الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: شبكة عصبية متكررة
-
الشبكات العصبية التلافيفية، والشبكات العصبية المتكررة، والمحولات في التعرف على الحركة البشرية: استعراض ونموذج هجين
2025 | المؤلف: Khaled Alomar وآخرون | المجلة: Artificial Intelligence Review | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه القسم نظرة عامة على التعرف على أفعال الإنسان (HAR)، مع تسليط الضوء على أهميته في مجالات مختلفة مثل التطبيقات الطبية والتعليمية والمراقبة. لقد تأثر تقدم HAR بشكل كبير بتبني الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) والشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، التي حسنت استخراج وفهم البيانات المعقدة. مؤخرًا، ظهرت المحولات البصرية (ViTs) كبديل قوي، مما يدل على…
-
شبكة عصبية متكررة مدعومة بالإنترنت للأشياء لتحسين التعرف على النشاط البشري مع تحسين التحديد والتصنيف
2025 | المؤلف: Naif Al Mudawi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث نظامًا قويًا للتعرف على النشاط البشري (HAR) والتحديد المكاني، مستفيدة من بيانات الأجهزة الذكية. يستخدم النظام فلتر تشيبيشيف من النوع الأول لإزالة الضوضاء من إشارات الإدخال، يليه استخراج الميزات من خلال فروع متوازية مخصصة لـ HAR والتحديد المكاني. يتم استخدام خوارزمية بوروتا لاختيار الميزات الأكثر معلوماتية، والتي يتم تحسينها بعد ذلك باستخدام…
-
تقييم فعالية الذاكرة طويلة وقصيرة المدى والشبكة العصبية الاصطناعية في التنبؤ بتركيزات الأوزون اليومية في مدينة لياوتشينغ
2025 | المؤلف: Qingchun Guo وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تتناول ورقة البحث القضية المهمة لتلوث الأوزون في مدينة لياوتشينغ، التي تفاقمت بسبب التصنيع السريع والتحضر. وتؤسس نماذج الذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (LSTM) والشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) للتنبؤ بتركيزات الأوزون من 2014 إلى 2023. تشير النتائج إلى أن نموذج LSTM يتفوق على نموذج ANN، حيث يظهر زيادة في معامل التحديد ($R^2$) من 0.6779 إلى 0.6939،…
-
دراسة توقعات انبعاثات ثاني أكسيد الكربون اليومية من خلال تحليل مقارن لنماذج التعلم الآلي، التعلم العميق، والنماذج الإحصائية
2025 | المؤلف: Adewole Adetoro Ajala وآخرون | المجلة: Environmental Science and Pollution Research | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تستكشف هذه الدراسة توقعات انبعاثات ثاني أكسيد الكربون اليومية من 1 يناير 2022 إلى 30 سبتمبر 2023، عبر أربعة من أعلى المناطق المصدرة: الصين، الهند، الولايات المتحدة، والاتحاد الأوروبي 27 والمملكة المتحدة. تقيم أداء 14 نموذجًا، بما في ذلك أربعة نماذج إحصائية (ARMA، ARIMA، SARMA، SARIMA)، وثلاثة نماذج تعلم آلي (آلة الدعم الناقل، الغابة العشوائية،…
-
التعلم العميق لمراقبة الأمراض المعدية من خلال دمج إنترنت الأشياء للاستجابة السريعة
2024 | المؤلف: Subramanian Sumithra وآخرون | المجلة: International Journal of Power Electronics and Drive Systems/International Journal of Electrical and Computer Engineering | المجال: النمذجة والمحاكاة (Modeling and Simulation)تتناول هذه الورقة البحثية تطوير بنية لمراقبة الأمراض المعدية تستفيد من تقنيات التعلم العميق وإنترنت الأشياء (IoT) لتعزيز التشخيص المبكر والتدخل في الأمراض المعدية الناشئة والأوبئة. يستخدم النظام المقترح الشبكات العصبية المتكررة (RNNs)، وخاصة الشبكات ذات الذاكرة قصيرة وطويلة الأمد (LSTM)، لتحليل البيانات المتسلسلة من أجهزة إنترنت الأشياء مثل أجهزة قياس الحرارة الذكية وأجهزة الاستشعار…
-
آراء HESS: لا تدرب شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) على حوض واحد فقط
2024 | المؤلف: Frederik Kratzert وآخرون | المجلة: Hydrology and earth system sciences | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)في مجال علوم الهيدرولوجيا، أصبحت تقنيات التعلم الآلي، وخاصة الشبكات العصبية الذاكرة الطويلة القصيرة (LSTM)، ذات أهمية متزايدة لنمذجة هطول الأمطار والجريان السطحي. ومع ذلك، فإن مشكلة شائعة تم تحديدها في الأدبيات هي تدريب هذه النماذج على مجموعات بيانات صغيرة ومتجانسة، غالبًا ما تكون مستمدة من حوض هيدرولوجي واحد. يجادل هذا الورقة بأن نماذج LSTM…
-
توقع أسعار الأسهم في السلاسل الزمنية بناءً على خوارزمية جينية (GA) – شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)
2024 | المؤلف: Xinye Sha | المجلة: Advances in Economics Management and Political Sciences | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الورقة البحثية خوارزمية جديدة للتنبؤ بالسلاسل الزمنية تدمج تحسين الخوارزمية الجينية (GA) مع شبكة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) للتنبؤ بأسعار الأسهم، مع معالجة التحديات التي تطرحها عصر البيانات الكبيرة. تبدأ المنهجية بتحليل إحصائي وصفي لبيانات الأسهم، تليها بناء وتدريب نموذج GA-LSTM. تؤدي عملية التحسين إلى تقليل كبير في متوسط الخطأ المطلق (MAE)…
-
ضبط الشبكات العصبية القائمة على الانتباه من نوع الذاكرة القصيرة والطويلة لاكتشاف مرض باركنسون باستخدام تحسينات ميتاهيرستية معدلة
2024 | المؤلف: Aleksa Ćuk وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق الشبكات العصبية ذات الذاكرة الطويلة والقصيرة (LSTM) مع آليات الانتباه للكشف المبكر عن مرض باركنسون (PD) باستخدام بيانات اختبار المشي المزدوج. يُعتبر مرض باركنسون اضطرابًا تنكسيًا عصبيًا يتميز بأعراض مثل الرعشات أثناء الراحة وبطء الحركة، حيث يعتمد التشخيص بشكل أساسي على التقييم السريري، والذي غالبًا ما يكون ذاتيًا وغير دقيق.…