حصل الطالب (جمال هلال عاصي) على شهادة الدكتوراه من قسم علوم الحاسوب / الجامعة التكنولوجية عن أطروحته الموسومة (تحليل كشف التطفل بإستخدام تعليم الماكنة ونظام المناعة الإصطناعي المطور). في هذه الخوارزمية تم تقليص الـ (Dataset) من 41 الى 10 خصائص مهمة وكانت الدقة عالية (84.1509%) والوقت كان (6.11 ثانية) مع خوارزمية التصنيف (J48) .المقترح الثاني هو خوارزمية نظام تمييز المناعة الإصطناعي AIRS وهو إحدى ستراتيجيات التعلم تحت الإشراف، النظام المطور المقترح هو التصنيف بإستخدام البحث عن الجيران (VNS). مبدأ عمل هذه الخوارزمية هو الكشف المتتابع للجيران لإيجاد أفضل الحلول وإنتاج مجموعة من المتجهات الحقيقية جاهزة للتصنيف، النتائج تعتمد على (NSL-KDD dataset) وأظهرت زيادة في دقة الأداء مقارنة مع الخوارزمية الأصلية (AIRS) وكانت النتيجة (88.136%) والوقت المستغرق هو (9872.15 ثانية). في المقترح الثالث التحفيز المتكرر المرتكز على (AIRS) وهي خوارزمية مطورة من (AIRS). تم إقتراح تحسين أداء أنماط إدخال ال (AIRS) وخلايا النسخ ، وهذا سيعطي أفضل الخلايا التي يمكن مقارنتها بأنماط في مجموعة البيانات.

وكان ذلك يوم الأحد المصادف 30/9/2018 وعلى قاعة المناقشات في بناية ملحق القسم وكانت لجنة المناقشة متألفة من (أ.م.د. سكينه حسن هاشم و أ.م.د. علاء كاظم فرحان و أ.م.د. أياد روضان عباس) من الجامعة التكنولوجية / قسم علوم الحاسوب و (أ.د. محمود خليل إبراهيم) من جامعة النهرين / هندسة المعلومات و (أ.م.د. ندا عبد الزهرة عبد الله) من جامعة بغداد / كلية العلوم / قسم علوم الحاسبات وبحضور مشرف الطالب (أ.د. أحمد طارق صادق).

تحميل الملخص