College of Science for Women - University of Baghdad
Doi
Abstract
في هذه الأيام ، انه من الضروري التمييز بين نوع السلوك البشري ، تلعب تقنيات الذكاء الاصطناعي دورًا كبيرًا في ذلك المجال. تم دمج خصائص خوارزمية الشبكة العصبية الاصطناعية (FANN) والخوارزمية الجينية لإنشاء آلية عمل مهمة تساعد في هذا المجال. حيث يمكن استخدام النظام المقترح للمهام الأساسية في الحياة ، مثل التحليل والأتمتة والتحكم والتعرف والمهام الأخرى. التقاطع والطفرة هما الآليتان الأساسيتان اللتان تستخدمهما الخوارزمية الجينية في النظام المقترح لاستبدال عملية الانتشار العكسي في ANN. بينما تركز تقنية الشبكة العصبية الاصطناعية المغذية على معالجة المدخلات ، يعتمد هذا العمل على عملية كسر خوارزمية الشبكة العصبية الاصطناعية المغذية. بالإضافة إلى ذلك ، يتم حساب النتيجة من كل ANN أثناء عملية التفكك ، والتي تعتمد على تقسيم خوارزمية الشبكة العصبية الاصطناعية إلى عدة شبكات ANN بناءً على عدد طبقات ANN ، وبالتالي ، كل طبقة في الشبكة العصبية الاصطناعية الأصلية يتم تقييمها. يتم اختيار أفضل الطبقات لمرحلة التقاطع بعد عملية الكسر ، بينما تمر الطبقات الأخرى بعملية الطفرة. ثم يتم تحديد مخرجات هذا الجيل من خلال دمج الشبكات العصبية الاصطناعية في شبكة ANN واحدة ؛ ثم يتم فحص النتيجة لمعرفة ما إذا كانت العملية تحتاج إلى إنشاء جيل جديد. ان أداء النظام جيدًا وأنتج نتائج دقيقة عند استخدامه مع البيانات المأخوذة من نظام Vicon Robot ، والذي تم تصميمه بشكل أساسي لتسجيل السلوكيات البشرية بناءً على بيانات ثلاثية الابعاد وتصنيفها على أنها طبيعية أو عدوانية.These days, it is crucial to discern between different types of human behavior, and artificial intelligence techniques play a big part in that. The characteristics of the feedforward artificial neural network (FANN) algorithm and the genetic algorithm have been combined to create an important working mechanism that aids in this field. The proposed system can be used for essential tasks in life, such as analysis, automation, control, recognition, and other tasks. Crossover and mutation are the two primary mechanisms used by the genetic algorithm in the proposed system to replace the back propagation process in ANN. While the feedforward artificial neural network technique is focused on input processing, this should be based on the process of breaking the feedforward artificial neural network algorithm. Additionally, the result is computed from each ANN during the breaking up process, which is based on the breaking up of the artificial neural network algorithm into multiple ANNs based on the number of ANN layers, and therefore, each layer in the original artificial neural network algorithm is assessed. The best layers are chosen for the crossover phase after the breakage process, while the other layers go through the mutation process. The output of this generation is then determined by combining the artificial neural networks into a single ANN; the outcome is then checked to see if the process needs to create a new generation. The system performed well and produced accurate findings when it was used with data taken from the Vicon Robot system, which was primarily designed to record human behaviors based on three coordinates and classify them as either normal or aggressive
