نوقشت في قسم التحكم الآلي والحواسيب في كلية الهندسة الميكانيكية والكهربائية بجامعة حمص رسالة الماجستير للمهندسة غزل عبد اللطيف محمود بعنوان “كشف وتحديد الأمراض التي تصيب التفاحيات باستخدام معالجة الصورة والخوارزميات الجينية” بإشراف الدكتور بسيم عمران.
تألّفت لجنة الحكم والمناقشة من السادة الدكاترة: الدكتور عمار زقزوق رئيساً وعضواً، الدكتور بسيم عمران مشرفاً وعضواً، الدكتور محمد ملحم عضواً.
وأشارت الطالبة أنّ البحث يهدف إلى اقتراح خوارزمية تعتمد على الدمج بين الشبكات العصبونية Neural Networks والخوارزميات الجينية Genetic Algorithms، بهدف زيادة معدّل دقة التعرّف على بعض أمراض أوراق التفاح، والتركيز على مزايا استخدام الخوارزميات الجينية بالمشاركة مع الشبكات العصبونية في عملية التصنيف النهائي للمرض. حيث تمّ في هذا البحث تدريب الشبكة العصبونية باستخدام الخوارزمية الجينية بحيث تقوم الخوارزمية الجينية بضبط وتعديل أوزان وانحيازات الشبكة العصبونية، وذلك مروراً بجميع عمليات معالجة الصور الرقمية التي تمّ إجراؤها على الصور.
ولفتت المهندسة أنّ الشبكات العصبونية تُعتبر إحدى تقنيات التعلّم الآلي المصممة لمحاكاة الدماغ البشري، وقد أبدت أداءً عالياً في تصنيف الصور من حيث دقة التصنيف، إلّا أنّها تستغرق زمناً كبيراً في التدريب. في حين أنّ الخوارزميات الجينية تقنية بحث مستوحاة من علم الأحياء التطوري، وتُعتبر تقنية لتحسين بارامترات بعض البرامج والخوارزميات الأخرى، وبالتالي، وبهدف تقليل زمن التدريب وزيادة دقة التصنيف بنفس الوقت، قمنا بعملية الدمج هذه.
قامت الخوارزمية الجينية بإيجاد الحل الأفضل Chromosome ضمن فضاء الحلول Population، وذلك من خلال حساب قيمة الكفاءة Fitness لكل حل من الحلول ليتم انتقاء الحل الأمثل في النهاية، وهو الحل الذي يمتلك قيمة الكفاءة الأعلى. وبما أنّ الهدف من الخوارزمية الجينية هو تدريب الشبكة العصبونية، فإنّ الحل الأمثل الذي نسعى للوصول إليه هو عبارة عن مجموعة قيم أوزان وانحيازات العصبونات المكونة للشبكة. وأخيراً، تمّ تدريب الشبكة العصبونية بناءً على هذه القيم. وقد أثبتت النتائج التجريبية لهذا البحث أنّه يمكن للخوارزمية المقترحة أن تحدّد وتصنف المرض بنسبة 98.7449%.
وفي نهاية المناقشة تم منح المهندسة غزل عبد اللطيف محمود درجة الماجستير في هندسة التحكم الآلي والحواسيب بتقدير امتياز وعلامة قدرها 88%
ديما ياغي
