رسالة ماجستير في كلية تكنولوجيا المعلومات تناقش نمذجة انتقال الاوبئة في الشبكات المعقدة باستخدام نماذج سلسلة ماركوف

التاريخ :08/05/2020 19:35:39
كلية تكنولوجيا المعلومات
كتـب بواسطـة  حسين علي العميدي عدد المشاهدات 339


ناقشت كلية تكنولوجيا المعلومات وعلى قاعة المؤتمرات رسالة الماجستير للطالبة (بيداء علي حسين) والموسومة (نمذجة  انتقال الاوبئة في الشبكات المعقدة باستخدام نماذج سلسلة ماركوف) وباشراف الاستاذ الدكتور سعد طالب حسون رئيس قسم شبكات المعلومات. اشار البحث الى تمثل النماذج الوبائية وصفًا مبسطًا لانتشار الامراض بين الأفراد. عادة ما يتم تصنيف السكان الى ثلاث فئات : فئة معرضة للإصابة ويرمز لها بالرمز (S) , فئة مصابة يرمز لها بالرمز (I) وفئة محصنة ضد المرض يرمز لها بالرمز (R). اشار البحث ان النماذج الرياضية الوبائية الاساسية نموذج (SI) ، نموذج (SIS) ، ونموذج (SIR). وقام البحث بفحص نماذج الشبكات المختلفة وتنفيذها بطريقة ديناميكية واحتمالية على مجموعة بيانات معينة. وتم تحليل كل نموذج وتمثيله بواسطة العديد من حالات الأفراد في المجتمع بناءً على أساسيات سلسلة ماركوف. وإمكانية الانتقال من حالة إلى أخرى واختبارها في مجموعة بيانات مستعملة وفقًا لقيم احتمال معينة. يتم استخدام مجموعة البيانات المستخدمة كبيئة لمحاكاة سلوك النماذج العامة والمتقدمة. يتم ايضاً تطبيق النماذج الوبائية الاساسية وتطويرها لمعالجة حالات لم يتم معالجتها سابقاً.  اظهرت نتائج المحاكاة ثباتًا معينًا في تقدير معدل الافراد المصابين وغير المصابين. الانحراف المعياري يكون متقارب خلال حالات التنفيذ المختلفة. يمكن الاستفادة من اعداد المصابين واعتبارها مؤشراً وعاملاً مهماً للتحكم في كيفية مكافحة انتشار وباء معين. ومن الجدير ذكره ان  المناقشة تمت باستخدام تطبيق ZOOM المتخصص بالاجتماعات الفيديوية، وتم انضمام احد اعضاء اللجنة الخارجيين واكماله مناقشة الطالبة.
اعلام كلية تكنولوجيا المعلومات 
                                                                                                                                                                                                                                               






   08/07/2020 15:13:58
   07/07/2020 08:13:56
   07/07/2020 07:51:22
   05/07/2020 06:55:16
   05/07/2020 06:36:49
   09/07/2020 20:01:36
   09/07/2020 18:23:19
   09/07/2020 17:31:45
   09/07/2020 08:47:01
   08/07/2020 22:14:00