التنقيب في البيانات ومعالجة الصور باستخدام تقنيات الذكاء الصنعي

Abstract

في هذا البحث تم العمل على تحسين خوارزمية شبكة العنقدة كوهنين المضببة Fuzzy Kohonen Clustering Network (FKCN) التي تعتبر من أشهر الشبكات
العصبية التي تستخدم للتنقيب في البيانات Data Mining . تهدف خوارزمية FKCN إلى تجميع البيانات المتماثلة مع بعضها البعض اعتماداً على خصائصها إلى K عنقود
يسهل تحليلها ومن ثم التعامل معها. تتم عملية اختيار مراكز العناقيد )أوزان الشبكة( بشكل عشوائي ويُفضل أن تكون هذه المراكز بعيدة عن بعضها البعض قدر الإمكان. تؤثر
نقطة البدء العشوائية على فعالية عملية التجميع والنتائج وتعتمد عملية التقارب بشكل رئيسي على المراكز الابتدائية لذا تم اقتراح علاقة جديدة لاختيار أوزان الشبكة الابتدائية
اعتماداً على البيانات المدروسة.
تم اختبار الخوارزمية المقترحة في مجال التنقيب في البيانات وتجزئة الصور الطبية )صور الرنين المغناطيسي لدماغ ( باستخدام برنامج الماتلاب MATLAB . وتُظهر النتائج
أن خوارزمية FKCN المحسنة أفضل من خوارزمية FKCN العادية مقارنة بالنسبة لعدد التكرارات وزمن التنفيذ.