![](/images/graphics-bg.png)
University admission system using machine learning
العناوين الأخرى
نظام قبول في الجامعة باستخدام أنظمة تعليم المكننة
المؤلف
المصدر
Engineering and Technology Journal
العدد
المجلد 27، العدد 16 (30 ديسمبر/كانون الأول 2009)14ص.
الناشر
تاريخ النشر
2009-12-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
العلوم التربوية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص AR
في هذا العمل اختبرنا المدخل لطالب يبحث القرار لدخول الجامعة.
النظام (Student Decision Artificial ASD) هو نظام تصنيفي بسيط، يتعلم من الأداء السابق هذه الخبرة تدمج مع المعلومات المتوفرة عن ذكاء الطالب لتمكن الخبير من توجيه الطالب إلى أفضل كلية ملائمة له.
اخترنا أنظمة تعليم المكننة المعتمد على الخوارزمية الجينية لأنها الأكثر شبها بسلوك الإنسان، و هي تخمينية، تبحث عن أفضل البدائل و تستخدم إجراءات استنتاجيه.
توزيع الاعتمادية يقيم ذكاء الطالب باستخدام خوارزمية (Bucket Brigade)، الخوارزمية الجينية طبقت لجعل النظام أكثر كفاءة.
هذا العمل وضح نتائج مهمة في قبول الطلبة، و تمت المقارنة بين ما تحقق في تعليم الإنسان مع ما تحقق في تعليم المكننة.
النتائج بينت عند تنفيذ أنظمة تضم معلومات كثيرة يكون التعليم أكثر كفاءة من البرمجة.
طورت أنظمة التعليم التصنيفية باستخدام اثنان من رموز عدم الاهتمام أدى إلى ازدياد كفاءة النظام.
الملخص EN
This work examines the entrance procedure for a student seeking admission to a college institute.
The system ASD (Artificial Student Decision) is a simple classifier system, which learns from the performance of the previous batches.
This experience coupled with information about his aptitude enables the expert to guide the student towards the branch best suited for him.
Genetics Based Machine Learning (GBML) forms our choice, as it is more human like, speculative, seeking better alternatives through the juxtaposition of hunches, inductive, using deductive procedures.
Apportionment of credits involved in the evaluation of aptitude is carried out using the famous Bucket Brigade Algorithm.
The tripartite process of Genetic Algorithm has been applied to make the system robust.
This work addressed an important issue in student education requirement, compares and contrasts what is involved in human learning with what is involved in machine learning.
The results shows In the long run for big knowledge based systems, learning will turn out to be more efficient than programming.
Development the LCS by using two wildcards this increase the performance of the system.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Bashir, Lubna Z.. 2009. University admission system using machine learning. Engineering and Technology Journal،Vol. 27, no. 16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-46821
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Bashir, Lubna Z.. University admission system using machine learning. Engineering and Technology Journal Vol. 27, no. 16 (2009).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-46821
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Bashir, Lubna Z.. University admission system using machine learning. Engineering and Technology Journal. 2009. Vol. 27, no. 16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-46821
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendices
رقم السجل
BIM-46821
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)