Search In this Thesis
   Search In this Thesis  
العنوان
An innovative machine learning algorithm for classification /
المؤلف
Hashim, Hend Adel El-Sayed.
هيئة الاعداد
باحث / هند عادل السيد ابراهيم هاشم
مشرف / لبيب لبيب
مشرف / يسرى عبدالعظيم
مناقش / أميرة ياسين هيكل
مناقش / محمد فتحي الرحماوي
الموضوع
Innovative machine.
تاريخ النشر
2023.
عدد الصفحات
101 p. :
اللغة
الإنجليزية
الدرجة
ماجستير
التخصص
الهندسة
تاريخ الإجازة
1/1/2023
مكان الإجازة
جامعة المنصورة - كلية الهندسة - قسم هندسة الحاسبات والنظم
الفهرس
Only 14 pages are availabe for public view

from 101

from 101

Abstract

”ان الإضطرابات العصبية تؤثر على الملايين من الناس حول العالم و تمنعهم من اداء مهام حياتهم الطبيعية.كما يوجد العديد من الأمراض المتعلقة بهذة الإضطرابات العصبية. ولقد حاول الباحثون في الآونة الاخيرة من تطوير استراتيجيات جديدة لمساعدة هؤلاء المرضى لتمكينهم من ممارسة حياتهم بصورة طبيعية.و من ضمن هذة الاستراتيجيات استراتيجيةمعروفة باسم brain computer interface (BCI) . >هذة الرسالة تقدم نظام مبتكر يعتمد على خوارزمية (WOA) المعدلة لتقوم باختيار افضل القنوات العصبية من خلال تصنيفها عبر خوارزميات التصنيف المختلفة وهي:- (K-nn)، (LDA) ، (DT) ، (LR) ، (RF) لتعزيز دقة إشارة ال EEG . >و قد اظهر نظام (BCI) المقترح الذي يقوم بدمج (WOA) مع (K-nn) دقة إجمالية قدرها 98.6% متفوقا على دراسات اخرى و ذلك باستخدام 31 قناة عصبية فقط لكلفرد من العينة القائم عليها البحث الصادر من مسابقة BCI III عن مجموعة البينات Iva .بالاضافة الى هذا تم استخدام تقنية (XAI) و التىتقدم شرح واضح لمدى تأثير كل قناة من القنوات المختارة في التنبؤات التي قدمتها الدراسة و باستخدام هذة التقنية نكون قد قدمنا قدراً اكبر من الشفافية و الفهم للعلاقة بين قنوات ال (EEG) و توقعات الدراسة . تحتوي هذة الرسالة على خمس فصول و هي مقسمة كلآتي :-الفصل الاول : يتناول الفصل الاول مقدمة عن محتوى الرسالة و تاريخ ال (BCI) و اهميتة و انواعة بالأمثلة مع تقديم الهدف من هذة الرسالة. الفصل الثاني : يقدم هذا الفصل معلومات أساسية موجزة عن مراحل الأطروحة كما يقوم بتوضيح الخوارزميات التي تقوم باختيار افضل السمات التي تمثل البيانات وأنواع هذه الخوارزميات وامثلة على كل نوع. و أيضا الخوارزميات الخاصة بتصنيف البيانات بأنواعها المختلفة وأمثلة على كل نوع. كما يتم مناقشة ايضا الدراسلت النقدية السابقة و التي استخدمت نفس مجموعة البيانات المستخدمة في الدراسة وتحليل لها و مناقشة عيوب و مزايا كلاً من الدراسات التي تم ذكرها. الفصل الثالث: يوضح هذا الفصل كلاً من إطار عمل الخوارزمية المقترح وتدفق عمليته وكذلك الخوارزميات التي تم استخدامها في هذه الأطروحة. الفصل الرابع: يقدم هذا الفصل نظرة عامة على مجموعة البيانات المستخدمة ، ومقاييس الأداء التي تم استخدامها لتقييم الخوارزمية المقترحة ، وكذلك عمليات المحاكاة الحاسوبية والنتائج. الفصل الخامس: يلخص هذا الفصل النتائج الرئيسية للأطروحة ويقدم الخطوط اللاحقة لمزيد من التحقيق من العمل الذي تم تناوله في هذه الأطروحة. ”