تمت مناقشة طالبة الماجستير إكرام حاكم عبيس حول رسالتها الموسومة (تصميم وتنفيذ منكوفسكي لتحديد الميزات وتجميعها لخوارزميات التعلم الآلي) والمقدمة إلى مجلس كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات/جامعة القادسية، تحت إشراف الأستاذ المساعد الدكتور ضياء عيدان جبر الشمري.
تهدف الدراسة إلى تطوير خوارزمية تجميع يمكنها جمع سجلات مجموعات البيانات بشكل فعّال في مجموعتين مع تعظيم تناغم الميزات؛ ويهدف تكامل تقنيات تحسين حشد الجسيمات إلى تعزيز دقة المجموعات عن طريق اختيار الميزات المثالية للغاية.
فالاختيار الذكي للميزات يمثل مرحلة متقدمة في التعلم الآلي وتطبيقات الكمبيوتر المبتكرة؛ فيقلل من عدد الميزات المطلوبة للتصنيف الدقيق، وركزت هذه الدراسة بشكل خاص على تحليل أفضل العوامل لاختيار الميزات في بيانات مخطط كهربائية الدماغ جامعة بون، كذلك تتم مقارنة النظام المقترح مع تقنيات التحسين الأخرى وطرق اختيار الميزات.
إقترحت هذه الدراسة نموذجين لاختيار الميزة؛ يقدم النموذج الأول نهجًا جديدًا لاختيار الميزات في التعلم الآلي، باستعمال تشابه منكوفسكي؛ وبناءً على ذلك فإن التعقيد المتزايد لمجموعات البيانات الطبية عالية الأبعاد يتطلب طرقًا فعّالة لاختيار الميزات للكشف المبكر عن الأمراض وحماية الصحة العامة، وإلى جانب ذلك يقترح النموذج الثاني نهجاً مثاليا للتجميع باستعمال أداة تحسين حشد الجسيمات إستناداً إلى تشابه منكوفسكي الرياضي؛ وأوضحت النتائج التجريبية أن النموذج المقترح يتفوق على معظم تقنيات التحسين من حيث مقاييس الدقة لتحليل وتصنيف إشارات مخطط كهربائيه الدماغ، وجدير بالذكر أن النموذج المقترح يحقق دقة تصل إلى 100٪ ؛ وتمثل هذه النتائج حافزا كبيرا للخبراء في التخصصات الطبية، حيث يمكنهم الاستفادة من أداة تبسط تحديد وتشخيص اضطرابات الدماغ.
وقبلت الرسالة بتقدير إمتياز . مبارك للباحثة ولمشرفها.
 في كلية علوم الحاسوب وتكنولوجيا المعلومات/جامعة القادسية){kind=link}