مناقشة اطروحة الماجستير الموسومة ( الشبكة العصبية الكمية مع نظريه المويجات) في قسم الهندسة الكهربائية
تم انجاز رسالة الماجستير للطالبة زهراء خضير طه في قسم الهندسة الكهربائية وعلى قاعة المناقشات في القسم عن بحثها الموسوم (الشبكة العصبية الكمية مع نظريه المويجات) بأشراف أ .د سليم محمد رضا طه وقد تألفت لجنة المناقشة من أ.د رعد سامي فياض رئيسا وأ.م سليمان مرتضى عباس عضوا وأ.م.د إيهاب عبد الرزاق عضوا ، وقد دار البحث حول أقتراح نموذج .QWNN هذا النموذج لدية سرعة و دقة عالية من التقارب مقارنة بالنموذج التقليدي ANN عن طريق استخدامه فكرة تراكب الكم في نظريه الكم . في هيكلية الشبكة تم استخدام تراكب لأكثر من الدالة الاعتيادية كدالة تفعيل لطبقة المخفية . في هذه الاطروحة تم استخدام إشارة الدماغ لأسباب كثيرة . واحد من أهم الأسباب هو صحة الإنسان و عمل الأجهزة الطبية للحاجات الخاصة .
تم تصنيف أشارة الدماغ إلى خمسة حالات . الإشارة سجلت من المتطوعين الأصحاء عيونهم مفتوحة و عيونهم مغلقة , و مرضى الصرع من منطقة epileptogentic zone and hippocampal المكون للمنطقة المعاكسة لمحيط الدماغ إثناء عدم وجود النوبة , و مرضى الصرع خلال النوبة . معالجة إشارة الدماغ تحصل بواسطة .(ICA) تتبعها استخراج المعلومات من إشارة الدماغ عن طريق تقنية .(CT) ثلاث طرق تصنيف تم استخدامها ونم مقارنة دقة التصنيف لكل طريقة مع الدقة الناتجة باستخدام التصنيف .(QWNN) تمت معاينة الأداء لكل الطرق المستخدمة في هذا العمل بواسطة البرامج MATLAB (version 7.0) .
النموذج المقترح QWNN يمتلك بنية مماثلة QNN مع ثلاث طبقات , غير إن دالة التفعيل تستبدل بدالة المويجات . الدقة الإجمالية للتصنيف في الطريقة المقدمة هي .%94.187 في حين WNN يعطي دقة 89.803 % , QNN يعطي دقة 83.713 % و FFNN يعطي دقة 75.076 % .
