تمت في كلية الادارة والاقتصاد / جامعة بغداد ، مناقشة اطروحة الدكتوراه الموسومة (استعمال التقليص المويجي وبعض خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتقليل ضوضائية البيانات لبعض التصاميم التجريبية مع تطبيق عملي) في تخصص الاحصاء للطالب (محمود محمد طاهر) بأشراف أ.د. صباح منفي رضا
تناول هذه الأطروحة ضوضاء المشاهدات في مجال تصميم وتحليل التجارب الزراعية ، والتي يمكن أن تتعرض له المشاهدات لظروف بيئية غير مسيطرة عليها ، تم التعامل معها باستخدام التقليص المويجي كمرشح وتطبيق أربع أنواع من المويجات (Haar, Daubechies, Coiflets, Symlets) مع أربع أنواع من قواعد العتبة (Hard, soft, Mid and non-negative )اعتمادًا على العتبة العالمية.
تناولت الأطروحة أيضًا عتبة مقترحة تعتمد على مستويات التحويل للتجربة ( j ) إذا كانت تجربة بسيطة أو عاملية والمقارنة مع العتبة العالمية من خلال مقاييس للمقارنة على مرحلتين. المرحلة الأولى: مقاييس في مجال تصميم وتحليل التجارب ، الأول: متوسط مربعات الخطأ للتصميم المستخدم MSe ، والثاني: معامل الاختلاف التجربة CV ، أما المرحلة الثانية: مقاييس في مجال التقليص المويجي ، الأول: متوسط مربعات الخطأ بين ا المشاهدات قبل التحويل وبعده MSe(w) ، والثاني: قياس نسبة نسبة الإشارة الفعلية للبيانات إلى البيانات المحولة SNR حيث أثبتت العتبة المقترحة تفوق كبير على العتبة العالمية لمعظم الحالات.
كما تناولت الأطروحة طريقة مقترحة لتقدير القيم المفقودة بناءً على الذكاء الاصطناعي (الخوارزمية الجينية) ، ومقارنتها مع معادلة مونتغمري ، اعتمادًا على مقياس MAPE٪ ، وتطبيق التلقيص المويجي عليها ،علما أن الباحث صمم البرامج اللازمة بناء على لغة Matlab.
