Attribute Selection Based on a Hybrid Approach for Improving Classification of Breast Cancer Recurrence

Background: A commonly occurring disease among women worldwide is breast cancer, the second deadliest form of cancer. However, death chances are remarkably reduced when the cancer is detected and prevented at an early stage. Materials and Methods: The main contribution of the current study is to propose a hybrid approach to attribute selection by combining the information gain method with the correlation method and to exploit the strengths of these methods for improving classification accuracy. The dataset has been obtained from the publicly open UCI machine learning repository. The dataset is used to classify the target class into breast cancer recurrence and non-recurrence. Classification algorithms Naïve Bayes, J48 Decision Tree, and Multi-Layer Perceptron were adopted for performing the accuracy of prediction. Results: The proposed hybrid approach has been combined with each classification model, improving the performance of each model through the reduction of lower-ranked attributes, due to their insignificant contribution and the possibility of misguiding the classifying algorithm. After selecting a set of upper-ranked attributes carefully, it has been found that the accuracy rate, RMSE, and computational costs have improved for all three algorithms. The J48 Decision Tree achieved a significant performance, and it obtained a relatively higher accuracy (75.87 %). Conclusions: It can be concluded that (Inv nodes, deg-malig, node-caps, tumor size, irradiat, and breast) are strong attributes in a dataset and (Age, breast-quad, and menopause) are weak attributes. As noted, the implementation of the hybrid approach improved the accuracy of all classifiers

Computational Prediction Algorithms and Tools Used in Educational Data Mining: A Review

 في الأيام الأخيرة ، ظهرت مجموعة متنوعة من الأدوات لأغراض أداء التنقيب عن البيانات التعليمية (EDM). تظهر أنظمة التعليم الحالية أن هناك عدة عوامل تؤثر على أداء الطلاب. أولاً وقبل كل شيء ، يحتاج الطلاب إلى الدافع من أجل التعلم وهذا الدافع  يؤدي إلى نجاحهم. يعد التنبؤ بأداء الطلاب مجالًا مهمًا للبحث في استخراج البيانات التعليمية ، لا سيما من خلال تطبيق تقنيات التنقيب عن البيانات المختلفة. تركز غالبية أبحاث EDM على خوارزميات التنبؤ. يقدم العمل الحالي مراجعة لخوارزميات التنقيب في البيانات والأدوات التي تم تبنيها في  EDM . كما يوفر نظرة ثاقبة للخوارزميات وأدوات التنقيب عن البيانات القوية الأكثر استخدامًا في التنبؤ بأداء الطلاب . سيكون هذا مفيدًا بشكل أساسي للمعلمين والمرشدين والمؤسسات ، مما يزيد من مستويات الطلاب الدراسية.Abstract In recent days, a wide variety of tools have appeared for performing educational data mining (EDM) . The current education systems show that there are several factors affecting students’ performances. First and foremost, students need motivation in order to learn  and this  motivation results into their success.  The prediction of student performances is an important field of research in Educational Data Mining, particularly through the application of different data mining techniques. The majority of EDM research focuses on prediction algorithms. The current work presents a review of the data mining predicting algorithms and tools that have been adopted in EDM. It also provides insight into the algorithms and powerful data mining tools that most widely used in student performance prediction. This will mainly be of use for  educators, instructors and institutions, increasing the students’ levels of study

Improving Wireless Sensor Network Security Using Quantum Key Distribution

تعمل شبكات الاستشعار اللاسلكية على تعزيز انتشار الإنترنت للأجهزة في جميع مجالات الحياة ، مما يجعلها تقنية واعدة في المستقبل. في الأيام المقبلة ، مع زيادة تطوير تقنيات الهجوم ، سيكون للأمن دور مهم في شبكات الاستشعار اللاسلكية. حاليًا ، تشكل أجهزة الكمبيوتر الكمية خطرًا كبيرًا على تقنيات التشفير الحالية التي تعمل جنبًا إلى جنب مع أنظمة الكشف عن التسلل لأنه من الصعب تنفيذ الخصائص الكمية على أجهزة الاستشعار بسبب محدودية الموارد. في هذا البحث ، تُستخدم الحوسبة الكمية لتطوير نهج مقاوم للمستقبل وقوي وخفيف الوزن ومراعي للموارد لشبكات الاستشعار. يتم التركيز بشكل كبير على مفاهيم استخدام بروتوكول BB84 مع خوارزمية معيار التشفير المتقدم في أمان شبكات الاستشعار اللاسلكية . تشير نتائج التحليل إلى مستوى عالٍ من الأمان بين البيانات بالاعتماد على توليد مفاتيح آمنة وتصل إلى معدل دقة حوالي (80-95)٪ بناءً على استخدام إحصائية NIST. زادت كفاءة العمل إلى 0.704 بعد استخدام معادلة معدل خطأ بت الكم مما أدى في النهاية إلى زيادة أداء الشبكة. ينتج عن هذا تقليل الكمية الإجمالية للطاقة ، وانخفاض الوقت اللازم لإجراء تبادل المفاتيح في عمليات التشفير وفك التشفير.Wireless Sensor Networks (WSNs) are promoting the spread of the Internet for devices in all areas of life, which makes it is a promising technology in the future. In the coming days, as attack technologies become more improved, security will have an important role in WSN. Currently, quantum computers pose a significant risk to current encryption technologies that work in tandem with intrusion detection systems because it is difficult to implement quantum properties on sensors due to the resource limitations. In this paper, quantum computing is used to develop a future-proof, robust, lightweight and resource-conscious approach to sensor networks. Great emphasis is placed on the concepts of using the BB84 protocol with the AES algorithm in WSN security. The results of analysis indicated a high level of security between the data by depending on the generation of secure keys, and reached an accuracy rate of about (80-95) % based on using NIST statistical. The efficiency of the work increased to 0.704 after using the Quantum Bit Error Rate equation, eventually increasing the network performance. This results in the reduction of the overall amount of energy, and the time required for performing the key exchange in the encryption and decryption processes decreased