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