تدريسي من كلية العلوم الإسلامية بجامعة ديالى ينشر بحثاً علمياً في مستوعب Scopus

نشر المدرس المساعد (علي عزيز أحمد ) التدريسي في قسم العقيدة والفكر الإسلامي بكلية العلوم الإسلامية في جامعة ديالى بحثاً علمياً ضمن الأبحاث المفهرسة في مستوعب Scopus في إطار اهتمام الكلية بدعم النتاج العلمي والبحثي لتدريسييها وتعزيز حضور الجامعة في قواعد البيانات والمستوعبات العلمية العالمية.
وجاء البحث بعنوان:

(An Improved Control Chart Pattern Classification using a Transfer Learning-Based VGG-16 Network”)

أي (تصنيف مُحسَّن لأنماط مخططات السيطرة باستخدام شبكة VGG-16 القائمة على التعلم الانتقالي)

ونُشر البحث في International Journal of Engineering, Transactions B: Applications، المجلد 39، العدد 5، لعام 2026، ضمن الصفحات 1211–1225، ويحمل المعرّف الرقمي DOI: 10.5829/ije.2026.39.05b.14.(ResearchGate⁠)

يهدف البحث إلى تحسين دقة تصنيف أنماط مخططات السيطرة والكشف المبكر عن الأنماط غير الطبيعية من خلال الاستفادة من نموذج VGG-16 القائم على التعلم الانتقالي بما يسهم في تطوير أساليب أكثر كفاءة وموثوقية في تحليل البيانات ودعم عمليات مراقبة الجودة واتخاذ القرار

ويتناول البحث توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والتعلم الانتقالي في تحسين عملية التعرف الآلي على أنماط مخططات السيطرة، من خلال الاستفادة من نموذج VGG-16 المدرب مسبقاً، بما يسهم في رفع كفاءة ودقة اكتشاف الأنماط غير الطبيعية في عمليات ضبط الجودة.

وأظهرت النتائج التي توصل إليها البحث تحقيق النموذج المقترح دقة بلغت 99.3% في التعرف على أنماط مخططات السيطرة، متفوقاً على عدد من النماذج التقليدية ونماذج التعلم الآلي والتعلم العميق التي تمت مقارنتها في الدراسة. كما بيّنت النتائج أهمية تقنيات مثل ReLU وBatch Normalization وDropout في تعزيز دقة النموذج واستقراره.)

ويأتي هذا الإنجاز العلمي في سياق توجه كلية العلوم الإسلامية بجامعة ديالى نحو تشجيع البحث العلمي والنشر في المجلات والمستوعبات العالمية بما يعزز رصيد الكلية العلمي ويدعم حضور تدريسييها في المحافل الأكاديمية الدولية.

يسهم البحث في تحقيق أهداف التنمية المستدامة بصورة مباشرة في تحقيق الهدف التاسع (الصناعة والابتكار والهياكل الأساسية) من خلال توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والتعلم الانتقالي في تطوير أساليب مبتكرة لتحليل البيانات وتحسين دقة تصنيف أنماط مخططات السيطرة بما يعزز البحث العلمي والقدرات التكنولوجية والابتكار.
كما يسهم بصورة غير مباشرة في دعم الهدف الرابع (التعليم الجيد) من خلال تعزيز المعرفة والمهارات التقنية والبحثية في مجال الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته.