Development of a cross-platform artificial neural network component for intelligent systems

العناوين الأخرى

تطوير مركب شبكات عصبية اصطناعية متعددة المنصات لنظم ذكية

المؤلفون المشاركون

Abu Ras, Hani Muhammad
Çetiner, Gültekin B.

المصدر

Journal of King Abdulaziz University : Engineering Sciences

العدد

المجلد 16، العدد 2 (31 ديسمبر/كانون الأول 2005)، ص ص. 97-113، 17ص.

الناشر

جامعة الملك عبد العزيز مركز النشر العلمي

تاريخ النشر

2005-12-31

دولة النشر

السعودية

عدد الصفحات

17

التخصصات الرئيسية

تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

الموضوعات

الملخص AR

أصبح تطوير التطبيقات متعددة المنصات في السنوات الأخيرة من الامور المهمة في مجال تكنولوجيا نظم المعلومات، و نظرا للقدرات الكامنة للبرامج متعددة المنصات في البيئات المختلفة فقد استحدثت و طورت طرق و أدوات للتخطيط و التصميم لها.

فعلى سبيل المثال نجد أن لغة التخطيط الموحد تضم كل مراحل دورة تطوير التطبيق، كما استحدثت الشفرات متعددة المنصات باستخدام البرمجة الكائنية التوجه.

و لقد تم كذلك تهيئة الشبكات العصبية بشكل كبير لاستخدامها في حل مجال واسع من المسائل و بشكل فاعل.

و نظرا للمنافسة الشديدة، فقد أصبح ضروريا في الوقت الراهن تطوير الأنظمة في فترة زمنية قصيرة مما أدى إلى الحاجة الماسة إلى طريقة سريعة يتم من خلالها تبني الشبكات العصبية الاصطناعية في دورة تطوير برمجيات المنصات المتعددة و بالتالي فإن هذا التوجه يتطلب أدوات شبكات عصبية اصطناعية متعددة المنصات.

لذلك فإننا نقدم في هذا الورقة العلمية مركبا يناسب بيئة لغة التخطيط الموحد، و نناقش بعض خصائصه قبل توضيح فوائد المركب المقترح من خلال استعراض بعض الأمثلة.

الملخص EN

In recent years, cross-platform application development has become a major issue in the area of information systems technology.

Modeling and design tools have been developed for multiple platforms due to their potential capability in many environments.

Unified Modeling Language (UML), as an example, combines all stages of application development life cycle, and generates cross-platform codes using object-oriented methodology.

Artificial Neural Networks (ANNs) have been adapted extensively for solving a wide range of problems efficiently.

Nowadays, systems need to be developed within the shortest possible time because of the competence in the market.

Therefore, one needs a quicker way of embedding ANNs into Software Development Life Cycles on multiple platforms.

This approach requires a cross-platform ANN tool.

This paper describes a component that is suitable for UML environment and discusses some of its features.

Finally, two case studies are presented in order to illustrate the usefulness of the suggested component.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Çetiner, Gültekin B.& Abu Ras, Hani Muhammad. 2005. Development of a cross-platform artificial neural network component for intelligent systems. Journal of King Abdulaziz University : Engineering Sciences،Vol. 16, no. 2, pp.97-113.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-362337

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Çetiner, Gültekin B.& Abu Ras, Hani Muhammad. Development of a cross-platform artificial neural network component for intelligent systems. Journal of King Abdulaziz University : Engineering Sciences Vol. 16, no. 2 (2005), pp.97-113.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-362337

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Çetiner, Gültekin B.& Abu Ras, Hani Muhammad. Development of a cross-platform artificial neural network component for intelligent systems. Journal of King Abdulaziz University : Engineering Sciences. 2005. Vol. 16, no. 2, pp.97-113.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-362337

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes bibliographical references : p. 112

رقم السجل

BIM-362337