![](/images/graphics-bg.png)
Genetic algorithm as a key parameter of svm parameter optimization and feature selection for acute leukemia diagnosis
العناوين الأخرى
الخوارزمية الوراثية كحجر أساس لاختيار القيم المثلى لمعاملات آلة المتجهات الداعمة والسمات المتباينة في عملية تشخيص سرطان الدم الحاد
المؤلفون المشاركون
Abd Allah, Najah Ahmad
Ibrahim, Muhammad Abd al-Jalil
Haydar, Abd al-Salam Muhammad
المصدر
University of Aden Journal of Natural and Applied Sciences
العدد
المجلد 24، العدد 2 (31 أكتوبر/تشرين الأول 2020)، ص ص. 385-393، 9ص.
الناشر
تاريخ النشر
2020-10-31
دولة النشر
اليمن
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الآداب والعلوم الإنسانية (متداخلة التخصصات)
الملخص AR
في أنظمة التعلم الآلي تحديد السمات المتباينة واختيار معاملات دالة kernel التي تستخدم لربط بيانات العنصر المدروس بأبعاد أعلى حتى نتمكن من تشكيل مستوى فائق hyperplane لفصلها وتحديد السمات هدة يعد من المعايير الهامه لتطوير عملية التصنيف.
لذا في هذا العمل الخوارزمية الوراثية Genetic Algorithm التي تحاكي التطور البيولوجي استخدمت لتحديد القيم المثلى لمعاملات دالة kernel في آلة المتجهات الداعمة Support Vector Machine لغرض إنجاز عملية التصنيف لسرطان الدم الحاد بدقة عالية نتائج هذه الدراسة اثبتت أن عملية الدمج بين الخوارزمية الوراثية وآلة المتجهات الداعمة رفعت من دقة عملية التصنيف لسرطان الدم الحاد إلى 99.19% مقارنة ب 89.43 التي تم الحصول عليها باستخدام معاملات دالة kernel الافتراضية.
هذه الدقة العالية في التصنيف يمكن إرجاعها إلى قدرة الخوارزمية الوراثية على استبعاد السمات الاقل تباينا وإيجاد القيم المثلى لمعاملات دالة kernel مشيرة إلى أن النظام المقترح يعد حلا مناسبا لعملية الأمثلة optimization وانتقاء السمات الفرعية feature subset selection في عملية تصنيف سرطان الدم الحاد.
الملخص EN
The selection process of the kernel parameters and the relevant features are very crucial to enhance the classification tasks.
Thus, in this work, a genetic algorithm that mimics the biological evaluation is used to optimize the support vector machine kernel parameters in order to achieve a high classification accuracy of an acute leukemia diagnosis.
The results proved that the combination of genetic algorithm with support vector machine increased the classification accuracy of acute leukemia diagnosis to 99.19%, compared with the value of 89.43% obtained under default support vector machine kernel parameters.
This can be directly attributed to the elimination of the irrelevant features and the suitable selection of the kernel parameters.
This implies that the genetic algorithm model can be adequately used to solve the optimization problem and features subset selection that gives the optimal accuracy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abd Allah, Najah Ahmad& Ibrahim, Muhammad Abd al-Jalil& Haydar, Abd al-Salam Muhammad. 2020. Genetic algorithm as a key parameter of svm parameter optimization and feature selection for acute leukemia diagnosis. University of Aden Journal of Natural and Applied Sciences،Vol. 24, no. 2, pp.385-393.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1553622
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abd Allah, Najah Ahmad…[et al.]. Genetic algorithm as a key parameter of svm parameter optimization and feature selection for acute leukemia diagnosis. University of Aden Journal of Natural and Applied Sciences Vol. 24, no. 2 (Oct. 2020), pp.385-393.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1553622
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abd Allah, Najah Ahmad& Ibrahim, Muhammad Abd al-Jalil& Haydar, Abd al-Salam Muhammad. Genetic algorithm as a key parameter of svm parameter optimization and feature selection for acute leukemia diagnosis. University of Aden Journal of Natural and Applied Sciences. 2020. Vol. 24, no. 2, pp.385-393.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1553622
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Text in English ; abstracts in English and Arabic.
رقم السجل
BIM-1553622
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)