الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعزيز التدرج
-
إطار عمل غابة عشوائية معززة بواسطة SGO وتعزيز التدرج الشديد لتوقع أمراض القلب
2025 | المؤلف: Anima Naik وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث القضية الصحية العالمية الملحة المتعلقة بأمراض القلب والأوعية الدموية (CVD)، التي تمثل حوالي 31.5% من الوفيات العالمية، مع توقعات تشير إلى زيادة تصل إلى 24.2 مليون وفاة سنويًا بحلول عام 2030. تقدم الدراسة نموذجًا لتوقع أمراض القلب (HDP) باستخدام مصنفات الغابة العشوائية (RF) وتعزيز التدرج المتطرف (XGB)، المحسّنة من خلال ضبط المعلمات…
-
توقع مخاطر القلب والأوعية الدموية باستخدام التعلم الجماعي الهجين والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير
2025 | المؤلف: Pooja Shah وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول الدراسة الحاجة الملحة لتحسين توقع المخاطر لأمراض القلب والأوعية الدموية (CVDs)، التي تظل سببًا رئيسيًا للوفيات على مستوى العالم. تقدم إطار عمل هجين للتعلم الجماعي يدمج نماذج التعلم الآلي المتقدمة، وتحديدًا تعزيز التدرج، CatBoost، والشبكات العصبية، ضمن بنية جماعية مكدسة. يعزز هذا النهج الأداء التنبؤي، محققًا درجة AUC-ROC تبلغ 0.82، إلى جانب مقاييس الدقة،…
-
تحليل مقارن لتقنيات التعلم الآلي لتوقع درجة الحرارة والرطوبة في البيئات الضوئية
2025 | المؤلف: Montaser Abdelsattar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه الورقة البحثية تحليلًا مقارنًا لتسعة نماذج تعلم آلي (ML) للتنبؤ بدرجة الحرارة والرطوبة في بيئات الطاقة الشمسية (PV)، باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 5,000 عينة (80% تدريب، 20% اختبار). تشمل النماذج التي تم تقييمها الانحدار باستخدام دعم المتجهات (SVR)، والانحدار اللين، والانحدار الجبلي (RR)، والانحدار الخطي (LR)، وأدا بوست، وزيادة التدرج (GB)، وشجرة…
-
تحسين تشخيص أمراض القلب باستخدام نماذج التعلم الآلي المتقدمة: مقارنة الأداء التنبؤي
2025 | المؤلف: Macarena Teja وآخرون | المجلة: BMC Cardiovascular Disorders | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم ورقة البحث تقييمًا شاملاً لنماذج التعلم الآلي لتوقع الأمراض القلبية، مع تسليط الضوء على العبء العالمي الكبير للحالات القلبية الوعائية التي تفاقمت بسبب عوامل مثل قلة النشاط، واستخدام التبغ، والأنظمة الغذائية غير الصحية. ومن الجدير بالذكر أن مناطق مثل كليفلاند، والمجر، وسويسرا تسجل معدلات وفيات مرتفعة تُعزى إلى الأمراض القلبية الوعائية، مما يبرز الحاجة…
-
تعزيز اكتشاف البرمجيات الضارة باستخدام تقنيات اختيار الميزات والتقنيات القياسية مع نماذج التعلم الآلي
2025 | المؤلف: Rakibul Hasan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تتناول الدراسة التحدي المتزايد لاكتشاف البرمجيات الضارة في الأمن السيبراني من خلال تقييم آثار اختيار الميزات، وتوحيد الميزات، ونماذج التعلم الآلي (ML) المختلفة على أداء الاكتشاف. باستخدام مجموعة بيانات تصنيف ثنائية تتكون من 11,598 عينة و139 ميزة، تجري الأبحاث تجارب مع ثلاث تقنيات لتوحيد الميزات (بدون توحيد، والتطبيع، وتوحيد الحد الأدنى والحد الأقصى) وثلاث طرق…
-
تعزيز الزراعة الدقيقة من خلال نموذج توصية المحاصيل التحويلي القائم على السحابة
2025 | المؤلف: Gurpreet Singh وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث نموذج توصية المحاصيل التحويلي (TCRM)، وهو نهج مبتكر يستفيد من تقنيات التعلم الآلي المتقدمة والتكنولوجيا السحابية لتقديم توصيات مخصصة للمحاصيل تهدف إلى تعزيز الإنتاجية الزراعية. يستخدم TCRM بيانات في الوقت الحقيقي، ويشمل عوامل بيئية وزراعية، لتحسين التوصيات للمزارعين، خاصة في المناطق النائية، من خلال تنبيهات SMS. يظهر النموذج أداءً متفوقًا مقارنة بالخوارزميات…
-
تعزيز أداء أشجار تعزيز التدرج في مشاكل الانحدار
2025 | المؤلف: Lydia Wahid Rizkallah | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)في هذه الورقة البحثية، يقدم المؤلفون نهجًا هجينًا يعزز القوة التنبؤية لأشجار تعزيز التدرج (GBT) من خلال دمج تقنيات التجميع K-means و Bisecting K-means. تُستخدم GBT، المعروفة بفعاليتها في التعلم الجماعي، بالتزامن مع التجميع لمعالجة قيود نموذج GBT واحد، الذي قد لا يلتقط بشكل كافٍ الخصائص المتنوعة لمجموعات البيانات المعقدة. يتم تقييم الطريقة المقترحة على…
-
تحسين توقعات قابلية الانزلاق الأرضي من خلال إزالة الميزات التكرارية الجماعية وإطار التعلم الميتا
2025 | المؤلف: Krishnagopal Halder وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الإدارة والرصد والسياسات والقانون (Management, Monitoring, Policy and Law)تتناول هذه الورقة البحثية التهديد الكبير للانهيارات الأرضية في منطقة سوب-الهيمالايا في غرب البنغال، الهند، من خلال تطوير إطار عمل متقدم يجمع بين الإزالة التكرارية للميزات (RFE) مع تقنيات التعلم الآلي المختلفة. تستخدم الدراسة سبعة نماذج، بما في ذلك الانحدار اللوجستي (LR)، آلة الدعم الناقل (SVM)، الغابة العشوائية (RF)، الأشجار العشوائية للغاية (ET)، تعزيز التدرج…
-
تقييم مقارن للنماذج التجريبية والهجينة للتعلم الآلي لتقدير التبخر اليومي المرجعي في المناخات شبه الرطبة وشبه الجافة
2025 | المؤلف: Siham Acharki وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)تركز هذه الدراسة على تعزيز دقة تقدير التبخر والنتح المرجعي (RET)، وهو أمر حاسم لإدارة موارد المياه بشكل فعال والتخطيط الزراعي، خاصة في سياق تغير المناخ. تقيم الأبحاث أداء ثمانية نماذج تجريبية وأربعة نماذج تعلم آلي (ML)، بما في ذلك الغابة العشوائية (RF)، M5 المقلم (M5P)، تعزيز التدرج الشديد (XGBoost)، وآلة تعزيز التدرج الخفيف (LightGBM)،…