الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: غابة عشوائية
-
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…
-
التقييم المقارن لنماذج التعلم الآلي لرسم خرائط قابلية الانزلاق: التركيز على التحقق والدقة
2025 | المؤلف: Mohamed M. Abdelkader وآخرون | المجلة: Natural Hazards | المجال: الإدارة والرصد والسياسات والقانون (Management, Monitoring, Policy and Law)تستكشف هذه الدراسة فعالية ثلاثة نماذج تعلم آلي—الانحدار اللوجستي (LR)، الغابة العشوائية (RF)، وآلة الدعم المتجه (SVM)—في إنشاء خرائط عرضة الانزلاق الأرضي الدقيقة (LSM) لمنطقة جبلية تقع جنوب شرق القاهرة، مصر. باستخدام مجموعة بيانات تتكون من 183 موقع انزلاق أرضي و183 موقع غير انزلاق أرضي، استخدمت الدراسة أربعة عشر عاملاً شرطياً عبر فئات متنوعة، بما…
-
الطب الانتقالي المدفوع بالذكاء الاصطناعي: إطار عمل للتعلم الآلي لتوقع نتائج الأمراض وتحسين الرعاية المتمحورة حول المريض
2025 | المؤلف: Laith Abualigah وآخرون | المجلة: Journal of Translational Medicine | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث إطار عمل جديد يعتمد على الذكاء الاصطناعي يجمع بين آلات تعزيز التدرج (GBM) والشبكات العصبية العميقة (DNN) لتعزيز الأداء التنبؤي في الطب الانتقالي. يتناول هذا الإطار تحديات كبيرة مثل مجموعات البيانات غير المتجانسة، عدم التوازن في الفئات، وقابلية التوسع، والتي أعاقت التطبيق الفعال لتعلم الآلة في الرعاية الصحية. تم تقييمه على مجموعتين…
-
دمج الانحدار باستخدام عملية غاوسي والتجمع باستخدام K means لتحسين نمذجة جريان الأمطار على المدى القصير
2025 | المؤلف: Özgür Kişi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم وتقنيات المياه (Water Science and Technology)تقدم هذه الدراسة نموذجًا هجينًا جديدًا، وهو الانحدار باستخدام العمليات الغاوسية المدمجة مع تجميع K-means (GPR-K-means)، يهدف إلى تحسين توقعات تدفق الأمطار-الجريان على المدى القصير. باستخدام بيانات هطول الأمطار وتدفق الأنهار الساعية من حوض أورجيفال في فرنسا (1970-2012)، تم تقييم النموذج مقابل نماذج GPR المستقلة ونماذج الانحدار باستخدام المكونات الرئيسية (PCR) عبر أربعة آفاق توقع:…
-
إطار التعلم الآلي الهجين للصيانة التنبؤية واكتشاف الشذوذ في بطاريات الليثيوم أيون باستخدام غابة عشوائية محسّنة
2025 | المؤلف: R. Seshu Kumar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: هندسة السيارات (Automotive Engineering)تقدم هذه الورقة البحثية إطار عمل جديد للصيانة التنبؤية مصمم لتعزيز أداء وعمر بطاريات الليثيوم أيون، التي تُستخدم بشكل متزايد في المركبات الكهربائية وأنظمة تخزين الطاقة. يستخدم الإطار خوارزمية غابة عشوائية محسّنة (IRF) تدمج تشخيصات الصحة في الوقت الحقيقي مع تقدير حالة الشحن (SOC)، مما يعالج قيود أنظمة إدارة البطاريات الحالية. من خلال تحليل الميزات…
-
تقدير الكتلة الحيوية فوق الأرض لأنواع الغابات المختلفة في شينجيانغ بناءً على التعلم الآلي
2025 | المؤلف: Zhou Jia وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تتناول هذه الدراسة الحاجة الملحة لتقديرات دقيقة للكتلة الحيوية فوق الأرض (AGB) في نظم الغابات البيئية، وبشكل خاص في شينجيانغ، حيث تفتقر خرائط توزيع AGB على مستوى المقاطعة حالياً. تركز الدراسة على أربعة أنواع رئيسية من الغابات – غابة الإبر الخضراء الدائمة (ENF)، غابة الإبر المتساقطة (DNF)، غابة الأوراق العريضة المتساقطة (DBF)، والغابة المختلطة (MF)…
-
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…
-
تحليل ميزات مجال التردد لتصنيف المشاعر المستحثة باستخدام إشارات EEG
2025 | المؤلف: Samannaya Adhikari وآخرون | المجلة: Experimental Brain Research | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تبحث الدراسة في استخدام إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) للتعرف على المشاعر، مع التركيز بشكل خاص على المشاعر التي تثيرها المحفزات البصرية مثل السعادة، والحزن، والخوف. من خلال استخدام تحليل الوضع المتغير (VMD) لتحليل إشارات EEG المنظفة، تستخرج الدراسة ميزات نطاق التردد من الوظائف الوضعية الجوهرية (IMFs). يتم استخدام نهج النافذة المنزلقة لمدة 3 ثوانٍ…
-
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…