البيانات الاساسيه

السيره الذاتيه

الاسم :محمد أبوبكر إبراهيم العشيري

الوظيفة: مدرس بكلية الحاسبات والمعلومات ، جامعة بني سويف    

العمل الحالي: مدرس مساعد قسم علوم الحاسب، كلية الحاسبات والمعلومات ، جامعة بني سويف 

المؤهل: دكتوراه من قسم علوم الحاسب والمعلومات جامعة القاهرة ، 2014 

التليفون:    01223747562

عنوان رسالة الماجستير

التنقيب في البيانات باستخدام اشجار القرار المشوشة

ملخص رسالة الماجستير

قواعد البيانات الضخمة ربما لا تفيد في عمليات اتخاذ القرارالمؤثرة حيث يهتم متخذ القرار بإيجاد الأنماط الدقيقة المختفية والمتحكمه في معظم البيانات المخزنة في قواعد البيانات. التصور العلمي المستخدم لإيجاد مثل هذه الأنماط هو " التنقيب في البيانات" ويوجد العديد من ألادوات المستخدمة في التنقيب في البيانات ، وإحدى هذه الطرق الشهيرة هي " شجرة القرارات" وقداستخدمت علي نطاق واسع لاستخراج مجموعه قواعد مفيدة في أتخاذ القرار ، ولكن من الصعوبات التي واجهت شجرة القرارات الكلاسيكية عدم معالجه مجموعات البيانات الغير دقيقة. أن الهدف من الرساله الدمج بين شجرة القرارات ونظرية الفئات المشوشة لتطوير تقنية جديدة يمكن بها معالجة العيوب الموجودة في شجرة القرارات الكلاسيكية والمشوشه. الرسالة تعرض خوارزمية مقترحه لاستخراج أشجار القرارات تمتاز بانها أصغر من حيث الحجم مع الحفاظ علي درجة الدقه وأعلي من الاشجار المولدة بالخورزميات الاخري بدون أستخدام أي خوارزميات لتقليم الشجرة وذلك بدمج معياري الغموض و التصنيف معا .

عنوان رسالة الدكتوراه

أسلوب جديد للتكامل بين أشجار القرارات والفئات المشوشة والفئات التقريبية

ملخص رسالة الدكتوراه

قد شهد العقديين الماضيين زيادة هائلة في كمية البيانات والمعلومات المخزنة الكترونيا مما أدي إلى الزيادة في أعداد وأحجام قواعد البيانات والزيادة في سعه وحدات التخزين وبالتالي فأن طرق البحث الكلاسيكية ضمن قواعد البيانات الضخمة ربما لا تكون مفيدة لعمليات اتخاذ القرار المؤثرة، بعبارة أخرى، فان متخذ القرار ليس معنيا بعمل الاستعلامات في الآلاف من السجلات المتعددة. لكنة يهتم بإيجاد الأنماط الدقيقة والمختفية في ظل هيمنتها على معظم البيانات المخزنة في قواعد البيانات وأن التصور العلمي المستخدم لإيجاد مثل هذه الأنماط ، هو ما يسمى بـ" التنقيب في البيانات"، ويوجد العديد من الطرق المستخدمة في التنقيب في البيانات فإحدى هذه الطرق الشهيرة هي " شجرة القرارات" فقد استخدمت شجرة القرارات على نطاق واسع لإيجاد مجموعه من القواعد المفيدة تماما في عمليه اتخاذ القرار . هناك الكثير من الطرق أو الأدوات الحديثة التي تستخدم في تصميم شجرة القرارات معتمده على بيانات في صورتها الكلاسيكية ( أي الدقيقة precise ) أو المشوشة ومستخدمه نظريات الفئات الكلاسيكية أو المشوشة أو التقريبية والغرض الأساسي لهذه الطرق محاولة التحسين بتقليل حجم شجرة القرارات، وبالتالي تقليل عدد القرارات المتولدة مع الحفاظ على مستوي الدقة للقرارات المستنتجة، ونجد أن شجرة القرارات المبنية على نظرية الفئات التقريبية تعتبر تحسين لشجره القرارات الكلاسيكية، هذا التحسين معتمدا على بعض مفاهيم نظرية الفئات التقريبية من "النواة Core – التقليل Reduct– درجه الاعتمادية Dependency degree" ، ولكن تتعامل أشجار القرارات المبنية على نظرية الفئات التقريبية مع البيانات في صيغتها الدقيقة ولا تستطيع أن تتعامل مع بيانات في الصيغة المشوشة .