الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: اختيار الميزات
-
تصنيف متقدم لإشارات EEG للأجهزة التعويضية العصبية باستخدام تقنيات التعلم العميق والميتاheuristics
2026 | المؤلف: T. Kishore Babu وآخرون | المجلة: Frontiers in Digital Health | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم البحث إطار عمل جديد يستخدم خوارزمية تحسين الكواتي المعدلة (COA) لتصنيف إشارات تخطيط الدماغ الكهربائية (EEG) عالية الأبعاد في تطبيقات الأطراف الصناعية العصبية. يعزز آلية التكيف الديناميكية الخالية من المعلمات الخاصة بـ COA توازن الاستكشاف والاستغلال في اختيار الميزات، وهو أمر حاسم لتحسين أداء مختلف مصنّفات التعلم الآلي والعميق، بما في ذلك آلات الدعم…
-
نهج تجميعي هرمي لتوقع PM10 متعدد البلدان باستخدام LightGBM وشبكة عصبية متبقية
2026 | المؤلف: Syed Azeem Inam وآخرون | المجلة: Discover Atmosphere | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تقدم هذه البحث إطار عمل جديد من ثلاثة مراحل للتجميع المتراص مصمم للتنبؤ الدقيق بتركيزات الجسيمات (PM10) ليوم واحد مقدماً عبر 380 مدينة في 25 دولة، باستخدام مجموعة بيانات مؤشر جودة الهواء العالمي (WAQI) التي تحتوي على ما يقرب من 1.8 مليون سجل. يتناول الإطار تحديات منهجية كبيرة مثل تسرب الزمن ونمذجة الاعتماد الجغرافي غير…
-
نهج تعلم آلي متعدد الوسائط للتنبؤ باستعادة الحركة في الأطراف العلوية بعد السكتة الدماغية باستخدام بيانات الحركة والكهربائية العضلية – دراسة تجريبية
2026 | المؤلف: Luigi Privitera وآخرون | المجلة: Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation | المجال: التأهيل الطبي (Rehabilitation)**نظرة عامة** تبحث هذه الدراسة في التنبؤ بالتعافي الحركي للأطراف العلوية (UL) لدى الناجين من السكتة الدماغية بعد إعادة التأهيل، مع التركيز على دمج التعلم الآلي مع مقاييس فسيولوجية موضوعية. يتم دعم مقاييس التقييم السريرية التقليدية بتقييمات مدعومة بالروبوت تجمع بيانات متعددة الأنماط، بما في ذلك تخطيط كهربائية العضلات السطحية (sEMG) وميزات الحركة، خلال مهمة…
-
التعلم الآلي الجماعي القابل للتفسير لتقييم مخاطر الائتمان المستند إلى الإفصاح في الإقراض من نظير إلى عمل
2026 | المؤلف: Gihan M. Ali | المجلة: International Journal of Data and Network Science | المجال: المحاسبة (Accounting)تقدم هذه الدراسة إطار عمل لتعلم الآلة (ML) القابل للتفسير والذي يهدف إلى تعزيز تقييم مخاطر الائتمان في الإقراض من نظير إلى عمل (P2B)، وهو نموذج FinTech متزايد يسهل التمويل للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة (SMEs). يعالج الإطار تحديات حاسمة مثل عدم التوازن في المعلومات وعدم توازن الفئات من خلال دمج Random Forest (RF) وLight Gradient Boosting…
-
استكشاف الإبداع التصميمي القائم على EEG من خلال تحليل تكرار الكمية
2026 | المؤلف: Morteza Zangeneh Soroush وآخرون | المجلة: Design Science | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تبحث هذه الدراسة في العمليات العصبية المعرفية التي تكمن وراء إبداع التصميم من خلال دراسة تجريبية تستخدم إشارات EEG. تحدد الدراسة أربع حالات معرفية—توليد الأفكار (IDG)، تطور الأفكار (IDE)، عملية التقييم (IDR)، ووضع الراحة (RST)—وتستخدم تحليل تكرار الكمية (RQA) لاستخراج 13 ميزة مهمة تميز هذه الحالات. تكشف التحليلات الإحصائية، المدعومة بخريطة تخطيط الدماغ EEG، عن…
-
اختيار المتغيرات في تحليل كفاءة البيانات: نهج الغابة العشوائية مع زيادة البيانات
2026 | المؤلف: Tzu-Pu Chang | المجلة: Decision Science Letters | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تتناول هذه الورقة البحثية التحدي الحاسم لاختيار المتغيرات في تحليل كفاءة البيانات (DEA)، لا سيما عندما يكون عدد وحدات صنع القرار (DMUs) محدودًا. لتعزيز كفاءة اختيار المتغيرات، يقترح المؤلفون طريقة من مرحلتين تستخدم أولاً نموذج DEA أساسي لتصنيف DMUs ككفؤة أو غير كفؤة. في المرحلة الثانية، يتم استخدام خوارزمية الغابة العشوائية لتقييم أهمية كل متغير…
-
توقع مرض السكري باستخدام تقنيات مختلطة تحت إشراف وغير تحت إشراف بناءً على مجموعة بيانات PIMA
2025 | المؤلف: Ahmad Adel Abu-Shareha وآخرون | المجلة: Journal of Artificial Intelligence and Technology | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول هذه الورقة البحثية تحديات توقع مرض السكري باستخدام التعلم الآلي، وخاصة بسبب قيود مجموعات البيانات الطبية الصغيرة وغير المتوازنة. يقترح المؤلفون إطار عمل هجين يجمع بين تقنيات التعلم المراقب وغير المراقب، مع الاستفادة بشكل خاص من التجميع، واختيار الميزات عبر المعلومات المتبادلة، والتصنيف لتعزيز الأداء التنبؤي على مجموعة بيانات السكري الهندية PIMA. يهدف الإطار…
-
توقع توليد النفايات وإمكانات الانبعاثات في مكبات النفايات الصلبة في مدينة إيرود بناءً على نهج التعلم الآلي
2025 | المؤلف: E. B. Priyanka وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة الصناعية وهندسة التصنيع (Industrial and Manufacturing Engineering)تقدم البحث المقترح إطار عمل قائم على البيانات لتوقع توليد النفايات الصلبة البلدية (MSW) والانبعاثات في مدينة إيرود، الهند، باستخدام خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف. تستخدم الدراسة مجموعة بيانات لمدة خمس سنوات (2019-2024) تشمل المتغيرات الاجتماعية والاقتصادية، وأنماط النفايات المناطقية، وحجوم النفايات التاريخية. الخوارزميات الرئيسية المستخدمة في التحليل هي آلة الدعم الشعاعي (SVM)، وغابة عشوائية…
-
التعلم الآلي تحت الإشراف لتصنيف وتوقع التقزم بين الأطفال المصريين دون سن الخامسة
2025 | المؤلف: Abdelaziz Hendy وآخرون | المجلة: BMC Pediatrics | المجال: التغذية وعلم الحميات (Nutrition and Dietetics)تبحث هذه الدراسة في انتشار التقزم بين الأطفال دون سن الخامسة في مصر، وهي قضية حاسمة مرتبطة بسوء التغذية المزمن الذي يؤثر على الملايين ويعيق التنمية في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط. تستخدم الدراسة مجموعة متنوعة من خوارزميات التعلم الآلي (ML) تحت الإشراف – تحديدًا XGBoost، والانحدار اللوجستي، وغابة عشوائية، وتعزيز التدرج، وأقرب الجيران -…
-
طرق التعلم الآلي الخاضعة للإشراف المتقدمة للتنبؤ الدقيق بمرض السكري باستخدام اختيار الميزات
2025 | المؤلف: Gufran Ahmad Ansari وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق تقنيات التعلم الآلي (MLT) للتنبؤ المبكر بمرض السكري (DM)، وهو حالة مزمنة لها آثار صحية خطيرة إذا تُركت دون علاج. باستخدام مجموعة بيانات السكري الخاصة بالهنود البيما (PIDD) من مستودع UCI، تقارن الدراسة بين عدة نماذج MLT تحت الإشراف، بما في ذلك آلة الدعم الناقل (SVM)، بايزي البسيط (NB)، الجيران…