استخدام الشبكة العصبية المعاودة في السيطرة على الخزين المضبب لمصرف الدم في دائرة صحة نينوى

الباحث

نور صباح أحمد إبراهيم

المشرف

زينة مضر يحيى البزاز

الجامعة

جامعة الموصل

الكلية / القسم

كلية علوم الحاسوب والرياضيات / الإحصاء والمعلوماتية

الشهادة

ماجستير

السنة

2022

لغة الرسالة

عربي

الكلمات المفتاحية

الشبكة العصبية المعاودة ; السيطرة على الخزين ; المنطق المضبب ; مصرف الدم

تم جمع البيانات من مصرف pall الرئيس في محافظة نينوى وان البيانات كانت لأربعين شهرا وان الهدف من البحث هو تقليل كمية العجز الحاصلة في مصرف الدم في محافظة نينوى حيث تم استعمال طربقة نماذج الخزين الاحتمالية للحصول على كمية الطلب المتوقعة للسنة القادمة وتم مقارنتها مع كمية الطلب الحقيقية التي تم جمعها من مصرف الدم في محافظة نينوى ومقارنتها باستخدام معيار متوسط مربعات الخطأ (MSE) وتم ايضا استعمال نموذج رياضي خاص بالمسألة as الدراسة ally نتج عنه ايجاد كمية الخزين في مصرف call وكانت المدخلات هي (كمية الطلب على caall كمية الدم التالفة، aac المتبرعين بالدم) ومخرج واحد فقط هو كمية الخزين، Cus تم ادخال البيانات الى نظام الاستدلال الضبابي وتم تضبيب المدخلات والمخرجات للحصول على كمية الخزين المتوقعة بعد عملية فك التضبيبء وبعدها تم ادخال نتائج الخزين الضبابي الى الشبكة العصبية المعاودة (RNN) وايجاد aad شبكات عصبية مدرية، كما ادخلت البيانات الاصلية ايضا الى الشبكة العصبية المعاودة وتم تدريب تسع شبكات عصبية ومن مقارنة النتائج التي تم الحمصول عليها من كلتا الطريقتين وهما (نظام الاستدلال الضبابي مع الشبكة العصبية)( والبيانات الاصلية مع الشبكة العصبية) تبين ان استخدام نظام الاستدلال الضبابي مع الشبكة العصبية هو الافضل. وتم استعمال الادوات الجاهزة في alll البرمجية MATLAB لبرمجة الاستدلال الضبابي والشبكة العصبية المعاودة. ز

Data were collected from the main blood bank in Nineveh Governorate, and that the data was for forty months, and the aim of the research is to reduce the amount of deficit in the blood bank in Nineveh Governorate, where the method of probabilistic stock models was used to obtain the expected demand for the coming year and it was compared with the real demand Which were collected from the blood bank in Nineveh Governorate and compared using the mean squared error (MSE) criterion, and a mathematical model was also used for the issue under study, which resulted in finding the amount of storage in the blood bank, and the inputs were (the amount of demand for blood, the amount of damaged blood , the number of blood donors) and only one output is the amount of storage, where the data was entered into the fuzzy inference system and the inputs and outputs were fuzzy to get the expected amount of storage after the de- fuzzing process, and then the results of the fuzzy storage were entered into the recursive neural network (RNN) and finding nine networks trained neural networks, and the original data was also entered into the recursive neural network, and nine neural networks were trained, and the results obtained from both methods were compared (fuzzy inference system with a For a neural network) (and the original data with a neural network) shows that the use of fuzzy inference system with a neural network is preferable. The ready-made tools in the MATLAB programming language were used to program the fuzzy inference and the recursive neural network.

طلب نسخة من الملف

الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.

الاسم

رقم الهاتف

البريد الإلكتروني

الغرض من الطلب (اختياري)

إرسال الطلب