الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: شبكة عصبية تلافيفية
-
الكشف عن نوبات الصرع من إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي بناءً على نموذج التعلم العميق 1D CNN-LSTM باستخدام تحويل الموجات المنفصلة
2025 | المؤلف: Homa Kashefi Amiri وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تبحث الدراسة في الكشف التلقائي عن نوبات الصرع من إشارات EEG، والتي تتميز بنشاط كهربائي مفرط في الدماغ. تتضمن المنهجية استخراج نطاقات EEG باستخدام تحويل المويجات المتقطع (DWT) ودمجها في متجه ميزات. ثم تتم معالجة هذا المتجه من خلال شبكة عصبية تلافيفية أحادية البعد (CNN) لالتقاط المعلومات المكانية، تليها طبقة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)…
-
الشبكات العصبية التلافيفية الكمومية-الكلاسيكية-الكمومية الهجينة
2025 | المؤلف: Changzhou Long وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم البحث شبكة عصبية تلافيفية هجينة كمومية-تقليدية-كمومية (QCQ-CNN) جديدة تدمج مرشحات تلافيفية كمومية، وطبقات شبكة عصبية تلافيفية تقليدية (CNN)، ومصنف شبكة عصبية كمومية قابلة للتدريب (QNN). تهدف هذه البنية إلى تعزيز تعبير حدود القرار في مهام تصنيف الصور من خلال دمج معلمات كمومية قابلة للتعديل، وبالتالي معالجة القيود الموجودة في النماذج السابقة مثل الشبكات العصبية…
-
تحليل مقارن لهياكل التعلم العميق في توقع الطاقة الشمسية
2025 | المؤلف: Montaser Abdelsattar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تدرس هذه الدراسة فعالية هياكل التعلم العميق (DL) المختلفة في توقع الطاقة الشمسية، باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 4200 سجل تاريخي و20 ميزة من الميزات الجوية والفلكية. تم مقارنة ثمانية نماذج: Autoencoder، وLong Short-Term Memory (LSTM)، وGated Recurrent Unit (GRU)، وSimple Recurrent Neural Network (SimpleRNN)، وConvolutional Neural Network (CNN)، وTemporal Convolutional Network (TCN)، وTransformer، وLightweight…
-
منح الأبقار صوتاً رقمياً – البيوأكوستيك والذكاء الاصطناعي في إدارة الثروة الحيوانية الدقيقة – مراجعة
2025 | المؤلف: Mayuri Kate وآخرون | المجلة: Annals of Animal Science | المجال: الحيوانات الصغيرة (Small Animals)تستكشف هذه المراجعة استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) لفك شفرة أصوات الماشية، والتي تعمل كمؤشرات على حالاتهم الفسيولوجية والعاطفية. من خلال تحليل أكثر من 120 دراسة، يتتبع المؤلفون التطور من معالجة الإشارات التقليدية وتعلم الآلة إلى نماذج التعلم العميق المتقدمة. يحددون التحديات الرئيسية، بما في ذلك ندرة البيانات، والقدرة المحدودة على التعميم عبر المزارع المختلفة،…
-
كشف سرطان الفم عبر شبكة CNN الفانيلا المحسّنة بواسطة مُحسّن البروتوزوا الاصطناعي المحسن
2025 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: أمراض اللثة (Periodontics)في هذه الدراسة، تم تقديم طريقة جديدة لاكتشاف سرطان الفم، مستفيدة من بنية شبكة الأعصاب التلافيفية (CNN) المعدلة مع تحسينات مثل تطبيع الدفعات، وتنظيم التسرب، وتصميم كتلة تلافيفية مخصصة. تستخدم الطريقة مُحسِّن البروتوزوا الاصطناعي المحسن (IAPO)، الذي يقوم بتحسين مُحسِّن البروتوزوا الاصطناعي الأصلي من خلال استراتيجية بحث مبتكرة وضبط معلمات تكيفية، مما يؤدي إلى تحسين…
-
تعزيز تصنيف إشارات EEG في واجهات الدماغ والحاسوب باستخدام نماذج التعلم العميق الهجينة
2025 | المؤلف: Abir Das وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تبحث هذه الدراسة في تحسين تصنيف تخيل الحركة (MI) في واجهات الدماغ-الكمبيوتر (BCIs) من خلال تقنيات التعلم الآلي المتقدمة والتعلم العميق. تؤكد الدراسة على أهمية تصنيف بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) بدقة، والتي تتم معالجتها من خلال ثلاث مراحل: معالجة البيانات المسبقة، استخراج الميزات، والتصنيف. من خلال تقييم خمسة مصنفات تقليدية—أقرب الجيران (KNN)، مصنف الدعم…
-
شبكة عصبية تلافيفية من نوع EfficientNet-B0 معدلة بدقة لتصنيف دقيق وفعال لأمراض أوراق التفاح
2025 | المؤلف: Ali Hassan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم هذه الورقة البحثية شبكة عصبية تلافيفية (CNN) من نوع EfficientNet-B0 تم ضبطها بدقة، مصممة للتصنيف الآلي لأمراض أوراق التفاح، وهو أمر حاسم لإدارة المحاصيل بشكل فعال. يستخدم النموذج قاعدة EfficientNet-B0 المدربة مسبقًا، معززة بتعديلات معمارية مثل طبقة التجميع الأقصى العالمية (GMP)، والتسرب، والتنظيم. لمواجهة عدم توازن الفئات وتعزيز التعميم، نفذ المؤلفون استراتيجية تدريب شاملة…
-
التعلم العميق لأمن الشبكات: نموذج Attention-CNN-LSTM لاكتشاف التسلل بدقة
2025 | المؤلف: Abdullah Mujawib Alashjaee | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم البحث نموذج هجين من Attention-CNN-LSTM لاكتشاف التسلل في الشبكات، موضحًا فعاليته من خلال تحليل بيانات حركة الشبكة. يستفيد النموذج من الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لاستخراج الميزات من البيانات الخام وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) لتحليل الأحداث الزمنية. حقق معدلات دقة عالية بلغت 97.5% على مجموعة بيانات Bot-IoT و94.8% على مجموعة بيانات NSL-KDD، إلى…
-
الشبكات الطبوغرافية من النهاية إلى النهاية كنماذج لتشكيل الخرائط القشرية والسلوك البصري البشري
2025 | المؤلف: Zejin Lu وآخرون | المجلة: Nature Human Behaviour | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)يتناول هذا القسم أهمية التنظيم الطبوغرافي في نظام الرؤية لدى الرئيسيات ويقدم نموذجًا حسابيًا جديدًا يسمى الشبكات العصبية الطبوغرافية الكاملة (All-TNNs) لمعالجة قيود الشبكات العصبية التلافيفية التقليدية (CNNs). على عكس CNNs، التي تتعلم ميزات موحدة عبر الأبعاد المكانية، تم تصميم All-TNNs لتطوير ميزات تعكس الخرائط السلسة للتوجه وانتقائية الفئة المميزة لرؤية الرئيسيات. لا يعزز هذا…
-
تشخيص الأمراض العصبية التنكسية المعتمد على EEG: تحليل مقارن للطرق التقليدية ونماذج التعلم العميق
2025 | المؤلف: B R Nayana وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تبحث الدراسة في تشخيص الخرف باستخدام إشارات EEG، مدفوعة بالزيادة العالمية في انتشار الحالة بسبب عوامل نمط الحياة والبيئة. تستخدم الدراسة ثلاث منهجيات: نهج تقليدي للتعلم الآلي باستخدام مصنف Random Forest بعد المعالجة المسبقة واستخراج الميزات من كثافة الطيف الترددي، ونموذج شبكة عصبية تلافيفية 1D (CNN) يتم تغذيته بإشارات EEG المعالجة مسبقًا، ونموذج CNN ثنائي…