تفاصيل الوثيقة

نوع الوثيقة : رسالة جامعية 
عنوان الوثيقة :
منهجية لتحسين جذري في دقة مطابقة البيانات الواقعية لبيانات المحاكاة مع تطبيق حيوي باستخدام الذكاء الصناعي
A METHODOLOGY FOR DRASTIC IMPROVEMENT OF GOODNESS OF FIT APPLIED TO ACTUAL EMPIRICAL DATA BY USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI)
 
الموضوع : كلية الهندسة 
لغة الوثيقة : العربية 
المستخلص : كثيرا ما يلجأ العلماء والممارسون إلى تكرار البيانات التجريبية لتمكينهم من اختبار صحة النظريات العلمية أو اختبار الفرضيا ت. عادة يُفتر ض بأن التوزي عا ت الاحتمالية المعروفة )طبيعي، ذي الحدين ، الأسي، إلخ.( تتناسب مع البيانات التجريبية. كثيرا ما يجد المحللون أنفسهم يتساهلون بقبول القيم الضعيفة لحسن توافق البيانا ت، من أجل تجن ب التعقيد المحتمل من جراء استخدام التوزيعات الاحتمالية الأكثر دقة. في هذه الأطروحة ، قدمنا منهجية تكرر توزيعًا أقرب بكثير إلى التوزيع الفعلي للبيانات. ظهر تفوق المنهجية المقترحة على الطرق الحالية عندما حصلنا على نسبة خطأ تساوي صفر في المائة ) 0 ٪ كنسبة مئوية مطلقة( من الخطأ مقارنةً بالبيانات التجريبية الفعلية. وبالتالي، فإن هذا يعني أننا حصلنا على توزيع بيانات مطابق تمامًا للبيانات الفعلية. تم استخدام الذكاء الاصطناعي ) AI ( لزيادة الدقة وسهولة التوصل على منحنى الميل الدقيق لمجموعة البيانات والصيغ النهائية الدقيقة. تم جمع البيانات التجريبية من السجلات الفعلية لمعهد التدريب العسكري ) MTI (، وتم استخدام النتائج لتصميم خطط تدريب مستقبلية أكثر فعالية . 
المشرف : أ.د. احمد عبدالله المرعب 
نوع الرسالة : رسالة ماجستير 
سنة النشر : 1442 هـ
2020 م 
تاريخ الاضافة على الموقع : Monday, August 31, 2020 

الباحثون

اسم الباحث (عربي)اسم الباحث (انجليزي)نوع الباحثالمرتبة العلميةالبريد الالكتروني
نايف ناحي الحربيAlharbi, Naif Nahiباحثماجستير 

الملفات

اسم الملفالنوعالوصف
 46711.pdf pdf 

الرجوع إلى صفحة الأبحاث