نظام تحليل بيانات متقدم Scorpion باستخدام أنظمة الضبابية والشبكات العصبونية

الوصف العام للمشروع:

هذا المشروع يمثل نظامًا ذكيًا لتحليل البيانات يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، وتحديدًا أنظمة الضبابية (Fuzzy Systems) التي تتعامل مع عدم اليقين والغموض في البيانات، بالإضافة إلى دمج الشبكات العصبونية والتصنيفات الهجينة مثل D-Fuzzy. يهدف النظام إلى تصنيف وتحليل البيانات بدقة عالية، مع القدرة على التعامل مع سيناريوهات معقدة مثل تقييم أداء المستخدمين بناءً على معايير متعددة (مثل التقييمات، المبالغ المدفوعة، والتعليقات). تم تصميم النظام ليكون قابلاً للتوسع، ويغطي ثلاثة مستويات من التعقيد:

المستوى الأساسي (البسيط): يركز على تصنيف البيانات الأولية باستخدام قواعد ضبابية بسيطة، مثل تصنيف المستخدمين إلى فئات (برونزي، فضي، ذهبي، ماسي) بناءً على التقييمات والمبالغ المدفوعة، كما يظهر في الكود الذي يعالج مصفوفات البيانات ويولد التصنيفات تلقائيًا.

المستوى المتوسط (الهجين): يدمج أنظمة الضبابية مع الشبكات العصبونية لتحليل بيانات أكثر تعقيدًا، مثل تقييم التنزيلات والتقييمات في سياقات متعددة الأبعاد (مثل درجات الحرارة والرطوبة في أمثلة الاختبار)، مما يتيح إنشاء جداول وأنظمة فرعية للتنبؤ بالنتائج بدقة أعلى.

المستوى المتقدم (التدريبي): يشمل تدريب نماذج التعلم الآلي من مصادر خارجية مثل ملفات CSV أو Excel، مع دعم للشبكات العصبونية الخلفية (Backpropagation) وإعدادات التكوين المتقدمة (مثل تحديد عدد العصور التدريبية). هذا المستوى يتيح تخصيص النظام لتطبيقات حقيقية، مثل تحسين أداء المواقع أو تحليل بيانات المستخدمين في المنصات الرقمية.

شرح إضافي عن تطبيق ANFIS:

الصور المرفقة تظهر جزءًا من كود PHP في ملف ANFIS.php، الذي يمثل تطبيقًا عمليًا لنظام الاستدلال العصبي الضبابي التكيفي (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System - ANFIS). هذا النظام الهجين يجمع بين منطق الضبابية (Fuzzy Logic) والشبكات العصبونية (Neural Networks) لتحقيق تنبؤات وتصنيفات أكثر دقة في حالات عدم اليقين. في الكود المعروض، يتم بناء كائن ANFIS باستخدام دالة ANFISDecorator::buildANFIS، والتي تأخذ دالة إرجاعية (closure) كمعامل. داخل هذه الدالة:

يتم استدعاء $anfisBuilder->initialTraining() لبدء عملية التدريب الأولي، حيث يتم تهيئة المعلمات الضبابية (مثل دوال العضوية) بناءً على البيانات المدخلة.

ثم يتم تنفيذ $anfisBuilder->LMAUpdate(0.01, 20, 100.0)، والتي تستخدم خوارزمية ليفنبرغ-ماركواردت (Levenberg-Marquardt Algorithm - LMA) لتحديث المعلمات. هنا، المعاملات تشمل معدل التعلم (0.01)، عدد العصور التدريبية (20)، وحد أقصى للخطأ (100.0)، مما يسمح بتحسين النموذج تدريجيًا لتقليل الخطأ وتحسين الأداء.

هذا الجزء من الكود يُظهر كيفية دمج ANFIS في النظام العام، حيث يتم تضمين ملف Neural/Adapter/ANFIS.php للوصول إلى الوظائف المتخصصة، مما يجعله جزءًا أساسيًا من المستوى المتوسط والمتقدم في التصميم.

تطبيقات ANFIS استنادًا على الصورة:

بناءً على الكود المعروض في الصورة، يمكن استخدام ANFIS في تطبيقات متعددة تتطلب التعامل مع بيانات غير خطية أو غامضة، مثل:

التحليل التنبؤي للبيانات المالية أو السلوكية: كما في تصنيف المستخدمين بناءً على المدفوعات والتقييمات، حيث يمكن لـ ANFIS التنبؤ بمستويات الأداء (مثل "ذهبي" أو "ماسي") مع مراعاة الغموض في التقييمات البشرية، مستفيدًا من التدريب الأولي والتحديثات الدقيقة عبر LMA.

أنظمة التحكم الآلي: مثل مراقبة المتغيرات البيئية (درجة الحرارة والرطوبة كما في الأمثلة السابقة)، حيث يتيح ANFIS تعديل الإخراج تلقائيًا بناءً على التدريب، مما يجعله مثاليًا للتطبيقات الصناعية أو الذكية.

التعلم الآلي في المنصات الرقمية: كتدريب نماذج من ملفات خارجية (CSV/Excel)، حيث يمكن استخدام ANFIS لتحسين أداء المواقع من خلال تحليل بيانات المستخدمين، مثل التنبؤ بمعدلات التنزيل أو الرضا، مع القدرة على التكيف مع البيانات الجديدة عبر العصور التدريبية المحددة (20 عصرًا في الكود).

التطبيقات الطبية أو الاقتصادية: مثل التنبؤ بمخاطر الأمراض أو تقلبات الأسواق، حيث يساعد الجمع بين الضبابية (للتعامل مع عدم اليقين) والعصبونية (للتعلم) في تحقيق نتائج أكثر موثوقية، كما يدعم الكود ذلك من خلال تحديثات LMA لتقليل الخطأ إلى حد أدنى.

التقنيات المستخدمة:

أنظمة الضبابية (Fuzzy Logic): للتعامل مع البيانات غير الدقيقة، مثل تحويل التقييمات الرقمية إلى فئات ضبابية (مثل "جيد" أو "ممتاز").

الشبكات العصبونية (Neural Networks): مع دعم للانتشار الخلفي (BackPropagation) لتدريب النماذج وتحسين الدقة.

التصنيفات الهجينة (Hybrid Classifications مثل D-Fuzzy وANFIS): تجمع بين الضبابية والعصبونية لتحقيق أداء أفضل في التصنيفات المعقدة، كما يبرز في كود ANFIS المرفق.

لغة البرمجة: PHP، مع استخدام مكتبات مثل Neural/Classifier وFuzzyBuilder لإنشاء الأنظمة والجداول.

التطبيقات المحتملة:

يمكن استخدام هذا النظام في مجالات مثل تحليل بيانات العملاء في المنصات التجارية، التنبؤ بالأداء في التطبيقات الرقمية، أو حتى في أنظمة التحكم البيئي (مثل مراقبة الطقس بناءً على درجات الحرارة والرطوبة). تم اختباره على بيانات تجريبية متنوعة، مما يضمن موثوقيته وكفاءته.

المهارات المكتسبة والمميزات:

خبرة في الذكاء الاصطناعي وعدم اليقين.

القدرة على بناء أنظمة قابلة للتخصيص والتوسع.

نتائج دقيقة وفعالة، مع دعم للتكامل مع قواعد البيانات والملفات الخارجية.