آلة ناقلات الدّعم الموزونة النتروسوفيكية للكشف عن اضطراب طيف التّوحّد عند الأطفال

ظهرت العديد من الدراسات التي تناولت تحليل البيانات وخوارزميات التعلم الآلي وخاصة في المجال الطبي والرعاية الصحية، ولا سيما اضطراب طيف التوحد. الهدف من الدراسة: تهدف إلى إيجاد طريقة فعالة لتصنيف أطفال اضطراب طيف التوحد بالاستناد إلى مفهوم المجموعات النتروسوفيكية وتلائم طبيعة المعطيات ضمن العالم الحقيقي، والتي قد تكون ناقصة أو مشوبة بالضجيج. تحسب الطريقة المقترحة مجموعة من قيم الأوزان استنادا" إلى مفهوم الانتماء النتروسوفيكي وذلك باستخدام العنقدة النتروسوفيكية بطريقة النواة، هذه الأوزان تمرر إلى آلة ناقلات الدعم ليتم إيجاد الحل الفاصل الأمثلي. مواد البحث وطرائقه: تم تقييم الطريقة المقترحة باستخدام مجموعة المعطيات من UCI Machine Learning Repository، وهي تحتوي على 292 حالة و21 خاصية، كما أن هذه المعطيات فيها ضجيج وناقصة بنسبة تصل إلى 15%. عملنا على مقارنة الطريقة المقترحة مع كل من طريقتي آلة ناقلات الدعم النتروسوفيكية الضبابية وآلة ناقلات الدعم، تم إجراء العمل باستخدام لغة البرمجة بايثون. النتائج التجريبية: تؤكد تفوق الطريقة المقترحة وبدقة 99.98%. بالإضافة إلى ذلك، تمت مقارنة نتيجة دقة التصنيف لهذه الطريقة والناتجة من تطبيقها على المعطيات الخام بدون تحضير مع طرق أخرى مثل CNN، ANN وStochastic GSS وذلك باستخدام نفس المعطيات ولكن بعد تطبيق المعالجة المبدئية للقيم الناقصة واختيار الميزات. المناقشة: ناتج المقارنة يثبت تفوق طريقتنا والتي تستند إلى النظرية النتروسوفيكية.