الموقع الالكتروني لجامعة ليفربول البريطانية ينشر بحث مشترك لاحد اساتذتها مع تدريسي من قسم علوم الحاسوب في كليتنا في مجال الذكاء الاصطناعي

---

 

---

---

نشرت جامعة ليفربول البريطانية على موقعها الالكتروني الرسمي وضمن منشورات البروفيسور فرانس كيونن نسخة من البحث المشترك بينه وبين المدرس الدكتور احمد صبيح الجبوري احد تدريسيي قسم علوم الحاسوب في كلية التربية للعلوم الصرفة (ابن الهيثم) و الموسوم :

“Performance of Case-Based Reasoning Retrieval Using Classification Based on Associations versus Jcolibri and FreeCBR: A Further Validation Study”

وقد القي هذا البحث في مؤتمر ابن الهيثم العلمي الدولي الأول – 2017 الذي اقامته كلية التربية للعلوم الصرفة (ابن الهيثم) نهاية عام 2017  و تم نشر البحث ضمن وقائع المؤتمر في مجلة (Journal of Physics: Conference Series, IOP Publishing)  المصنفة من ضمن مستوعب scoupus للنشر العلمي العالمي الرصين.

ومن الجدير بالذكر ان هذا البحث الذي تم انجازه بمشاركة باحثين من قسم علوم الحاسوب هم د. احمد صبيح الجبوري و د. محمد كمال اضافة الى كل من الاستاذ الدكتور فرانس كيونن من جامعة ليفربول و الاستاذ الدكتور ديفيد بارسونز .

و يعد البروفيسور كيونن احد اشهر الباحثين في بريطانيا في مجال الذكاء الصناعي بمعدل اقتباس )4631( و (h-index 34 ) و (i10-index 91) الرابط ادناه :

https://scholar.google.com/citations?user=phOEYbQAAAAJ&hl=en

وقد تم تركيز البحث المشترك على دراسة تحقيقية في مجال الاستدلال المبنى على حالة (Case based Reasoning) عن طريق اقتراح خوارزمية جديدة من قبل الجبوري وتطبيقها على قاعدة بيانات جديدة والحصول على نتائج عالية الدقة مقارنة بنتاج البحوث السابقة. وتعتبرهذه النوعية من البحوث عاملاً هاماً في زيادة مرتبة الجامعات العراقية ضمن تصنيف الجامعات على المستويين المحلي والعالمي.

اذ يلعب مفهوم الاستدلال المبني على الحالة (CBR) دوراً رئيسياً في أبحاث الذكاء الصناعي والانظمة الخبيرة. مع ذلك ، في بعض الاحيان تواجه الانظمة المبنية على هذا المفهوم مشكلة حرجة في عملية استرجاع الحالات ليست ذات علاقة بالقرار. اي عندما يسترجع نظام CBR حالات غير صحيحة يؤدي ذلك الى بناء قرار غير صحيح. وقد تم استخدام قواعد الارتباط الفئوية (CARs)   كاحد تقنيات تعدين البيانات (Data mining)  لايجاد حل محتمل يؤدي الى قرار صحيح.

وكان الهدف من هذه الورقة البحثية هو تطبيق استراتيجية (CBRAR) على قاعدة بيانات جديدة لايجاد درجة التشابه بين الحالات عن طريق استعمال الأشجار الجزئية لتصحيح عملية الاسترجاع (SBR) وإزالة الغموض عن الحالات التي تم استرجاعها بشكل خاطئ. وقد قدم البحث الوارد في هذه الورقة مساهمات في كلا المجالين (Data Mining , CBR) وقد تفوقت دقة نظام المقترح CBRAR على النتائج التي تم الحصول عليها مقارنة بادوات  CBR المتوفرة وهي Jcolibri و FreeCBR..

---

The Web site of British Liverpool University publishes a joint research by one of its professors with a professor from department of computer science in our college in the field of artificial intelligence

Within the publications of France Keunen, University of Liverpool published copy of joint research between him and Dr.Ahmed Sabeeh Al-Juboori from department of Computer science /Ibn Al-Haitham entitled (“Performance of Case-Based Reasoning Retrieval Using Classification Based on Associations versus Jcolibri and FreeCBR: A Further Validation Study”).This research was discussed in first International scientific conference of Ibn Al-Haitham 2017 where it showed to investigated study in the field of inference by (case based reasoning)based on new Algorithm done by Al-Juboori and applied on new data base for getting high accuracy results compare with the results of previous researches. These types of researches are considered an important factors in increasing the ranking of Iraqi universities within the classification of universities at the local and global levels  .

The concept of Inference based on (CBR) plays a main role in the researches of artificial intelligence and expert systems .In some cases, systems based on this concept face a critical problem in the process of retrieving cases that are not relevant to the decision. When CBR retrieves incorrect situations, this leads to incorrect decision-making. The CARs were used as a data mining technique to find a possible solution that would lead to a correct decision.

The purpose of this paper was to apply the CBRAR strategy to a new database to find the degree of similarity between cases by using partial trees to correct the retrieval process (SBR) and to demystify incorrectly retrieved cases. The research presented in this paper provided input in both fields (Data Mining, CBR). The accuracy of the CBRAR system was superior to the results obtained compared to CBR tools available, namely Jcolibri and FreeCBR