نتائج البحث : يوجد 2

قائمة 1 - 2 من 2
فرز

مقالة
BSA: A Hybrid Bees’ Simulated Annealing Algorithm To Solve Optimization & NP-Complete Problems
خوارزمية النحل ذات التلدين المقلد الهجينة لحل الامثلية ومشاكل من نوع NP-Complete

المؤلفون: Ahmed Tariq Sadiq --- Amaal Ghazi Hamad
ﺎﻠﻤﺠﻟﺓ: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 السنة: 2010 المجلد: 28 الاصدار: 2 الصفحات: 271-281
الجامعة: University of Technology الجامعة التكنولوجية - الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
الخلاصة

Swarm-based algorithms such as Bees Algorithm BA have proven to be verypowerful computational techniques due to their search capabilities. Other methodswhich are useful in diverse application areas are simulated annealing, evolutionstrategies etc. The searching ability of these algorithms can be improved by properlyblending their characteristic features. In this paper an attempt is made to intermix thesearch properties of BA and SA, in order to develop a hybrid algorithm which isequally applicable and has a better searching ability and power to reach a near optimalsolution. This leads to the development of a fast method to solve complicated types ofoptimization and NP-complete problems.

الخوارزميات المعتمدة على الحشد مثل خوارزميات النحل تم اعتمادها كتقنيات أحتسابية ذات قوةجيدة في مهمات البحث. ومن الطرق الاخرى المفيدة تطبيقات التنوع هي التلدين المقل دواستراتيجيات التطور. قابلية البحث لهذه الخوارزميات ممكن تطويرها من خلال مزج صفاتهاالجيدة فيما بينها. في هذا البحث سنقدم خوارزمية مهجنة لها صفات خوارزمتي النحل والتلدينالمقلد، ولكي نطور الخوارزمية المهجنة يجب ان تضمن لنا قابلية البحث الافضل والوصول الىأفضل حل أو أقرب اليه. هذا بدوره سيقود الى تطوير طرق سريعة لحل الانواع المعقدة من مشاكل.NP-Complete الامثلية المعقدة ومن نوع

الكلمات المفتاحية


مقالة
A Proposal for Escaping Local Optima in C4.5 Decision Tree by Using Explorative Search Space Guiding Through Random Search technique
مقترح للتخلص من مشكلة الافضلية المحلية في شجرة القرار ( C 4.5 ) باستخدام توجيه استكشافي لفضاء البحث عبر طريقة البحث العشوائي

المؤلفون: Amaal Ghazi Hamad Rafash امال غازي حمد رفش --- Enas Mohammed Hussein Saeed ايناس محمد حسين سعيد
ﺎﻠﻤﺠﻟﺓ: Al-Ma'mon College Journal مجلة كلية المامون ISSN: 19924453 السنة: 2016 الاصدار: 28 الصفحات: 341-353
الجامعة: AlMamon University College كلية المامون الجامعة - كلية المامون الجامعة

Loading...
Loading...
الخلاصة

Some diseases and healthcare problems can benefit from a lot of data mining tools for classification, predicting, and diagnosis. Such of these data mining technique are classification algorithm, C4.5 which is a modification of id3 algorithm which did overcome some of its drawbacks, but both of them still suffer from some limitation which tends to decrease their performance. One major limitation in C4.5 and id3 is their lack of escaping local optima.This paper incorporates a technique to overcome the previously mentioned problem by escaping the local optima with random search by employing Las Vegas Filter LVF. The resulting technique is called Las Vegas C4.5 LVC Algorithm which shows an increase in both recall and precision while still be able to minimiz time.

ان العديد من الامراض والمشاكل في قطاع الخدمات الصحية تستفاد من طرق تعدين البيانات في التصنيف والتوقع التشخيص. احدى طرق تعدين البيانات هي خوارزمية C4.5 وهي عبارة عن تعديل على خوارزمية شجرة القرار id3 كلتا الخوارميتين تعانيان من بعض العقبات التي تقلل من ادائهما. واحد اهم هذه العقبات عدم قدرتهما على تجاوز مشكلة الافضلية المحلية. هذا البحث يدمج مع C4.5 طريقة بحث عشوائي وهي مرشح لاس فيغاس لتجاوز العقبة انفة الذكر. الطريقة الناتجة عن الدمج تدعى LVC والتي اظهرت نتائجه مقارنتها ل C4.5 تحسن في الاداء على صعيدي الاسترجاع والدقة مع تقليل في الوقت.

الكلمات المفتاحية

Classification --- C4.5 Algorithm --- Random Search --- LVF Algorithm.

قائمة 1 - 2 من 2
فرز
تضييق نطاق البحث

نوع المصادر

مقالة (2)


اللغة

English (2)


السنة
من الى Submit

2016 (1)

2010 (1)