SlideShare a Scribd company logo
1 of 65
تطبيقات  وخ وارزميات  التنقيب في قواعد البيانات  في  المجال  الأمني والاستخباراتي إعداد د /  أحمد أبو الفتوح
تقديم ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
التقنيات الحديثة للتنقيب في قواعد البيانات ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
1 -  خوارزمية الجار الأقرب Nearest Neighbor  ,[object Object],[object Object],[object Object]
2  -  التحليل بالتجزئة العنقودية  Cluster Analysis ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object]
[object Object],[object Object],[object Object]
3 -  شجر القرار Decision Trees ,[object Object]
تقسيم  الجرائم المرتكبة في  أحدى ا لمناطق  باستخدام خوارزمية شجر القرار إجمالي حوادث القتل التي وقعت 100 السؤال :  جريمة القتل عمداً ؟ إجمالي حوادث القتل العمد 60 السؤال :  عمر القاتل  >   30  ؟ إجمالي حوادث القتل الخطأ 40 حوادث القتل العمد، العمر  < 30 السؤال :  الدافع هو السرقة ؟ 40 حوادث القتل العمد، العمر  >  من  30 20 حوادث القتل العمد، العمر  > 30  والدافع ليس السرقة 10 حوادث القتل العمد، العمر  < 30  والدافع هو السرقة 30 لا لا نعم نعم نعم لا
استخدام شجرة القرار في التنبؤ ,[object Object],[object Object]
الفرق بين شجر ة القرار والتجزئة العنقودية ,[object Object],[object Object]
4  –  الشبكات العصبية Neural Networks ,[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],طريقة عمل خوارزمية  الشبكات العصبية الأصطناعية كأحد  تطبيقات  علم الذكاء الأصطناعى
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object],12.16
المفهوم (1)  الشبكة العصبية البشرية  ( الطبيعية ) Biological Neural Networks ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],12.18
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],12.19
[object Object],12.20
[object Object],12.22
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],12.23
[object Object],[object Object],12.24 المفهوم ( إستمرار ) (2)  الشبكة العصبية الأصطناعية   Artificial Neural Networks
تابع ,[object Object]
التطبيقات التي ترتكز على إستخدام   الشبكات العصبية الأصطناعية ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
(3) مكونات الشبكة العصبية الأصطناعية ,[object Object],[object Object]
مكونات الشبكة  ( تابــــــع ) ,[object Object],[object Object]
An Artificial Neuron w 1j w 2j w 3j w ij x 1 x 2 x 3 x i f (x) y
شكل يحاكى فكرة الخلية العصبية الطبيعية
(4)  معمارية الشبكة العصبية الأصطناعية ANN Toplogy ,[object Object],[object Object]
معمارية الشبكة (  تابع ) ,[object Object],[object Object]
شبكة إصطناعية أحادية الطبقات ,[object Object],[object Object]
شبكة إصطناعية ثنائية الطبقات Adjustable Weights Output Values Input Signals (External Stimuli)
تابــــــــــــع ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
شبكة إصطناعية متعددة الطبقات الطبقة الخفية الأولى طبقة المخرجات طبقة المدخلات عنصر معالجة (PE) الطبقة الخفية الثانية
تابــــــــــــــع ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
مثال لشبكة عصبية ذات تغذية أمامية ,[object Object],مخرجات مدخلات
تابع ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
مثال لشبكة عصبية ذات تغذية عكسية ,[object Object],مخرجات مدخلات
(5)  معالجة المعلومات فى  بيئة الشبكات العصبية الأصطناعية ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
تابع  ,[object Object],[object Object],[object Object]
تابـــــع  ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
a) Single neuron S j f(S j ) Y j x o x 1 x 2 x n +1 w j0 w j1 w j2 w jn
b) Several neurons X1 X2 W11 W22 W21 W12 W23 PE PE PE Y1 Y2 Y3 Y1=x1w11+x2w21 Y2=x1w12+x2w22 Y3=x2w23
تابـــــــع ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],1 1+e -y
تابـــــــــع ,[object Object],[object Object]
Example of ANN Function Summation function: Y=3(0.2)+1(0.4)+2(0.1)=1.2 Transformation (Transfer) function : Y t  =   1 1+e -1.2 ,[object Object],X 1 =3 S j f(S j ) Y=1.2 W 1 =0.2 X 2 =1 X 3 =2 W 2 =0.4 W 3 =0.1
تابــــــــــع ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
تابــــــــــع ,[object Object]
شكل يوضح نموذج دالة التعلم Compute  Output Adjust Weights Stop Is Desired output Achieved? No Yes
طرق تعليم شبكة عصبية ,[object Object],[object Object]
تابع ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
تابع ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
مثال تطبيقي ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
شكل توضيحي للمثال الشكل التالي  يبسط ما تم عمله في المثال السابق
العقد المخفية في الشبكات العصبية ,[object Object],[object Object],[object Object]
5 –  استقراء القاعدة Rule Induction ,[object Object],[object Object]
كيف ن س تكشف القاعدة ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
مثال تطبيقي لطريقة تقييم القاعدة ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
رسم توضيحي للمثال كل الحوادث حوادث سير أدت للقتل مرتكبو  10  مخالفات مرتكبو  10  مخالفات وحادث مؤدي للقتل ليس من المجموعتين
استثمار القاعدة ,[object Object],[object Object]
اختيار تقنية التنقيب المناسبة ,[object Object]
تخطيط عمليات التنقيب في  قواعد  البيانات ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
مراحل تطور استخدام تكنولوجيا المعلومات ونوعية الأسئلة التي وفرت لنا إجاباتها في كل مرحلة التنقيب في قواعد البيانات Data Mining (Emerging Today) ماذا يمكن أن يحدث لطبيعة الجرائم المرتكبة في مدينة الرياض الشهر القادم، ولماذا ؟ مستودعات البيانات ودعم القرار Data Warehousing & Decision Support (1990s) ”  ما نوعية الجرائم التي وقعت في مدينة الرياض في شهر مارس الماضي ، مع مقارنة لكل المدن الأخرى ؟ ” الوصول للبيانات Data Access (1980s) ” ما نوعية الجرائم التي وقعت في مدينة الرياض في شهر مارس الماضي؟” تجميع البيانات Data Collection (1960s) ”  كم كان مجموع الجرائم في السنوات الخمس الأخيرة ؟ ” مرحلة التطور في استخدام تكنولوجيا المعلومات السؤال الذي توفر إجابته تلك التكنولوجيا
تطبيقات عملية في  المجال الأمني والاستخباراتي ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
قواعد بيانات قواعد بيانات قواعد بيانات تنسيق وتعاون تنسيق وتعاون تحليل وتنقيب معرفة حقيقية سياسات وخطط ولوائح تنفيذية وإجراءات الأمن

More Related Content

What's hot

الذكاء الاصطناعي ونظم الخبرة
الذكاء الاصطناعي ونظم الخبرةالذكاء الاصطناعي ونظم الخبرة
الذكاء الاصطناعي ونظم الخبرةMostafa Gawdat
 
النظم الخبيرة نهائى
النظم الخبيرة نهائىالنظم الخبيرة نهائى
النظم الخبيرة نهائىAsmaa Abd El-gawad
 
(Information Technology) مقدمة في تكنلوجويا المعلومات
(Information Technology) مقدمة في تكنلوجويا المعلومات(Information Technology) مقدمة في تكنلوجويا المعلومات
(Information Technology) مقدمة في تكنلوجويا المعلوماتDrMohammed Qassim
 
data mining.pptx
data mining.pptxdata mining.pptx
data mining.pptxGarmian
 
النمذجة في التصنيع الغذائي الشبكة العصبية الصناعية
النمذجة في التصنيع الغذائي  الشبكة العصبية الصناعيةالنمذجة في التصنيع الغذائي  الشبكة العصبية الصناعية
النمذجة في التصنيع الغذائي الشبكة العصبية الصناعيةFarhan Alfin
 
‫منهجية البحث العلمي2020.ppt
‫منهجية البحث العلمي2020.ppt‫منهجية البحث العلمي2020.ppt
‫منهجية البحث العلمي2020.pptaiad3
 
الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعيالذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعيAsmaa Abd El-gawad
 
البيانات الضخمة وإنترنت الأشياء
البيانات الضخمة وإنترنت الأشياءالبيانات الضخمة وإنترنت الأشياء
البيانات الضخمة وإنترنت الأشياءEmad Omar Sarhan
 
Business analysis - big data analysis - تحليل البيانات الضخمه
Business analysis - big data analysis - تحليل البيانات الضخمهBusiness analysis - big data analysis - تحليل البيانات الضخمه
Business analysis - big data analysis - تحليل البيانات الضخمهMaha El Khadrawy
 
مقدمة نظم دعم القرار
مقدمة نظم دعم القرارمقدمة نظم دعم القرار
مقدمة نظم دعم القرارhozifa_zkria
 
الادارة الالكترونية
الادارة الالكترونيةالادارة الالكترونية
الادارة الالكترونيةEssam Obaid
 
مقدمة في علم الإحصاء
مقدمة في علم الإحصاءمقدمة في علم الإحصاء
مقدمة في علم الإحصاءHashim ElHadi
 
نظم ادارة قواعد البيانات (1) محاضرة
نظم ادارة قواعد البيانات (1) محاضرةنظم ادارة قواعد البيانات (1) محاضرة
نظم ادارة قواعد البيانات (1) محاضرةHuda Farhan
 
Databases قواعد البيانات
Databases قواعد البيانات  Databases قواعد البيانات
Databases قواعد البيانات Mohamed Reda
 
الذكاء الإصطناعى: الأزمات والمخاطر
  الذكاء الإصطناعى: الأزمات والمخاطر   الذكاء الإصطناعى: الأزمات والمخاطر
الذكاء الإصطناعى: الأزمات والمخاطر Aboul Ella Hassanien
 
البيانات، ذكاء الأعمال، الذكاء الاصطناعي ... من أين نبدأ؟ وكيف نصل؟
البيانات، ذكاء الأعمال، الذكاء الاصطناعي ... من أين نبدأ؟ وكيف نصل؟البيانات، ذكاء الأعمال، الذكاء الاصطناعي ... من أين نبدأ؟ وكيف نصل؟
البيانات، ذكاء الأعمال، الذكاء الاصطناعي ... من أين نبدأ؟ وكيف نصل؟Fares Al-Qunaieer
 
أنظمة المعلومات الإدارية المتقدمة 9001
أنظمة المعلومات الإدارية المتقدمة  9001أنظمة المعلومات الإدارية المتقدمة  9001
أنظمة المعلومات الإدارية المتقدمة 9001Arab International Academy
 
نظام إدارة الصيدليات
نظام إدارة الصيدلياتنظام إدارة الصيدليات
نظام إدارة الصيدلياتAhmad Arafa
 

What's hot (20)

الذكاء الاصطناعي ونظم الخبرة
الذكاء الاصطناعي ونظم الخبرةالذكاء الاصطناعي ونظم الخبرة
الذكاء الاصطناعي ونظم الخبرة
 
النظم الخبيرة نهائى
النظم الخبيرة نهائىالنظم الخبيرة نهائى
النظم الخبيرة نهائى
 
تنقيب البيانات
تنقيب البياناتتنقيب البيانات
تنقيب البيانات
 
(Information Technology) مقدمة في تكنلوجويا المعلومات
(Information Technology) مقدمة في تكنلوجويا المعلومات(Information Technology) مقدمة في تكنلوجويا المعلومات
(Information Technology) مقدمة في تكنلوجويا المعلومات
 
data mining.pptx
data mining.pptxdata mining.pptx
data mining.pptx
 
النمذجة في التصنيع الغذائي الشبكة العصبية الصناعية
النمذجة في التصنيع الغذائي  الشبكة العصبية الصناعيةالنمذجة في التصنيع الغذائي  الشبكة العصبية الصناعية
النمذجة في التصنيع الغذائي الشبكة العصبية الصناعية
 
Big data البيانات الضخمة
Big data البيانات الضخمةBig data البيانات الضخمة
Big data البيانات الضخمة
 
‫منهجية البحث العلمي2020.ppt
‫منهجية البحث العلمي2020.ppt‫منهجية البحث العلمي2020.ppt
‫منهجية البحث العلمي2020.ppt
 
الذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعيالذكاء الاصطناعي
الذكاء الاصطناعي
 
البيانات الضخمة وإنترنت الأشياء
البيانات الضخمة وإنترنت الأشياءالبيانات الضخمة وإنترنت الأشياء
البيانات الضخمة وإنترنت الأشياء
 
Business analysis - big data analysis - تحليل البيانات الضخمه
Business analysis - big data analysis - تحليل البيانات الضخمهBusiness analysis - big data analysis - تحليل البيانات الضخمه
Business analysis - big data analysis - تحليل البيانات الضخمه
 
مقدمة نظم دعم القرار
مقدمة نظم دعم القرارمقدمة نظم دعم القرار
مقدمة نظم دعم القرار
 
الادارة الالكترونية
الادارة الالكترونيةالادارة الالكترونية
الادارة الالكترونية
 
مقدمة في علم الإحصاء
مقدمة في علم الإحصاءمقدمة في علم الإحصاء
مقدمة في علم الإحصاء
 
نظم ادارة قواعد البيانات (1) محاضرة
نظم ادارة قواعد البيانات (1) محاضرةنظم ادارة قواعد البيانات (1) محاضرة
نظم ادارة قواعد البيانات (1) محاضرة
 
Databases قواعد البيانات
Databases قواعد البيانات  Databases قواعد البيانات
Databases قواعد البيانات
 
الذكاء الإصطناعى: الأزمات والمخاطر
  الذكاء الإصطناعى: الأزمات والمخاطر   الذكاء الإصطناعى: الأزمات والمخاطر
الذكاء الإصطناعى: الأزمات والمخاطر
 
البيانات، ذكاء الأعمال، الذكاء الاصطناعي ... من أين نبدأ؟ وكيف نصل؟
البيانات، ذكاء الأعمال، الذكاء الاصطناعي ... من أين نبدأ؟ وكيف نصل؟البيانات، ذكاء الأعمال، الذكاء الاصطناعي ... من أين نبدأ؟ وكيف نصل؟
البيانات، ذكاء الأعمال، الذكاء الاصطناعي ... من أين نبدأ؟ وكيف نصل؟
 
أنظمة المعلومات الإدارية المتقدمة 9001
أنظمة المعلومات الإدارية المتقدمة  9001أنظمة المعلومات الإدارية المتقدمة  9001
أنظمة المعلومات الإدارية المتقدمة 9001
 
نظام إدارة الصيدليات
نظام إدارة الصيدلياتنظام إدارة الصيدليات
نظام إدارة الصيدليات
 

Similar to الفصل الثامن

Artificial Neural Network1.pptx
Artificial Neural Network1.pptxArtificial Neural Network1.pptx
Artificial Neural Network1.pptxssuser456639
 
Artifi intell(ar)تحميل كتاب الذكاء الصناعي
Artifi intell(ar)تحميل كتاب الذكاء الصناعيArtifi intell(ar)تحميل كتاب الذكاء الصناعي
Artifi intell(ar)تحميل كتاب الذكاء الصناعيNoureddineHassi
 
Artificial intelligence in power saving &amp; games
Artificial intelligence in power saving &amp; gamesArtificial intelligence in power saving &amp; games
Artificial intelligence in power saving &amp; gamesEyas Barhok
 
المادة العلمية التحليل الإحصائي لبيانات البحوث العلمية باستخدام منهجيات الذكا...
المادة العلمية التحليل الإحصائي لبيانات البحوث العلمية باستخدام منهجيات الذكا...المادة العلمية التحليل الإحصائي لبيانات البحوث العلمية باستخدام منهجيات الذكا...
المادة العلمية التحليل الإحصائي لبيانات البحوث العلمية باستخدام منهجيات الذكا...DrMuhammadTamerKhatt
 
إدارة المعرفة ونظم المعلومات
إدارة المعرفة ونظم المعلوماتإدارة المعرفة ونظم المعلومات
إدارة المعرفة ونظم المعلوماتProf. Othman Alsalloum
 
العرض التقديمي.pptx
العرض التقديمي.pptxالعرض التقديمي.pptx
العرض التقديمي.pptxssuser4d2acd
 
تقنيات التنقيب فى البيانات وتطبيقاتها في البحوث العلمية
تقنيات التنقيب فى البيانات وتطبيقاتها في البحوث العلميةتقنيات التنقيب فى البيانات وتطبيقاتها في البحوث العلمية
تقنيات التنقيب فى البيانات وتطبيقاتها في البحوث العلميةDrMuhammadTamerKhatt
 
التعرف الآني علي الحروف العربية المنعزلة
التعرف الآني علي الحروف العربية المنعزلة التعرف الآني علي الحروف العربية المنعزلة
التعرف الآني علي الحروف العربية المنعزلة Ayman Amin
 
نظم معلومات اداريه.pptx
نظم معلومات اداريه.pptxنظم معلومات اداريه.pptx
نظم معلومات اداريه.pptxLassaadBenMahjoub
 
تقرير ندوة استرجاع المعرفة : الجيل الجديد من نظم الاسترجاع
تقرير ندوة استرجاع المعرفة : الجيل الجديد من نظم الاسترجاعتقرير ندوة استرجاع المعرفة : الجيل الجديد من نظم الاسترجاع
تقرير ندوة استرجاع المعرفة : الجيل الجديد من نظم الاسترجاعالفهرس العربي الموحد
 
Active learning arabic
Active learning arabicActive learning arabic
Active learning arabicarteimi
 
Grid computing , Utility computing الحوسبة الشبكية و الخدمية
Grid computing , Utility computing  الحوسبة الشبكية و الخدميةGrid computing , Utility computing  الحوسبة الشبكية و الخدمية
Grid computing , Utility computing الحوسبة الشبكية و الخدميةSally Jarkas
 
neural network nntool box matlab start
neural network nntool box matlab startneural network nntool box matlab start
neural network nntool box matlab startnabeelasd
 

Similar to الفصل الثامن (18)

Artificial Neural Network1.pptx
Artificial Neural Network1.pptxArtificial Neural Network1.pptx
Artificial Neural Network1.pptx
 
28438
2843828438
28438
 
neural network
neural networkneural network
neural network
 
Artifi intell(ar)تحميل كتاب الذكاء الصناعي
Artifi intell(ar)تحميل كتاب الذكاء الصناعيArtifi intell(ar)تحميل كتاب الذكاء الصناعي
Artifi intell(ar)تحميل كتاب الذكاء الصناعي
 
Artificial intelligence in power saving &amp; games
Artificial intelligence in power saving &amp; gamesArtificial intelligence in power saving &amp; games
Artificial intelligence in power saving &amp; games
 
المادة العلمية التحليل الإحصائي لبيانات البحوث العلمية باستخدام منهجيات الذكا...
المادة العلمية التحليل الإحصائي لبيانات البحوث العلمية باستخدام منهجيات الذكا...المادة العلمية التحليل الإحصائي لبيانات البحوث العلمية باستخدام منهجيات الذكا...
المادة العلمية التحليل الإحصائي لبيانات البحوث العلمية باستخدام منهجيات الذكا...
 
إدارة المعرفة ونظم المعلومات
إدارة المعرفة ونظم المعلوماتإدارة المعرفة ونظم المعلومات
إدارة المعرفة ونظم المعلومات
 
العرض التقديمي.pptx
العرض التقديمي.pptxالعرض التقديمي.pptx
العرض التقديمي.pptx
 
تقنيات التنقيب فى البيانات وتطبيقاتها في البحوث العلمية
تقنيات التنقيب فى البيانات وتطبيقاتها في البحوث العلميةتقنيات التنقيب فى البيانات وتطبيقاتها في البحوث العلمية
تقنيات التنقيب فى البيانات وتطبيقاتها في البحوث العلمية
 
Artificial neural networks lec1
Artificial neural networks lec1Artificial neural networks lec1
Artificial neural networks lec1
 
Towards secure SDNs
Towards secure SDNsTowards secure SDNs
Towards secure SDNs
 
التعرف الآني علي الحروف العربية المنعزلة
التعرف الآني علي الحروف العربية المنعزلة التعرف الآني علي الحروف العربية المنعزلة
التعرف الآني علي الحروف العربية المنعزلة
 
نظم معلومات اداريه.pptx
نظم معلومات اداريه.pptxنظم معلومات اداريه.pptx
نظم معلومات اداريه.pptx
 
تقرير ندوة استرجاع المعرفة : الجيل الجديد من نظم الاسترجاع
تقرير ندوة استرجاع المعرفة : الجيل الجديد من نظم الاسترجاعتقرير ندوة استرجاع المعرفة : الجيل الجديد من نظم الاسترجاع
تقرير ندوة استرجاع المعرفة : الجيل الجديد من نظم الاسترجاع
 
Active learning arabic
Active learning arabicActive learning arabic
Active learning arabic
 
Networking
NetworkingNetworking
Networking
 
Grid computing , Utility computing الحوسبة الشبكية و الخدمية
Grid computing , Utility computing  الحوسبة الشبكية و الخدميةGrid computing , Utility computing  الحوسبة الشبكية و الخدمية
Grid computing , Utility computing الحوسبة الشبكية و الخدمية
 
neural network nntool box matlab start
neural network nntool box matlab startneural network nntool box matlab start
neural network nntool box matlab start
 

الفصل الثامن

  • 1. تطبيقات وخ وارزميات التنقيب في قواعد البيانات في المجال الأمني والاستخباراتي إعداد د / أحمد أبو الفتوح
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9. تقسيم الجرائم المرتكبة في أحدى ا لمناطق باستخدام خوارزمية شجر القرار إجمالي حوادث القتل التي وقعت 100 السؤال : جريمة القتل عمداً ؟ إجمالي حوادث القتل العمد 60 السؤال : عمر القاتل > 30 ؟ إجمالي حوادث القتل الخطأ 40 حوادث القتل العمد، العمر < 30 السؤال : الدافع هو السرقة ؟ 40 حوادث القتل العمد، العمر > من 30 20 حوادث القتل العمد، العمر > 30 والدافع ليس السرقة 10 حوادث القتل العمد، العمر < 30 والدافع هو السرقة 30 لا لا نعم نعم نعم لا
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18.
  • 19.
  • 20.
  • 21.
  • 22.
  • 23.
  • 24.
  • 25.
  • 26.
  • 27. An Artificial Neuron w 1j w 2j w 3j w ij x 1 x 2 x 3 x i f (x) y
  • 28. شكل يحاكى فكرة الخلية العصبية الطبيعية
  • 29.
  • 30.
  • 31.
  • 32. شبكة إصطناعية ثنائية الطبقات Adjustable Weights Output Values Input Signals (External Stimuli)
  • 33.
  • 34. شبكة إصطناعية متعددة الطبقات الطبقة الخفية الأولى طبقة المخرجات طبقة المدخلات عنصر معالجة (PE) الطبقة الخفية الثانية
  • 35.
  • 36.
  • 37.
  • 38.
  • 39.
  • 40.
  • 41.
  • 42. a) Single neuron S j f(S j ) Y j x o x 1 x 2 x n +1 w j0 w j1 w j2 w jn
  • 43. b) Several neurons X1 X2 W11 W22 W21 W12 W23 PE PE PE Y1 Y2 Y3 Y1=x1w11+x2w21 Y2=x1w12+x2w22 Y3=x2w23
  • 44.
  • 45.
  • 46.
  • 47.
  • 48.
  • 49. شكل يوضح نموذج دالة التعلم Compute Output Adjust Weights Stop Is Desired output Achieved? No Yes
  • 50.
  • 51.
  • 52.
  • 53.
  • 54. شكل توضيحي للمثال الشكل التالي يبسط ما تم عمله في المثال السابق
  • 55.
  • 56.
  • 57.
  • 58.
  • 59. رسم توضيحي للمثال كل الحوادث حوادث سير أدت للقتل مرتكبو 10 مخالفات مرتكبو 10 مخالفات وحادث مؤدي للقتل ليس من المجموعتين
  • 60.
  • 61.
  • 62.
  • 63. مراحل تطور استخدام تكنولوجيا المعلومات ونوعية الأسئلة التي وفرت لنا إجاباتها في كل مرحلة التنقيب في قواعد البيانات Data Mining (Emerging Today) ماذا يمكن أن يحدث لطبيعة الجرائم المرتكبة في مدينة الرياض الشهر القادم، ولماذا ؟ مستودعات البيانات ودعم القرار Data Warehousing & Decision Support (1990s) ” ما نوعية الجرائم التي وقعت في مدينة الرياض في شهر مارس الماضي ، مع مقارنة لكل المدن الأخرى ؟ ” الوصول للبيانات Data Access (1980s) ” ما نوعية الجرائم التي وقعت في مدينة الرياض في شهر مارس الماضي؟” تجميع البيانات Data Collection (1960s) ” كم كان مجموع الجرائم في السنوات الخمس الأخيرة ؟ ” مرحلة التطور في استخدام تكنولوجيا المعلومات السؤال الذي توفر إجابته تلك التكنولوجيا
  • 64.
  • 65. قواعد بيانات قواعد بيانات قواعد بيانات تنسيق وتعاون تنسيق وتعاون تحليل وتنقيب معرفة حقيقية سياسات وخطط ولوائح تنفيذية وإجراءات الأمن