التصنيف الأمثل لمعطيات التحسس النائي باستخدام التعليم الموجه و غير الموجه للشبكات العصبية
Joint Authors
مصطفى، كنار محمد سامي
الكحلى، لبنى ذنون
Source
التربية و العلم : مجلة علمية للبحوث العلمية الأساسية
Issue
Vol. 24, Issue 1 (31 Mar. 2011), pp.136-149, 14 p.
Publisher
University of Mosul College of Education for Pure Science
Publication Date
2011-03-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
14
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
اصبحت دراسة التصنيف المتعدد للبيانات من المسائل المهمة التي ركزت عليها الدراسات الجغرافية و خصوصا تلك الدراسات التي تأخذ بياناتها من الأقمار الصناعية.
تم في هذا البحث الأخذ بعين الاعتبار طريقتين من طرق التصنيف احداها مكملة للأخرى و تستخدمان سوية حيث يتم جمع فوائد كلتا الطريقتين للحصول على الفائدة الكلية، و قد تم اختيار بيانات التحسس النائي لإجراء الاختبارات عليها.
إن النظام الذي تم اقتراحه هو عبارة عن حزمة برمجية متكونة من الشبكات العصبية ذات التعليم الموجه و الشبكات العصبية ذات التعليم غير الموجه لتصنيف منطقة (سد الموصل) في مدينة الموصل.
إن الاستغلال الأمثل لمعطيات التحسس النائي عن طريق استخدام اسلوبي التصنيف الموجة و غير الموجة بشكل متتالي يعمل على تحسين المعلومات الأولية التي تدخل في التصنيف و بالتالي الحصول على درجة عالية في الدقة و الكفاءة في التصنيف.
و من الجدير بالذكر أن الحزمة البرمجية التي تم استخدامها في التكامل تتكون من الشبكتين (ART-II) ذات التعليم الموجه و (Koheneen) ذات التعليم غير الموجه.
Abstract EN
The study of multi classification of data has become one of the important issues which geographical studies focus on especially those which take their data from satellites.
Two ways of classification has been taken into consideration, each one completes the other.
The two ways are used together to get the benefits of both and to obtain the full advantage.
The data of remote sensing were chosen to be tested.
The system suggested is a software package which consists of neural networks of supervised learning and neural networks of unsupervised learning to classify the land of (Al-Mosul Dam) in Mosul city.
The best use of remotely sensed data is by using the methods of supervised and unsupervised classification consequently which improve the primary input data in the classification.
Thus, a high degree of accuracy and efficiency in the classification are obtained.
It is worth mentioning that software package used in the integration consists of the nets: the supervised ART-II neural network and the unsupervised Kohonen neural network.
American Psychological Association (APA)
مصطفى، كنار محمد سامي والكحلى، لبنى ذنون. 2011. التصنيف الأمثل لمعطيات التحسس النائي باستخدام التعليم الموجه و غير الموجه للشبكات العصبية. التربية و العلم : مجلة علمية للبحوث العلمية الأساسية،مج. 24، ع. 1، ص ص. 136-149.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-620776
Modern Language Association (MLA)
مصطفى، كنار محمد سامي والكحلى، لبنى ذنون. التصنيف الأمثل لمعطيات التحسس النائي باستخدام التعليم الموجه و غير الموجه للشبكات العصبية. التربية و العلم : مجلة علمية للبحوث العلمية الأساسية مج. 24، ع. 1 (2011)، ص ص. 136-149.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-620776
American Medical Association (AMA)
مصطفى، كنار محمد سامي والكحلى، لبنى ذنون. التصنيف الأمثل لمعطيات التحسس النائي باستخدام التعليم الموجه و غير الموجه للشبكات العصبية. التربية و العلم : مجلة علمية للبحوث العلمية الأساسية. 2011. مج. 24، ع. 1، ص ص. 136-149.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-620776
Data Type
Journal Articles
Language
Arabic
Notes
يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 148-149
Record ID
BIM-620776