تحسين أداء تصنيف تقانة آلة المتجه الداعم باستخدام الخوارزمية الجينية
Joint Authors
الوزان، محمد علي محمد
عمر صابر قاس
Source
مجلة الرافدين لعلوم الحاسبات و الرياضيات
Issue
Vol. 12, Issue 2 (31 Dec. 2018), pp.49-60, 12 p.
Publisher
University of Mosul College of Computer Science and Mathematics
Publication Date
2018-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
12
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Abstract EN
In this research, the genetic algorithm was proposed as a method to find the parameters of support vector machine, specifically the σ and c parameters for kernel and the hyperplane respectively.
Based on the Least squares method, the fitness function was built in the genetic algorithm to find the optimal values of the parameters in the proposed method.
The proposed method showed better and more efficient results than the classical method of support vector machine which adopts the default or random values of parameters σ and c in the classification of leukemia data .
American Psychological Association (APA)
عمر صابر قاس والوزان، محمد علي محمد. 2018. تحسين أداء تصنيف تقانة آلة المتجه الداعم باستخدام الخوارزمية الجينية. مجلة الرافدين لعلوم الحاسبات و الرياضيات،مج. 12، ع. 2، ص ص. 49-60.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-901073
Modern Language Association (MLA)
عمر صابر قاس والوزان، محمد علي محمد. تحسين أداء تصنيف تقانة آلة المتجه الداعم باستخدام الخوارزمية الجينية. مجلة الرافدين لعلوم الحاسبات و الرياضيات مج. 12، ع. 2 (2018)، ص ص. 49-60.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-901073
American Medical Association (AMA)
عمر صابر قاس والوزان، محمد علي محمد. تحسين أداء تصنيف تقانة آلة المتجه الداعم باستخدام الخوارزمية الجينية. مجلة الرافدين لعلوم الحاسبات و الرياضيات. 2018. مج. 12، ع. 2، ص ص. 49-60.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-901073
Data Type
Journal Articles
Language
Arabic
Notes
يتضمن مراجع ببليوجرافية : ص. 60
Record ID
BIM-901073