الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: متانة
-
الشبكات العصبية المستنيرة بالمعلومات الفيزيائية القوية
2024 | المؤلف: Sergio Rojas وآخرون | المجلة: Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)في هذا القسم، يقدم المؤلفون نسخة قوية من طريقة الشبكات العصبية المدعومة بالمعلومات الفيزيائية المتغيرة (RVPINNs)، والتي تعزز إطار عمل VPINNs الحالي. تحدد طريقة RVPINNs دالة خسارة تربيعية باستخدام صيغة متغيرة من نوع بيتروف-غاليركين للمعادلات التفاضلية الجزئية (PDEs)، حيث يتم تمثيل مساحة التجربة بواسطة مجموعة الشبكات العصبية العميقة (DNN) وتكون مساحة الاختبار مساحة متجهية ذات…
-
تقييم القوة ضد أسوأ انحياز نشر باستخدام تحليل ميتا بسيط
2024 | المؤلف: Maya B. Mathur | المجلة: BMJ | المجال: الإحصاء والاحتمالات واللايقين (Statistics, Probability and Uncertainty)تقدم هذه المقالة طريقة لتقييم متانة التحليلات التلوية ضد انحياز النشر، مع التركيز بشكل خاص على الانحياز الذي يفضل الدراسات المؤكدة – تلك التي تنتج قيم P ذات دلالة إحصائية وتقديرات نقطية مواتية. النهج المقترح، الذي يُطلق عليه تحليل تلوى للدراسات غير المؤكدة، يتضمن فقط الدراسات التي تبلغ عن قيم P غير دالة إحصائياً أو…
-
مطابقة الميزات المحلية باستخدام التعلم العميق: استعراض
2024 | المؤلف: Shibiao Xu وآخرون | المجلة: Information Fusion | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم هذه القسم نظرة شاملة على مطابقة الميزات المحلية في رؤية الكمبيوتر، مع تسليط الضوء على تطبيقاتها في استرجاع الصور، وإعادة بناء ثلاثية الأبعاد، والتعرف على الكائنات. تحدد فئتين رئيسيتين من طرق مطابقة الميزات المحلية: المعتمدة على الكاشف وغير المعتمدة على الكاشف. تشمل فئة المعتمدة على الكاشف أساليب مثل اكتشاف ثم وصف، والاكتشاف والوصف المشترك،…
-
مُحسّن كاي-مينز الرمادي المثقل المعزز: خوارزمية ميتاهيرستية محسّنة لمشاكل تجميع البيانات
2024 | المؤلف: M. Premkumar وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه الدراسة المحسن القائم على تجميع K-means المعروف باسم KCGWO، وهو نسخة محسنة من المحسن التقليدي للذئب الرمادي (GWO) يهدف إلى تحسين كفاءة تجميع البيانات. يدمج KCGWO مبادئ خوارزمية K-means ويقدم عامل وزن ديناميكي لتعزيز قدرات الاستكشاف والاستغلال لـ GWO، والتي غالبًا ما تكون غير كافية لتجميع فعال. تم اختبار الخوارزمية بدقة على عشرة…
-
بنية هجينة متقدمة من LSTM-المحول للتنبؤ المتعدد المهام في أنظمة الهندسة في الوقت الحقيقي
2024 | المؤلف: Kaiwen Cao وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة البحرية (Ocean Engineering)في هذا البحث، يقدم المؤلفون بنية هجينة جديدة تجمع بين شبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM) والمحولات، مصممة خصيصًا للتنبؤات المتعددة المهام في الوقت الحقيقي في الأنظمة الهندسية، مثل الحفر تحت الأرض وإدارة مياه الأمطار الخضراء. يستفيد النموذج المقترح من التقدم في آليات الانتباه ونمذجة التسلسل، مما يعزز الأداء التشغيلي والسلامة والكفاءة. من خلال دمج…
-
اختيار الموقع لمحطة طاقة الرياح البحرية باستخدام مقياس المسافة الضبابية الحدسية ذو القيم الفاصلة – طريقة RANCOM-WISP
2024 | المؤلف: Pratibha Rani وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم البحث نموذجًا لاتخاذ القرار لاختيار المواقع المثلى لمحطات طاقة الرياح البحرية (OWPS) من خلال دمج معايير متعددة ومعالجة عدم اليقين من خلال إطار مجموعة ضبابية حدية ذات قيمة (IVIFS). تم تقديم مقياس مسافة جديد لتحديد الفروق بين IVIFSs، مما يساعد في تحديد الأوزان الموضوعية لمعايير الاختيار. يتم استخدام نموذج RANking COMparison (RANCOM) لاشتقاق الأوزان…
-
توقع أسعار العقود الآجلة للسلع الزراعية بناءً على نموذج توقع هجين جديد يجمع بين تقنية التحلل التربيعي ونموذج LSTM
2024 | المؤلف: Tingting Zhang وآخرون | المجلة: Frontiers in Sustainable Food Systems | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تتناول ورقة البحث استقرار أسواق العقود الآجلة الزراعية، مع التأكيد على أهمية التنبؤات الدقيقة للأسعار من أجل التنمية الاجتماعية والاقتصادية. تقدم نموذج VMD-SGMD-LSTM جديد يدمج تحليل الوضع المتغير (VMD) وطريقة الانحدار العشوائي (SGMD) مع الشبكات العصبية الذاكرة الطويلة والقصيرة الأجل (LSTM) لتعزيز دقة التنبؤ. يقوم النموذج أولاً بتفكيك بيانات أسعار العقود الآجلة الأصلية باستخدام VMD،…
-
الانحدار اللوجستي الوظيفي القوي
2024 | المؤلف: Berkay Akturk وآخرون | المجلة: Advances in Data Analysis and Classification | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)يتناول القسم تطوير إجراء تقدير قوي لتحليل الانحدار اللوجستي الوظيفي (FlogitR)، والذي يعالج حساسية طرق تقدير المعلمات التقليدية تجاه القيم الشاذة. الطريقة المقترحة تستخدم تحليل المكونات الرئيسية الوظيفية القوي (RFPCA) لإسقاط ملاحظات المتنبئين الوظيفيين على فضاءات فرعية ذات أبعاد نهائية، مما يقلل من تأثير القيم الشاذة. يتم تقدير معاملات الانحدار اللوجستي باستخدام مقدر من نوع…
-
دليل العملية للدراسات الاستنتاجية باستخدام بيانات الرعاية الصحية من الممارسة السريرية الروتينية لتقييم التأثيرات السببية للأدوية (PRINCIPLED): اعتبارات من مركز الابتكار في FDA Sentinel
2024 | المؤلف: Rishi Desai وآخرون | المجلة: BMJ | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)يتناول القسم دور الدراسات غير التدخلية (الملاحظة) في معالجة الفجوات في الأدلة التي قد لا تغطيها التجارب العشوائية، مستفيدًا من بيانات الرعاية الصحية من الرعاية السريرية الروتينية، مثل مطالبات التأمين الصحي والسجلات الصحية الإلكترونية. على الرغم من وجود أدوات تقييم متنوعة لتقييم صلاحية هذه الدراسات، إلا أنه يفتقر إلى إرشادات عملية لإجراءها وتحليلها. لمعالجة ذلك،…
-
فك تنوع البيانات المعقدة في التعرف على الأهداف الصوتية تحت الماء من خلال مزيج من الخبراء القائم على الالتفاف
2024 | المؤلف: Yuan Xie وآخرون | المجلة: Expert Systems with Applications | المجال: علم المحيطات (Oceanography)تناقش هذه القسم التحديات المتعلقة بالتعرف على الأهداف الصوتية تحت الماء، وذلك بسبب الطبيعة المعقدة للإشارات تحت الماء، التي تظهر تنوعًا عاليًا داخل الفئات وتشابهًا بين الفئات. لمواجهة هذه التحديات، يقترح المؤلفون نموذج مزيج من الخبراء القائم على الالتفاف (CMoE) الذي يستخدم طبقات خبراء متعددة كمتعلمين مستقلين، مكملًا بطبقة توجيه تقوم بتعيين الخبراء بناءً على…