الفهرس 
IntroductionOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 81 |  |  |
| | | from | 81 | | |
Abstract
هذه الرسالة تقدم نظام ذكي مهجن من أجل تحسين الشبكات العصبية الخلوية عن طريق البحث عن أفضل وأقوي البارامترات التي تحقق أفضل أداء للشبكة العصبية الخلوية مع مدخلات كثيرة مختلفة. النظام المهجن يعتمد علي خوارزمية تعلم الآلة C4.5-والخوارزميات الجينية. خوارزمية C4.5-تستخدم من أجل الوصول لأفضل هيكل للشبكات العصبية الخلوية. كما أنه من خلال خوارزمية C4.5 يمكن تحديد إذا كان الشبكة العصبية الخلوية ذات الطبقة الواحدة تكفي لأداء المهمة أم يجب إضافة طبقات جديدة للتعامل مع المدخل وتحديد البارامترات اللازمة لأداء المهمة. كما يمكنها تحديد نوع الشبكة العصبية الخلوية إذا كانت مقرونة أم لا أي تحتاج بارامترات التغذية الاسترجاعية أم لا. لتحديد قيم البارامترات نستخدم الخوارزمية الجينية التي تعمل علي تطوير البارامترات للوصول لأفضل وأقوي البارامترات التي تحقق نتائج جيدة مع عدة مدخلات مختلفة. تم تجربة النظام مع عدة تطبيقات بسيطة لمعالجة الصور إلا وهي إسقاط الظل كمثال للشبكة العصبية الخلوية المقرونة وتحديد الحدود في الصورة كمثال للشبكة العصبية الخلوية الغير مقرونة. كما تم الاستفادة من النظام من أجل تحسين الشبكة العصبية الخلوية المستخدمة في إنتاج الصورة ذات اللون النصفي (Image Halftoning) من خلال اكتشاف القواعد المحلية التي توصف الشبكة العصبية الخلوية وبالتالي الوصول لأفضل البارامترات ذات الفائدة في أداء المهمة واستبعاد البارامترات الغير مهمة. في النهاية قمنا بتقييم نظامنا من خلال مقارنته بأنظمة سابقة من خلال معايير مختلفة ألا وهي معدل الخطأ و القدرة علي التعامل مع مختلف المدخلات بجودة عالية.