الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تصنيف متعدد الفئات
-
إطار CNN–RBF معزز بالانتباه لاكتشاف التسلل الشبكي في حركة المرور غير المتوازنة An Attention-Enhanced CNN–RBF Framework for Network Intrusion Detection in Imbalanced Traffic
2026 | المؤلف: Fabrice Kabura وآخرون | المجلة: Journal of Computing Theories and Applications | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم هذه البحث إطار عمل هجيني جديد لاكتشاف التسلل الشبكي، يسمى CNN-RBF-Attention، مصمم لمعالجة التحديات التي تطرحها زيادة تعقيد وحجم حركة المرور الشبكية، خاصة في بيئات إنترنت الأشياء والسحاب. يجمع الإطار بين ثلاثة مكونات رئيسية: شبكة عصبية تلافيفية (CNN) لاستخراج الميزات الهرمية، وشبكة دالة الأساس الشعاعي (RBF) للتصنيف غير الخطي المحلي، وآلية انتباه تعزز تركيز…
-
التحقيق في تصوير الغناء كمهام تحكم إضافية أو بديلة لواجهات الدماغ-الكمبيوتر المعتمدة على EEG Investigating singing imagery as an additional or alternative control task for EEG-based Brain-Computer Interfaces
2026 | المؤلف: Hadi Mohammadpour وآخرون | المجلة: Frontiers in Human Neuroscience | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تبحث الدراسة في إمكانية استخدام تصوير الغناء (SI) كبديل أو مهمة مكملة لتصوير الحركة التقليدي (MI) في واجهات الدماغ-الكمبيوتر (BCIs). شملت الدراسة 14 مشاركًا قاموا بأداء مهام MI مختلفة (حركات اليد اليمنى، اليد اليسرى، القدم، واللسان) جنبًا إلى جنب مع ظروف SI وراحة. باستخدام أنماط الفضاء المشترك للبنك الفلتر (FBCSP) لاستخراج الميزات وخوارزمية الغابة العشوائية…
-
نموذج كشف التسلل الهجين المحسن GWO-PSO الثنائي مع الغابة العشوائية (IBGWO-PSO-RF) للهجمات واسعة النطاق في بيئة إنترنت الأشياء A hybrid improved binary GWO-PSO with random forest (IBGWO-PSO-RF) based intrusion detection model for large-scale attacks in IoT environment
2026 | المؤلف: Abdulwahid Al Abdulwahid وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم البحث نموذجًا جديدًا لنظام كشف التسلل الهجين (IDS)، يسمى Hybrid IBGWO-PSO مع Random Forest (RF)، مصمم لاكتشاف التسللات في شبكات إنترنت الأشياء (IoT) واسعة النطاق بدقة عالية. يستفيد النموذج من تحسين خوارزمية تحسين الذئب الرمادي الثنائي (IBGWO) وخوارزمية تحسين سرب الجسيمات (PSO) لاختيار مجموعة فرعية من الميزات من مجموعة بيانات CIC-ToT-2023، محققًا تقاربًا محسنًا…
-
تصنيف خلايا اللوكيميا متعددة الفئات باستخدام التعلم العميق الهجين والتعلم الآلي مع استخراج الميزات المعتمد على الشبكات العصبية التلافيفية Multiclass leukemia cell classification using hybrid deep learning and machine learning with CNN-based feature extraction
2026 | المؤلف: Sazzli Shahlan Kasim وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق المنهجيات الهجينة لتصنيف أنواع سرطان الدم متعددة الفئات باستخدام تحليل مسحة الدم المحيطي. مع الاعتراف بالتحديات التي تطرحها التفسيرات الذاتية والبيانات المحدودة، تدمج الدراسة الشبكات العصبية التلافيفية المدربة مسبقًا (CNNs) مثل VGG16 وInceptionV3 وResNet50 مع المصنفات التقليدية بما في ذلك الغابة العشوائية (RF) وآلة الدعم الناقل (SVM) وتعزيز التدرج المتطرف…
-
الكشف التلقائي المعتمد على التعلم العميق والتصنيف متعدد الفئات للديدان المعوية وبيض الشستوسوما مانسوني في صور المسحات البرازية Deep learning-based automated detection and multiclass classification of soil-transmitted helminths and Schistosoma mansoni eggs in fecal smear images
2026 | المؤلف: Prosper Oyibo وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الطفيليات (Parasitology)في هذه الدراسة، تم تطوير نظام آلي للكشف وتصنيف الديدان الطفيلية المنقولة بالتربة (STH) وبيض *Schistosoma (S.) mansoni* من الصور المجهرية لمسحات البراز. تتكون مجموعة البيانات من أكثر من 3,000 صورة من مجال الرؤية (FOV)، مأخوذة من أكثر من 300 مسحة براز تم إعدادها باستخدام تقنية كاتو-كاتز، وتم التقاطها باستخدام ميكروسكوب رقمي منخفض التكلفة يعرف…
-
تحليل مقارن لشبكات الأعصاب الالتفافية وهياكل المحولات لتصنيف الصور النسيجية لسرطان الثدي Comparative analysis of convolutional neural networks and transformer architectures for breast cancer histopathological image classification
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تدرس الدراسة فعالية نماذج التعلم العميق المختلفة، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والهياكل المعتمدة على المحولات، في تصنيف صور علم الأمراض النسيجية لسرطان الثدي. سرطان الثدي هو قضية صحية عالمية رائدة، مما يستلزم أدوات تشخيص دقيقة. تقيم الأبحاث 14 نموذجًا على مجموعة بيانات BreakHis v1، مع التركيز على أدائها في مهام التصنيف الثنائي…
-
نموذج محسّن لاكتشاف التسلل في إنترنت الأشياء Improved model for intrusion detection in the Internet of Things
2026 | المؤلف: M.S.M. E. Amine وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)إنترنت الأشياء (IoT) يشمل مجموعة متنوعة من الأجهزة التي تولد بيانات كبيرة، مما يتطلب طرق حسابية متقدمة لمعالجة فعالة. بينما حسنت تقنيات إنترنت الأشياء بشكل كبير من الأنظمة الذكية المختلفة، بما في ذلك المدن الذكية والرعاية الصحية، إلا أنها لا تزال عرضة للثغرات الأمنية والهجمات الإلكترونية. يقدم هذا البحث نموذج تعلم عميق محسّن لأنظمة كشف…
-
التنبؤ بدقة بأداء الطلاب متعدد الفئات في المراحل المبكرة من التعليم عبر الإنترنت باستخدام الشبكات العصبية Accurate multi-category student performance forecasting at early stages of online education using neural networks
2026 | المؤلف: Naveed Ur Rehman Junejo وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: تطبيقات علوم الحاسوب (Computer Science Applications)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا يعتمد على الشبكات العصبية للتنبؤ بأداء الطلاب في التعليم عبر الإنترنت، مع التركيز بشكل خاص على قيود الدراسات الحالية التي تركز بشكل أساسي على النتائج الثنائية (رسوب أو نجاح). باستخدام مجموعة بيانات تحليلات التعلم من الجامعة المفتوحة (OULA)، يتنبأ النموذج المقترح بنتائج الطلاب عبر أربع فئات: تميّز، رسوب، نجاح، وانسحاب.…
-
الكشف عن أمراض النباتات باستخدام الشبكات التنافسية التوليدية Plant disease detection with generative adversarial networks
2026 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Heliyon | المجال: علوم النبات (Plant Science)تناقش هذه الفقرة تطبيق الشبكات التنافسية التوليدية (GANs) في تعزيز اكتشاف الصور وتصنيفها للكشف عن أمراض النباتات (PDD). تسلط الضوء على قيود نماذج التعلم العميق التقليدية، التي غالبًا ما تتطلب مجموعات بيانات تدريب واسعة، وتؤكد على إمكانيات GANs في توليد صور اصطناعية يمكن أن تعزز مجموعات البيانات المحدودة. شملت الدراسة تدريب نموذجين من GAN، وهما…
-
نهج قائم على CE-GAN لمعالجة عدم توازن البيانات في أنظمة كشف التسلل الشبكي A CE-GAN based approach to address data imbalance in network intrusion detection systems
2026 | المؤلف: Yang Yang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تتناول البحث قيود أنظمة كشف التسلل التقليدية (IDS) في التعامل مع سلوكيات التسلل الشبكي المعقدة، وخاصة مشكلة عدم توازن البيانات بين حركة المرور العادية والشاذة. لتعزيز قوة مهام التصنيف متعددة الفئات، يقدم المؤلفون نظام كشف تسلل شبكي جديد يعتمد على شبكة خصومة توليدية شرطية مع هيكل مشفر-فك مشفر (CE-GAN). يهدف هذا النموذج إلى التخفيف من…