Development of a cross-platform artificial neural network component for intelligent systems
Other Title(s)
تطوير مركب شبكات عصبية اصطناعية متعددة المنصات لنظم ذكية
Joint Authors
Abu Ras, Hani Muhammad
Çetiner, Gültekin B.
Source
Journal of King Abdulaziz University : Engineering Sciences
Issue
Vol. 16, Issue 2 (31 Dec. 2005), pp.97-113, 17 p.
Publisher
King Abdulaziz University Scientific Publishing Center
Publication Date
2005-12-31
Country of Publication
Saudi Arabia
No. of Pages
17
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
- Artificial intelligence
- Simulation methods
- Data processing
- Logic machines
- Neural networks(Computer science)
- Bionics
Abstract 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.
Abstract 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.
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 112
Record ID
BIM-362337