Enhancing associative classification by combining simulated annealing with genetic algorithm
مقدم أطروحة جامعية
مشرف أطروحة جامعية
أعضاء اللجنة
Abu al-Suud, Salih Mustafa
Kanan, Raid Karim
Hattab, Izz al-Din Shakir Hasan
الجامعة
الأكاديمية العربية للعلوم المالية و المصرفية
الكلية
كلية نظم و تكنولوجيا المعلومات
القسم الأكاديمي
قسم نظم المعلومات الحاسوبية
دولة الجامعة
الأردن
الدرجة العلمية
دكتوراه
تاريخ الدرجة العلمية
2011
الملخص الإنجليزي
Association Rule Mining (ARM) is a technique in Data Mining (DM) that aims to discover frequent rule items from database, the integration between association rule mining and classification initiates an alternative classification approach called Associative Classification (AC).
A lot of AC algorithms proposed in literature intended to enhance the accuracy of the classification.
In this thesis we propose three novel models to enhance the AC accuracy; we use two Artificial Intelligence (AI) techniques which are Simulated Annealing (SA) and Genetic Algorithm (GA) as optimization methods to serve our purpose.
The first and second models adds a new phase called "Classifier Arrangement" to Associative Classification structure by employing different Artificial Intelligence techniques, the aim if these models is to get the best order of the final rules in the classifier.
The third model proposes a new Rule Ranking method by employing a hybrid Artificial Intelligence (AI) technique that combines Simulated Annealing (SA) with Genetic Algorithm (GA).
The experiments of our models are conducted on various benchmark data sets from UCI Machine Learning Repository and the results show that our models enhance clearly the AC accuracy.
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
عدد الصفحات
120
قائمة المحتويات
Table of contents.
Abstract.
Chapter One : introduction.
Chapter Two : background.
Chapter Three : literature analysis of associative classification.
Chapter Four : new associative classification models.
Chapter Five : experimental results.
Chapter Six : conclusions and future work.
References.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Najib, Muadh Mustafa Ahmad. (2011). Enhancing associative classification by combining simulated annealing with genetic algorithm. (Doctoral dissertations Theses and Dissertations Master). Arab Academy for Financial and Banking Sciences, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-306729
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Najib, Muadh Mustafa Ahmad. Enhancing associative classification by combining simulated annealing with genetic algorithm. (Doctoral dissertations Theses and Dissertations Master). Arab Academy for Financial and Banking Sciences. (2011).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-306729
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Najib, Muadh Mustafa Ahmad. (2011). Enhancing associative classification by combining simulated annealing with genetic algorithm. (Doctoral dissertations Theses and Dissertations Master). Arab Academy for Financial and Banking Sciences, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-306729
لغة النص
الإنجليزية
نوع البيانات
رسائل جامعية
رقم السجل
BIM-306729
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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