الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: أهمية التبديل
-
نموذج تنبؤي دقيق لفجوة النطاق مع ميزات مهمة مختارة بناءً على التعلم الآلي القابل للتفسير Accurate predictive model of band gap with selected important features based on explainable machine learning
2026 | المؤلف: Joohwi Lee وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)في مجال معلومات المواد، أظهرت نماذج التعلم الآلي غير الخطية قدرات تنبؤية قوية لخصائص المواد، ومع ذلك فإن طبيعتها كصندوق أسود تطرح تحديات في التفسير وقد تؤدي إلى تضمين ميزات غير مساهمة. تستخدم هذه الدراسة تقنيات التعلم الآلي القابلة للتفسير (XML)، وتحديداً أهمية الميزات بالتبديل (PFI) وSHapley Additive exPlanation (SHAP)، لتعزيز نموذج الانحدار باستخدام الدعم…
-
التحسين البايزي وتعلم الآلة لتطوير تركيبات اللقاحات Bayesian optimization and machine learning for vaccine formulation development
2026 | المؤلف: Lillian Li وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تناقش المخطوطة تطوير لقاحات أكثر استقرارًا من خلال تطبيق التعلم الآلي (ML) والتحسين البايزي، مع تسليط الضوء على حالتين دراسيتين تركزان على تركيبات اللقاحات الفيروسية. في الحالة الأولى، راقب عملية التحسين الخصائص النوعية الحرجة للفيروس A في شكل سائل، مع تقييم فقدان العيار المعدي، بينما فحصت الحالة الثانية الفيروس B في شكل مجفف بالتجميد من…
-
نموذج توقع انبعاثات CO2 المعزز بـ MLP مع تحسين مستوحى من الطبيعة باستخدام LWSSA MLP Enhanced CO2 Emission Prediction Model with LWSSA Nature Inspired Optimization
2026 | المؤلف: Agoub Abdulhafith Younes Mussa وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الاقتصاد والاقتصاد القياسي (Economics and Econometrics)تقدم البحث إطار عمل هجين جديد، LWSSA-MLP، الذي يدمج بين شبكة عصبية متعددة الطبقات (MLP) وخوارزمية السرب السالبي المعززة (LWSSA) لتحسين توقعات انبعاثات CO₂. يعالج هذا الإطار قيود تقنيات التحسين التقليدية، مثل التقارب المبكر، من خلال دمج آلية وزن محلي (LWM) وآلية طفرات (MM) لتعزيز قدرات الاستكشاف والاستغلال. حقق إطار LWSSA-MLP دقة توقعات بلغت 97%…
-
نموذج تعلم آلي جماعي قوي وقابل للتفسير للتنبؤ بالاحتيال في التأمين الصحي A robust and interpretable ensemble machine learning model for predicting healthcare insurance fraud
2026 | المؤلف: Zeyu Wang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول ورقة البحث التأثير المالي الكبير للاحتيال في تأمين الرعاية الصحية، والذي يؤدي إلى خسائر بمليارات الدولارات سنويًا. تقترح الدراسة نهجًا قائمًا على التعلم الآلي لتعزيز دقة اكتشاف الاحتيال من خلال منهجية منظمة تتضمن معالجة البيانات، تدريب النموذج ودمجه، وتحليل النتائج مع تفسير الميزات. استخدم المؤلفون طرقًا مدمجة وطرق تبديل لتقييم أداء النماذج المختلفة، واختاروا…