https://journals.qou.edu/index.php/PJTAS/issue/feed 2025-06-02T11:31:53+03:00 Palestinian Journal of Technology and Applied Sciences tas@qou.edu Open Journal Systems <p><a style="color: black; text-decoration: none;" href="/index.php/PJTAS" target="_blank" rel="noopener">&nbsp;المجلة الفلسطينية للتكنولوجيا والعلوم التطبيقية هي مجلة علمية محكمة تصدر عن جامعة القدس المفتوحة في فلسطين. وتعتمد المجلة سياسة المراجعة المزدوجة المجهولة. كما تلتزم المجلة بمبادرة الوصول المفتوح للجميع حيث تتيح الوصول الكامل الى ابحاثها للاطلاع او التحميل. وتهدف المجلة الى توفير منصة لنشر الأبحاث وفق المعايير العلمية العالمية المعتمدة، والارتقاء بالإنتاج العلمي العربي في مجالات التكنولوجيا والعلوم التطبيقية وتعزيزه. ولا تتقاضي المجلة أي رسوم مقابل نشر الأبحاث أو الاشتراك فيها. تصدر المجلة سنويا بنسختيها المطبوعة والإلكترونية، وتقبل الأوراق والدراسات البحثية المكتوبة باللغة الإنجليزية فقط ضمن حقول المعرفة المتعلقة بالتكنولوجيا والعلوم التطبيقية بما في ذلك هندسة الحاسوب ونظم المعلومات والبرمجة وأمن الشبكات وهندسة البرمجيات وإنترنت الأشياء وعلم البيانات والذكاء الاصطناعي وعلم الروبوتات وغيرها من المواضيع في مجال التكنولوجيا والعلوم التطبيقية. وقد صدر العدد الأول منها في شهر كانون ثاني/2018. وحصلت على الرقم المعياري الدولي (ISSN) للنسخة الإلكترونية&nbsp;(411X-2521)</a>&nbsp;<a style="color: black; text-decoration: none;" href="/index.php/PJTAS" target="_blank" rel="noopener">وللنسخة المطبوعة (7431-2520</a><a style="color: black; text-decoration: none;" href="/index.php/PJTAS" target="_blank" rel="noopener">). &nbsp;</a></p> https://journals.qou.edu/index.php/PJTAS/article/view/4740 2024-03-20T14:12:22+02:00 علا صبحي بدران o.badran@ptuk.edu.ps

<p><strong>الأهداف</strong>: أهداف هذا العمل الرئيسية هي تقليل خسارة الطاقة في الشبكة وتعزيز منحى الجهد الكهربائي.<strong>المنهجية</strong>: يوفر هذا العمل منهجية جديدة تحقق إعادة تشكيل مثلى لشبكة التوزيع (DNR) والتحديد الامثل لحجم وموقع مولدات التوزيع باستخدام تقنية خوارزمية بحث الجاذبية (GSA). تُستخدم تقنية إعادة تشكيل شبكة التوزيع (DNR) لتقليل فقد الطاقة. ومع ذلك، فإن تطبيق هذه الطريقة وحدها سيقلل من فقد الطاقة إلى قيمة محددة. التقنية الأخرى المستخدمة لتقليل فقد الطاقة هي تحديد حجم وموقع مولدات التوزيع. ومع ذلك، فإن استخدام تقنية إعادة تشكيل المشتركة مع تحديد حجم وموقع مولدات التوزيع بطريقة غير مثلى قد يؤدي إلى زيادة فقد الطاقة وتباين الجهد. لذلك، فمن المهم تطوير منهجية تحسين فعالة تحدد حجم وموقع مولدات التوزيع المثلى وتضمن إعادة تشكيل مثلى للشبكة في نفس الوقت.<strong>النتائج</strong>: تم تقليل خسارة الطاقة الفعالة وغير الفعالة بنسبة 67.488% و64.88% على التوالي لشبكة IEEE 33- bus. بينما تم تقليل فقد الطاقة الفعالة وغير الفعالة بنسبة 82.55% و62.25% على التوالي لشبكة IEEE 69-bus. <strong>الخلاصة</strong>: أثبتت النتائج أن دمج عملية التحديد المثلى لحجم وموقع مولدات التوزيع مع عملية إعادة التشكيل المثلى للشبكة بشكل متزامن يؤدي إلى تحسين ملحوظ في منحنى الجهد الكهربائي والحد الأدنى للخسائر.</p>

2025-06-02T00:00:00+03:00 الحقوق الفكرية (c) 2025 https://journals.qou.edu/index.php/PJTAS/article/view/4739 2024-03-20T09:27:22+02:00 ماهر ابراهيم عيسى missa@qou.edu

<p><strong>الأهداف</strong>: تعرض هذه الورقة عملية اختيار الميزات على مجموعات بيانات مختلفة في المجال الطبي بأهداف وأحجام مختلفة باستخدام نهج مجمّع يعتمد على خوارزمية ارشادية قوية وهي خوارزمية البحث المبعثرة ومصنف شجرة القرار J48 كمعيار للاختيار.<strong>الطرق</strong>: طبقت هذه الورقة البحثية طريقة مستحدثة لخوارزمية البحث المبعثر اطلق عليها خوارزمية البحث المبعثر المحسن والذي اتبع خطوات الخوارزمية الرئيسية واضاف الية تحسين بتطبيق مصنف شجرة القرار كاداة تقييم للتجربة.<strong>النتائج</strong>: اظهرت الدراسة ان النهج المستخدم اظهر تفوقا احيانا ومنافسة احيانا اخرى مقارنة مع خوارزميات ارشادية اخرى لنفس مجموعة البيانات على اساس معيارين هما: الدقة واختيار الميزة.<strong>في الختام</strong>: يؤكد هذا البحث على اهمية النهج المجمع مع الخوارزميات الارشادية في اختيار الميزات السائدة من مجموعة البيانات والذي يعتبر مهما جدا في تقليل التكلفة والتعقيد في جميع مجالات تحليل البيانات.</p>

2025-06-02T00:00:00+03:00 الحقوق الفكرية (c) 2025 https://journals.qou.edu/index.php/PJTAS/article/view/4053 2024-07-10T09:23:01+03:00 رامي سليمان خضر rami_s_khader@msn.com محمد محمود ذويب mdweib@qou.edu يوسف صالح ابو زر yabuzir@qou.edu

<p><strong>الاهداف</strong>: يعد سرطان الثدي السبب الرئيسي للوفاة في جميع أنحاء العالم والأهم في فلسطين، يستفيد غالبا من التشخيص المبكر لتحسين نتائج المرضى. ومع ذلك، فإن تشخيص الأورام الصغيرة بدقة يمكن أن يكون صعبًا، مع ارتفاع مخاطر الخطأ البشري. تهدف هذه الدراسة إلى تعزيز تصنيف سرطان الثدي من خلال الاستفادة من خوارزميات التعلم الآلي.<strong>المنهجية</strong>: قام البحث بتحليل ومقارنة ثلاث تقنيات للتعلم الآلي - مصنف شجرة القرار (DTC) وآلة المتجهات الداعمة (SVM) ومصنف الغابة العشوائية (RFC) - لتحديد الطريقة الأكثر كفاءة لتصنيف أورام سرطان الثدي. تم تقييم دقة الخوارزميات باستخدام مصفوفة الارتباك على مجموعة بيانات تحتوي على 569 عينة و29 ميزة.<strong>النتائج</strong>: أظهرت النتائج أن مصنف شجرة القرار (DTC) كان الأكثر نجاحًا، حيث حقق درجات خالية من العيوب بنسبة 100٪ في الدقة والإحكام والحساسية والخصوصية.<strong>الخلاصة</strong>: وفي الختام، يؤكد البحث على الأداء الممتاز لمصنف شجرة القرار في تصنيف سرطان الثدي، مما قد يحسن بشكل كبير من دقة التشخيص ونتائج المرضى. تشير النتائج إلى أن التشخيص المباشر للمصابين بالسرطان لديه القدرة على أن يكون أداة مفيدة في تقليل الأخطاء التشخيصية وتعزيز التعرف المبكر والرعاية في البيئات الطبية، مما يدفع إلى إجراء دراسات إضافية لتعزيز وتأكيد فعاليته.</p>

2025-06-02T00:00:00+03:00 الحقوق الفكرية (c) 2025 المجلة الفلسطينية للتكنولوجيا والعلوم التطبيقية