منح قسم الهندسة الكهربائية درجة الماجستير للطالب ( احمد محمد عبد ) عن رسالتة الموسومة

 (Pattern Recognition Based Robust Sensor Fault Detection and Isolation Using Artificial Intelligent)

وتهدف الاطروحة  الى عمل نظام مراقبة تدهور الأداء لأجهزة الاستشعار ، وبيانات هذه الدراسة مأخوذة من سلسلة مستشعرات الجيوفون (SG-10). تم استخلاص الخصائص الأربع (المقاومة ، الضوضاء ، التسرب والميل) من الحساسات الصالحة والتي بها خطء في بيانات التدريب وبيانات الاختبار. تم اختبار النماذج المدربة في في حالة غير مباشرة ، باستخدام نماذج لأداء المستشعر لاكتشاف أخطاء الانجراف. تم اقتراح بعض تقنيات التعرف على الأنماط دعم آلة المتجهات (SVM) وآلة متجه الدعم التربيعي (QSVM) و K أقرب الجوار (KNN) وشجرة القرار (DT) والشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) لتصميم النموذج باستخدام بيئة برنامج الماتلاب الإصدار 2020a الذي تم تدريبه واختباره لأداء النماذج المستخدمة ، تم استخدام العديد من مقاييس التصنيف الشائعة مثل (الدقة ، والنوعية ، والدقة ، والاستدعاء ، والقياس F) للحصول على معلومات مفيدة حول كفاءة الخوارزمية وإجراء المقارنة وتحليلها. النتائج التجريبية للمصنفات المقترحة (SVM و QSVM و KNN و DT و ANN) حيث كانت دقتها (64.4٪ ، 97.2٪ ، 100٪ ، 100٪ ، 99.4٪) على التوالي.

 وتألفت لجنة المناقشة من أ.د .رعد سامي فياض / رئيسا و أ.م.د ازاد بدر سعيد  / عضوا  و م.د  قصي سالم توفيق /عضوا و أ.م.د عباس حسين عيسى  و أ.م صباح عبد الحسن كطافة / عضوا و مشرفا .