الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: اختيار الميزات
-
نهج تعلم عميق موحد لأمان الشبكات المعرفة بالبرمجيات مع اختيار ميزات محسّن كمي وهندسة شبكة MSDC هجينة
2026 | المؤلف: S. Rohith وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم البحث LightIDS-SDN، وهو إطار عمل للكشف عن التسلل موحد ومفسر مصمم لبيئات الشبكات المعرفة بالبرمجيات (SDN)، ويعالج التعقيد المتزايد للهجمات السيبرانية. في قلب هذا الإطار يوجد خوارزمية DFE-GQPSO، التي تعمل على تحسين اختيار الميزات من خلال تقليل التكرار مع الحفاظ على دقة الكشف العالية. تستخدم البنية نموذج تعلم عميق هجين، MSDC-Net، الذي يدمج طبقات…
-
طرق بناء وجهات التعلم التبايني البياني في أنظمة التوصية: استعراض
2026 | المؤلف: Zhihang Yi وآخرون | المجلة: Frontiers of Computer Science | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه القسم نظرة شاملة على التقدم في أنظمة التوصية من خلال عدسة التعلم المتباين على الرسم البياني (GCL)، خاصة في معالجة التحديات مثل ندرة البيانات ومشكلة البداية الباردة. يقترح المؤلفون إطارًا هيكليًا وتصنيفًا لبناء العرض في GCL، مصنفين الأساليب إلى ثلاثة أنواع: توليد الهيكل، توليد الميزات، وتوليد الوضعية. يتم فحص كل فئة بالتفصيل، مع…
-
تحسين اختيار الميزات في بيانات الميكروأري السرطانية باستخدام إطار عمل تطوري مدفوع بالهيب لمساحات عالية الأبعاد
2026 | المؤلف: Mohammed Alweshah وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأحياء الجزيئي (Molecular Biology)اختيار الميزات (FS) هو خطوة معالجة مسبقة أساسية في مجالات مختلفة، وخاصة في تعدين البيانات الطبية، حيث يعزز كفاءة خوارزميات التعلم من خلال تقليل التكرار والخصائص غير ذات الصلة في مجموعات البيانات. تتطلب التعقيدات المتزايدة للبيانات تطوير تقنيات يمكن أن تقلل بفعالية من الأبعاد مع تحسين دقة التنبؤ. لقد فضلت التطورات الأخيرة طرق التحسين الميتاheuristic…
-
الكشف المتقدم عن نفق DNS: نهج هجين للتعلم المعزز والطرق الميتاهيرستية
2026 | المؤلف: Mahmoud Sammour وآخرون | المجلة: Frontiers in Computer Science | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لنفق DNS، وهو تهديد شبكي يستغل بروتوكول DNS للتواصل غير المصرح به واستخراج البيانات. لمواجهة هذا التحدي، يقترح المؤلفون إطار عمل جديد لاختيار الميزات الهجينة يجمع بين مصنف Random Forest مع مُحسّن الذئب الرمادي المدعوم بالتعلم المعزز (EnhancedRLGWO). تستخدم هذه الطريقة المبتكرة شبكة Dueling Deep Q-Network والتعلم القائم على المعارضة…
-
تحليل وضع الديناميكية لحالة الراحة في fMRI يكشف عن ميزات غير طبيعية في مناطق الدماغ في الفصام
2026 | المؤلف: Yaning Wang وآخرون | المجلة: Frontiers in Computational Neuroscience | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تناقش هذه الفقرة أهمية استخراج الميزات من مناطق الدماغ غير الطبيعية لدى مرضى الفصام باستخدام طرق تحليل متقدمة. تستخدم الدراسة تحليل وضع الديناميكية (DMD) لالتقاط الميزات الزمانية والمكانية بفعالية من بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي في حالة الراحة (fMRI) لـ 68 شخصًا سليمًا و68 مريضًا بالفصام. من خلال استخراج متوسط سعة الأنماط الديناميكية واستخدام الانحدار…
-
نحو التعرف على المشاعر في الوقت الحقيقي في أنظمة الحوسبة السحابية: الاستفادة من PCA_CNN القابلة للتفسير، وYOLO مع آلية الانتباه الذاتي
2026 | المؤلف: Nora EL Rashidy وآخرون | المجلة: Frontiers in Computer Science | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تقدم ورقة البحث نظامًا جديدًا للتعرف على المشاعر في الوقت الحقيقي باستخدام تقنية الضباب، تهدف إلى تتبع الحالات العاطفية البشرية من خلال تحليل تعبيرات الوجه. تتناول الدراسة التحديات المتعلقة بالصور ذات الجودة المنخفضة الملتقطة عن بُعد، والتي تعيق عادةً الأداء في تصنيف المشاعر. يدمج النظام المقترح تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لاختيار الميزات مع نسخة متخصصة…
-
استكشاف محركات البصمة البيئية في أفريقيا: رؤى جديدة من تقنيات التعلم الآلي المتقدمة
2026 | المؤلف: Delphin Kamanda Espoir وآخرون | المجلة: Computational Economics | المجال: الاقتصاد والاقتصاد القياسي (Economics and Econometrics)تتناول ورقة البحث التحديات البيئية المتزايدة في إفريقيا، التي تفاقمت بسبب التحضر، والتحولات السكانية، والإفراط في استغلال الموارد الطبيعية. باستخدام مجموعة بيانات من 52 دولة أفريقية، تستخدم الدراسة تقنيات تعلم الآلة المختلفة لتحليل العوامل المؤثرة في البصمة البيئية (efp). من بين النماذج الستة التي تم اختبارها – الغابة العشوائية (RF)، XGBoost، آلات تعزيز التدرج (GBM)،…
-
دمج ميزات تخطيط الدماغ متعددة الأبعاد مع استراتيجية اختيار الميزات للتشخيص الدقيق للاضطرابات الاكتئابية
2026 | المؤلف: Xiaodong Luo وآخرون | المجلة: Frontiers in Psychiatry | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم هذه البحث إطار عمل مدفوع بالخوارزميات لتشخيص اضطراب الاكتئاب (DD) باستخدام ميزات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) متعددة الأبعاد. نظرًا لعدم وجود علامات حيوية موضوعية لـ DD، تستخدم الدراسة إشارات EEG في حالة الراحة من 70 مريضًا مصابًا بـ DD و30 ضابطًا صحيًا (HC) لاستخراج ميزات عصبية في ثلاثة أبعاد، بما في ذلك كثافة الطيف…
-
توقع هجرة اللاجئين مع فضاء متغيرات عالي الأبعاد
2026 | المؤلف: Haodong Qi وآخرون | المجلة: International Journal of Data Science and Analytics | المجال: علم الاجتماع والعلوم السياسية (Sociology and Political Science)تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل جديد للتنبؤ بهجرة اللاجئين، مع معالجة التعقيدات الناشئة عن العوامل الديناميكية وعالية الأبعاد مثل العوامل المناخية والاقتصادية والسياسية. يستخدم الإطار خوارزمية الشبكة المرنة الديناميكية (DynENet)، ويقدم معيار اختيار نموذج جديد يعرف باسم نسبة الانحراف المعاقب (PDR). على عكس المقاييس التقليدية مثل نسبة الانحراف (DR)، التي يمكن أن تؤدي إلى…
-
التمويل الجماعي كآلية للتجارة الإلكترونية: نهج التعلم العميق للتنبؤ بالنجاح باستخدام تمثيلات الذكاء الاصطناعي التوليدية المخفضة
2026 | المؤلف: Hakan Gunduz وآخرون | المجلة: Journal of theoretical and applied electronic commerce research | المجال: نظم معلومات الإدارة (Management Information Systems)تقدم هذه الدراسة إطار عمل هجين للذكاء الاصطناعي مصمم للتنبؤ بنجاح حملات التمويل الجماعي، باستخدام تمثيلات BERT المعدلة بدقة، ووحدة انتباه كتلة الالتفاف المعززة (CBAM)، ومهارات اختيار الميزات الميتا-heuristic. يعالج الإطار بفعالية التحديات التي تطرحها البيانات النصية عالية الأبعاد، محققًا دقة تبلغ 77.8%، ودرجة F1 تبلغ 0.821، ومعامل ارتباط ماثيو (MCC) يبلغ 0.515، مع تقليل…