![](/images/graphics-bg.png)
Simple learning classifier machine
العناوين الأخرى
مكننة تصنيف تعليمية بسيطة
المؤلفون المشاركون
Bashir, Lubna Z.
al-Razzaq, Hind A.
المصدر
Engineering and Technology Journal
العدد
المجلد 28، العدد 9 (30 نوفمبر/تشرين الثاني 2010)18ص.
الناشر
تاريخ النشر
2010-11-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
18
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
أنظمة التصنيف التعليمية أحدى الوسائل التي تستخدم الخوارزمية الجينية في تطبيقات تعليم المكننة.
يعزز النظام بتوظيف خوارزمية أل (Bucket Brigade) في مكافأة القوانين التعليمية لتنفيذ مهمة القوانين التعليمية لتصنيف كائن بسيط.
مهمة النظام تصنيف كائن يحمل مجموعة من الخصائص : له أجنحة، له عجلتين، ثلاث عجلات، أربع عجلات، كبير، يطير و يصنفه إلى طير أو مركبة.
الهدف الرئيسي هو اختبار قابلية الخوارزمية لكفاءة الأداء في بيئة مفعمة بالضجيج.
النتائج بينت قابلية النظام في تعلم القوانين لأداء مهمته في تصنيف كائن بسيط باستخدام أمثلة تعليمية قليلة و البدء بأمثلة تصنيفية متولدة عشوائيا.
طرق التعليم المعتمدة على المصنفات تتطلب بعض الأمثلة التعليمية و تستخدم الخوارزمية الجينية للبحث عن قوانين جديد أفضل تتلاءم مع الشروط المتغيرة.
النتائج بينت كذلك أن المعالجة المتوازية للخوارزمية تسرع من عملية التعليم.
الملخص EN
A learning classifier system is one of the methods for applying a genetic-based approach to machine learning applications.
An enhanced version of the system that employs the Bucket-brigade algorithm to reward individuals in a chain of co-operating rules is implemented and assigned the task of learning rules for classifying simple objects.
The task is to classify an object that has one or more of the following features: wing, 2-legs/wheels, 3-legs/wheels, 4-legs/wheels, big, flies into one of the following: bird, vehicle.
the main goal is to exploit the ability of the algorithm to perform well in a noisy environment and its ability to make little or no assumption about its problem domain.
Results are presented which show that the system was able to learn rules for the task using only a few training examples and starting with classifiers that were randomly generated.
It is argued that a classifier based learning method requires little training examples and that by its use of genetic algorithms to search for new plausible rules, the method should be able to cope with changing conditions.
Results show also The parallel implementation of the algorithm would speed up the training process.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Bashir, Lubna Z.& al-Razzaq, Hind A.. 2010. Simple learning classifier machine. Engineering and Technology Journal،Vol. 28, no. 9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-381353
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Bashir, Lubna Z.& al-Razzaq, Hind A.. Simple learning classifier machine. Engineering and Technology Journal Vol. 28, no. 9 (2010).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-381353
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Bashir, Lubna Z.& al-Razzaq, Hind A.. Simple learning classifier machine. Engineering and Technology Journal. 2010. Vol. 28, no. 9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-381353
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendices.
رقم السجل
BIM-381353
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)