حدوث الوفاة المقدرة الى مدى ملائمة الأنموذج في نمذجة هذا النوع من البيانات واستخلاص السبب الرئيسي لحدوث الوفاة هو التدخين, وكذلك دقة الطريقة في تقدير معلمات الأنموذج .

Listing 1 - 10 of 12 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (12)


Language

Arabic and English (4)

English (4)

Arabic (3)


Year
From To Submit

2019 (12)