1. SUST Repository
  2. Theses and Dissertations
  3. College of Computer Science and Information Technology
  4. Masters Dissertations : Computer Science and Information Technology
Please use this identifier to cite or link to this item: https://repository.sustech.edu/handle/123456789/10981
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorأحمد, نسرين حسن مدني محمد
dc.contributor.authorمشرف - محمد الحافظ مصطفى موسى
dc.date.accessioned2015-06-08T11:13:37Z
dc.date.available2015-06-08T11:13:37Z
dc.date.issued2014-01-01
dc.identifier.citation. أحمد، نسرين حسن مدني .محمدأفضل المعايير للملابس السودانية باستخدام تقنيات العنقدة/نسرين حسن مدني محمد أحمد ؛ محمد الحافظ مصطفى موسى.-الخرطوم:جامعة السودان للعلوم والتكنولوجيا،كليةعلوم الحاسوب وتقانة المعلومات،2014.-65ص:ايض؛28سم.-ماجستير.en_US
dc.identifier.urihttp://repository.sustech.edu/handle/123456789/10981
dc.descriptionبحثen_US
dc.description.abstracto هناك أنظمة عديدة ومختلفة لقياس الملابس في جميع أنحاء العالم. o نسبة لإختلاف أحجام الشعوب تحاول هذه الأنظمة وضع معايير تغطي الغالبية العظمى من الأحجام بطريقة متوازنة . o تنقيب البيانات هو العلم الذي يهتم بالبحث عن معلومات قيمة ومجهولة وسط زخم كبير من البيانات بعدة طرق ، يهدف هذا البحث لإستخدام العنقدة للوصول للنظام المناسب لمعايير الملابس النسائية السودانية . o استخدمنا في هذا البحث خوارزمية k-means وهي من خوارزميات العنقدة الواسعة الاستخدام وذلك بإستخدام مجموعة بيانات جمعت من عدد من الخياطين السودانيين أجريت التجارب عليها للحصول علي أفضل عنقدة لهذه البيانات ومقارنتها بالمعايير الألمانية o أظهرت معلومات جديدة وقيمة ، اختتم هذا البحث بعدد من التوصيات التي يمكن أن تساعد في إظهار معلومات جديدة وذلك بإضافة بيانات جديدة أو استخدام خوارزميات عنقدة آخري غير خوارزمية العنقدة المستخدمة في هذا البحثen_US
dc.description.sponsorshipجامعة السودان للعلوم والتكنولوجياen_US
dc.publisherجامعة السودان للعلوم والتكنولوجياen_US
dc.subjectالمعايير للملابس السودانيةen_US
dc.subjectتقنيات العنقدةen_US
dc.titleأفضل المعايير للملابس السودانية باستخدام تقنيات العنقدةen_US
dc.title.alternativeThe Best Stander For Sudanese Clothes Using Clustering Techniquesen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Masters Dissertations : Computer Science and Information Technology

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
بحث الماستر نسرين.pdfبحث454.4 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.