تصنيف المساجد الجامعة بطريقة تمييز النمط
Other Title(s)
Congregational mosques classification using pattern recognition method
Joint Authors
الجميل، علي حيدر سعد
حامد، رنا محفوظ
ماجد ضرار يونس
Source
Issue
Vol. 21, Issue 6 (31 Dec. 2013), pp.71-87, 17 p.
Publisher
University of Mosul College of Engineering
Publication Date
2013-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
17
Main Subjects
Topics
Abstract AR
شكلت صنف المساجد الجسم موضوعا هاما بالنسية لدراسات العمارة الإعلامية التي قدمت تصنيفات مختلفة للمساجد.
و مع ذلك فإن هذا البحث يهدف إلى تقديم صنف جديد لأنماط المساجد الجامعة و تتمثل أهميته في أنه يوظف في عملية التصنيف التقنيات الرقمية الخاصة بتمييز النمط و هي منهجية جديدة تتسم بشمولية و موضوعية و دقة أكثر مقارنة بالطرائق المعتمدة في التصنيفات السابقة.
و قد انتشرت الحالات المنتخبة للتصريف.
على معظم السياق الزماني و المكاني للعمارة الإسلامية، و اعتمد البحث خوارزمية لتصريف الصورة بدون مشرف باستخدام شبكة Kohonen العصبية التنافسية.
و أنجز التصنيف بتخصيص بيانات لواحد من عدد ثابت مثن الآلاف الممكنة، تم تصنيف أجزاء الصورة إلى عدد معطى من الأصناف اعتمادا على ملامح الأجزاء، و بوابة عملية تنظيم ذاتية ترتبت الحالات المدروسة في خارطة حيزية تمثل أنماط التصنيف الناتجة.
و قد دعم قسم من الاستنتاجات مقولات محددة و تقاطع قسم آخر مع تصورات أخرى في مية العمارة الإسلامية مما يتطلب تعديلها وفق ما ثم استنتاجه في هذا البحث بعد التثبت منها في دراسات لاحقة.
Abstract EN
Congregational Mosques Classification is an important issue for Islamic Architecture studies which introduced many different classifications.
This paper aims to introduce a new classification of the congregational mosques using the pattern recognition digital technique.
The cases selected for the study covers most of the period and space of the Islamic for a more objective and accurate classification.
The paper takes up an unsupervised texture image classification algorithm which uses a competitive neural network.
The classification is done by assigning data to one of the fixed number of possible classes then classifying image segments into a given number of classes using segments features by using Kohonen competitive neural network and through a process of self-organization, configures the output units, representing the selected congregational mosques, into a spatial map including the resulted classification types.
The conclusions support some known statements and contradict others within Islamic Architecture Theory, so certain modifications are needed according to the concluded statements after corroborating them in future studies.
American Psychological Association (APA)
حامد، رنا محفوظ وماجد ضرار يونس والجميل، علي حيدر سعد. 2013. تصنيف المساجد الجامعة بطريقة تمييز النمط. مجلة هندسة الرافدين،مج. 21، ع. 6، ص ص. 71-87.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-351030
Modern Language Association (MLA)
حامد، رنا محفوظ....[و آخرون]. تصنيف المساجد الجامعة بطريقة تمييز النمط. مجلة هندسة الرافدين مج. 21، ع. 6 (كانون الأول 2013)، ص ص. 71-87.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-351030
American Medical Association (AMA)
حامد، رنا محفوظ وماجد ضرار يونس والجميل، علي حيدر سعد. تصنيف المساجد الجامعة بطريقة تمييز النمط. مجلة هندسة الرافدين. 2013. مج. 21، ع. 6، ص ص. 71-87.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-351030
Data Type
Journal Articles
Language
Arabic
Notes
يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 85-87
Record ID
BIM-351030