الأبحاث في مجلة: Neural Computing and Applications
-
إطار مقترح للتنبؤ بعائد المحاصيل باستخدام نهج اختيار الميزات الهجينة والتعلم الآلي المحسن
2024 | المؤلف: Mahmoud Abdel-Salam وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث إطارًا جديدًا يهدف إلى تعزيز دقة توقعات إنتاج المحاصيل من خلال معالجة تعقيدات التفاعلات البيئية وتحسين نموذج الانحدار باستخدام دعم المتجهات (SVR). يتكون الإطار من ثلاث مراحل: المعالجة المسبقة، اختيار الميزات الهجين، والتوقع. في مرحلة المعالجة المسبقة، يتم إجراء تطبيع البيانات، يليه تجميع K-means وفلتر قائم على الارتباط (CFS) لإنشاء مجموعة بيانات…
-
مراجعة أدبية منهجية لنظرية المجموعات اللينة
2024 | المؤلف: José Carlos R. Alcantud وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه القسم نظرة عامة على نظرية المجموعات اللينة، التي تم تقديمها لأول مرة في عام 1999 وأصبحت منذ ذلك الحين مهمة في النمذجة الرياضية واتخاذ القرار. على الرغم من أهميتها، فإن هناك نقصًا في الأدبيات في استعراض شامل للمفاهيم الأساسية للنظرية، والتطورات، والتطبيقات. يهدف المؤلفون إلى سد هذه الفجوة من خلال استكشاف العناصر الأساسية…
-
تطبيقات التعلم العميق في المعلوماتية الحيوية والطبية المعتمدة على إنترنت الأشياء: مراجعة منهجية للأدبيات
2024 | المؤلف: Zahra Mohtasham‐Amiri وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم الورقة البحثية نظرة شاملة على تطبيق تقنيات التعلم العميق (DL) في مجال المعلوماتية الحيوية والمعلوماتية الطبية المعتمدة على إنترنت الأشياء (IoT). تبرز الأهمية المتزايدة للتعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) في تحسين نتائج الرعاية الصحية من خلال التحليل الفوري للبيانات المعقدة. يصنف المؤلفون أحدث حلول DL إلى خمسة أنواع متميزة: الشبكات العصبية التلافيفية، الشبكات…
-
تعزيز أنظمة توصية المحاصيل باستخدام الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير: دراسة حول اتخاذ القرارات الزراعية
2024 | المؤلف: Mahmoud Y. Shams وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث XAI-CROP، وهو نظام متقدم لتوصية المحاصيل يدمج التعلم الآلي مع مبادئ الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير (XAI) لتعزيز الشفافية وقابلية التفسير في اتخاذ القرارات الزراعية. من خلال تحليل البيانات حول خصائص التربة، وأداء المحاصيل التاريخي، وأنماط الطقس، يوفر XAI-CROP توصيات مخصصة لاختيار المحاصيل. يقيم الدراسة XAI-CROP بدقة مقارنةً بنماذج التعلم الآلي المعتمدة، بما في…