الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم جماعي
-
إطار تعلم عميق جماعي لتجزئة الأورام الدبقية وتوقع التصنيف
2025 | المؤلف: Liang Wen وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تقدم البحث إطار عمل للتعلم العميق المتجمع يهدف إلى تعزيز تقسيم الأورام وتوقع درجة المخاطر للأورام الدبقية باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي المتعدد الوسائط قبل العملية. إدراكًا للتحديات التي تطرحها تغايرية الورم والندرة المحدودة لبيانات تصنيف الأورام الدبقية، يقترح المؤلفون نموذجًا يدمج مهام التقسيم والتصنيف من خلال بنية U-Net. تشمل الابتكارات الرئيسية دمج الالتفاف غير المتماثل…
-
تحسين توقع مرض الغدة الدرقية باستخدام التعلم الآلي الجماعي: نهج عالي الدقة مع اختيار الميزات وتوازن الفئات
2025 | المؤلف: Md. Rezaul Islam وآخرون | المجلة: Discover Artificial Intelligence | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول الأبحاث الزيادة المتزايدة في انتشار اضطرابات الغدة الدرقية، مع التأكيد على ضرورة الكشف المبكر للتخفيف من الوفيات والمضاعفات. تستخدم الدراسة إطار تعلم الآلة المعزز من خلال تحليل شامل للميزات السريرية واستراتيجية التعلم الجماعي لتحسين دقة التشخيص والتنبؤ بتقدم المرض. من خلال تقييم سبعة عشر نموذجًا من نماذج تعلم الآلة، نفذ المؤلفون مصنف Ensemble ML…
-
الكشف المتقدم عن اضطرابات النوم باستخدام التعلم الجماعي متعدد الطبقات وتقنيات توازن البيانات المتقدمة
2025 | المؤلف: Muhammad Mostafa Monowar وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: علم وظائف الأعضاء (Physiology)تقدم البحث نموذجًا جديدًا للتجميع لاكتشاف اضطرابات النوم يستفيد من تقنيات التعلم الآلي لتعزيز دقة وموثوقية التشخيص. من خلال اعتماد نهج تجميع متعدد الطبقات، يدمج النموذج عدة خوارزميات، بما في ذلك الغابة العشوائية، SVM، الانحدار اللوجستي، KNN، وXGBoost، لالتقاط الميزات الأساسية لاضطرابات النوم بشكل فعال. تتضمن المنهجية تقنيات مثل تحديد العتبات، وتسجيل التنبؤ، وتحويل تسميات…
-
الكشف عن الأعطال وتصنيفها بشكل موثوق في خطوط نقل الطاقة عبر نماذج التعلم الآلي الجماعية
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: هندسة التحكم والأنظمة (Control and Systems Engineering)تتناول البحث القضية الحرجة لاكتشاف الأعطال في خطوط النقل، والتي تعتبر ضرورية لتوصيل الكهرباء لمسافات طويلة ولكنها غالبًا ما تواجه تحديات موثوقية بسبب الأعطال. يقترح الدراسة نهجًا جديدًا يستخدم خوارزميات التعلم الآلي، بما في ذلك الغابة العشوائية (RF)، وأقرب الجيران (KNN)، وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)، لتحليل أنماط الجهد والتيار لتصنيف الأعطال. تم تقديم…
-
توقع الضغوط المالية في مجموعات البيانات غير المتوازنة عالية الأبعاد: إطار تعلم جماعي متعدد الهياكل ذاتية التوجيه
2025 | المؤلف: Ruize Gao وآخرون | المجلة: Financial Innovation | المجال: المحاسبة (Accounting)تقدم ورقة البحث إطار عمل FinMHSPE، وهو نهج جديد للتنبؤ بالضغوط المالية (FDP) يعالج تحديات كبيرة مثل مجموعات البيانات عالية الأبعاد، وعدم توازن الفئات، وتحسين المعلمات. يستخدم الإطار طريقة تعلم متعددة الهياكل ذاتية التقدم (MHSPE)، التي تستفيد من المقارنات الزوجية عبر أطر زمنية متعددة وتقنية الحد الأقصى من الصلة والحد الأدنى من التكرار (mRMR) لتقليل…
-
كشف الحمل المعرفي من خلال تحسين ميزات القنوات الكهربائية الدماغية وتصنيف التجميع
2025 | المؤلف: Jammisetty Yedukondalu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تستقصي هذه الدراسة تقييم الحمل المعرفي من خلال تحليل إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، مع التركيز على استجابة الدماغ للمؤثرات التي تسبب التوتر. باستخدام تحليل المتوسط المحلي القوي (R-LMD)، تم تحليل بيانات EEG إلى خمسة أوضاع على مدى أربع ثوانٍ. تم استخدام خوارزمية تحسين الحساب الثنائي (BAO) لتقليل مساحة الميزات واستخراج ميزات متعددة المجالات، مما…
-
نموذج توقع مرض القلب باستخدام اختيار الميزات والتعلم العميق الجماعي مع وزن محسن
2025 | المؤلف: Iman S. Al-Mahdi وآخرون | المجلة: Computer Modeling in Engineering & Sciences | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم ورقة البحث نموذج هجين جديد لتوقع أمراض القلب يعالج بفعالية التعقيدات المرتبطة بالبيانات الطبية عالية الأبعاد. غالبًا ما تكافح طرق التوقع التقليدية مع الميزات غير ذات الصلة وتكاليف الحوسبة العالية، مما يؤدي إلى مشكلات مثل الإفراط في التكيف وسوء التعميم. للتغلب على هذه التحديات، يدمج النموذج المقترح اختيار الميزات عبر خوارزمية جينية (GA) ويستخدم…
-
توقعات قوية للسكري باستخدام نماذج تعلم الآلة الجماعية مع تقنية زيادة العينة للأقليات الاصطناعية
2024 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول هذه الورقة البحثية القضية الصحية العالمية الحرجة المتعلقة بمرض السكري، الذي يتميز بعدم استجابة الجسم الكافية للأنسولين أو نقص إنتاج الأنسولين، مما يؤدي إلى ارتفاع مستويات السكر في الدم ومضاعفات خطيرة مثل أمراض الكلى، وضعف الرؤية، ومشاكل القلب والأوعية الدموية. يقترح المؤلفون إطارًا قويًا لتوقع مرض السكري يستخدم تقنية زيادة العينة للأقليات الاصطناعية (SMOTE)…
-
نموذج قابل للتفسير قائم على التعلم العميق الجماعي لاكتشاف وتصنيف أورام الدماغ
2024 | المؤلف: Khalid M. Hosny وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تركز الأبحاث على الحاجة الملحة للتصنيف الدقيق والكشف عن أورام الدماغ، التي تعد من الأسباب الرئيسية للوفيات. لمعالجة قيود طرق التعلم العميق التقليدية، التي تتطلب غالبًا وقت تدريب طويل، يقترح المؤلفون نهجًا جماعيًا يستفيد من التعلم الانتقالي مع النماذج المدربة مسبقًا DenseNet121 و InceptionV3. تم تصميم هذا النموذج لتصنيف ثلاثة أنواع من أورام الدماغ: السحائية،…