الصفحة الرئيسية
عن العمادة
الرؤية والرسالة
الهيكل التنظيمي
الدراسات العليا بجامعة الملك عبد العزيز
الخدمات البحثية والدورات
وحدة الخدمات البحثية
ابحاث مهمة للمجتمع
خدمات العمادة
أسئلة متكررة
الأبحاث
دليل المنسوبين
مواقع مفضلة
دعم الطلاب
خريطة الوصول للعمادة
آلية توزيع الاستبانات
جوائز الدراسات العليا
التقديم على الجوائز
الفائزون بالجوائز للعام الجامعي 1440
منسوبو العمادة
دليل الموظفين
تواصل معنا
عربي
English
عن الجامعة
القبول
الأكاديمية
البحث والإبتكار
الحياة الجامعية
الخدمات الإلكترونية
صفحة البحث
عمادة الدراسات العليا
تفاصيل الوثيقة
نوع الوثيقة
:
رسالة جامعية
عنوان الوثيقة
:
خوارزميات اختيار واستخلاص الخصائص المميزة لواجهة الدماغ الحاسوبية
FEATURE SELECTION & EXTRACTION ALGORITHMS FOR BRAIN COMPUTER INTERFACE
الموضوع
:
كلية الحاسبات وتقنية المعلومات -قسم علوم الحاسبات
لغة الوثيقة
:
العربية
المستخلص
:
تمثل واجهة الدماغ الحاسوبية اتصالا مباشرا بين الدماغ البشري و العالم الخارجي, و بعبارة اخرى فإن واجهة الدماغ الحاسوبية تسمح للمستخدمين بأن يتفاعلوا مع بيئتهم باستخدام نشاط الدماغ فقط. دون استخدام الجهاز العصبي أو العضلات. يمكن بناء واجهات الدماغ اعتمادا على عدة ظواهر عصبية. هي أحد تلك الظواهر هي ظاهرة بي 300 (P300). هذه الظاهرة تحدث عند الاستجابة لحدث مهم و نادر الحدوث. تعتبر بيانات انظمة واجهة الدماغ الحاسوبية - و اللازمة لعملية الاتصال – ذات سمات او ابعاد عالية جدا. و ذات احجام كبيرة. الامر الذي يؤدي الى تثبيط اداء النظام. و يمكن حل هذه المشكلة باستخدام تقنيات الحد من الابعاد. و اختيار السمات (feature selection) هو احد هذه الخوارزميات. يبحث هذا الخوارزم -اختيار السمات- عن الكيفية المناسبة لاختيار مجموعة جزئية من السمات بهدف تحسين اداء النظام. من اهم الدوافع لمثل هذا الامر هو تقلل حجم الابعاد. و كذلك استعباد السمات المتكررة أو التي ليس لها صلة بالنظام. و تقليل كمية السمات اللازمة لتعليم النظام . هذه الامور تؤدي الى تقليل العمليات الحسابية اللازمة للنظام. في هذه الرسالة تم دراسة و تطبيق ثلاثة انواع من خوارزميات اختيار السمات. هذه الانواع هي : المرشحات (filters) و المغلفة (wrappers) و الهجينة (hybrids) . تم استخدام نقاط فيشر(Fisher score) و معامل التحديد (r2) و مصنف فيشر الخطي المنظم (Regularized Fisher Linear Discriminant) و مصنف بييز الخطي (Bayesian Linear Discriminant Analysis). تم كذلك استخدام خوارزم التطور التفاضلي (Differential Evolution) كخوارزم للبحث. و تم التطبيق على نوعين من البيانات لتقييم النتائج. خلصت الرسالة الى ان المرشحات (filters) كانت الانسب من بين بقية الخوارزميات و بالتحديد (r2) و يرجع سبب الاختيار الى النسبة العالية في تقليل حجم الابعاد 64.8% و الى سرعتها الفائقة في التنفيذ 6.75 جزء من الف من الثانية تم تحسين الوقت اللازم لتعليم و اختبار النظام بنسبة 83.62%.
المشرف
:
د. محمود ابراهيم كامل علي
نوع الرسالة
:
رسالة ماجستير
سنة النشر
:
1434 هـ
2013 م
تاريخ الاضافة على الموقع
:
Saturday, June 1, 2013
الباحثون
اسم الباحث (عربي)
اسم الباحث (انجليزي)
نوع الباحث
المرتبة العلمية
البريد الالكتروني
أنس عبد القادر هادي
Hadi, Anas Abdulqader
باحث
ماجستير
الملفات
اسم الملف
النوع
الوصف
35586.pdf
pdf
الرجوع إلى صفحة الأبحاث