الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: متوسط الخطأ التربيعي
-
AnEEG: استغلال التعلم العميق لإزالة الفنون بشكل فعال من بيانات EEG
2024 | المؤلف: Zhenyun Du وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تقدم البحث “AnEEG”، وهو نموذج جديد للتعلم العميق مصمم لتحسين جودة إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) من خلال إزالة مختلف العوامل المعيقة مثل ومضات العين، ونشاط العضلات، والضوضاء البيئية بشكل فعال. باستخدام شبكة خصومة توليدية (GAN) مدمجة مع طبقات الذاكرة طويلة وقصيرة الأجل (LSTM)، يظهر AnEEG أداءً متفوقًا مقارنةً بتقنيات تحليل الموجات التقليدية. تكشف التقييمات…
-
تقدير عمر الإنسان باستخدام التعلم الآلي على الأشعة السينية البانورامية للمرضى البرازيليين
2024 | المؤلف: Willian Vieira de Oliveira وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الآثار (Archeology)تستكشف هذه الورقة البحثية دمج التقنيات الإشعاعية ومنهجيات التعلم الآلي المتقدمة لتعزيز تقدير العمر في العلوم الجنائية. باستخدام مجموعة بيانات جديدة تتكون من 12,827 صورة أشعة بانورامية للأسنان من السكان البرازيليين، تستخدم الدراسة نموذج InceptionV4 المعدل مع تقنيات زيادة البيانات، محققة خطأ مطلق متوسط للاختبار قدره 3.1 سنوات وقيمة R-squared تبلغ 95.5%. يحدد النموذج بفعالية…
-
إدارة الطاقة وتوقع الطاقة المعتمدة على التعلم الآلي في الشبكات الصغيرة المتصلة بالشبكة مع مصادر طاقة موزعة متعددة
2024 | المؤلف: Arvind R. Singh وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: هندسة التحكم والأنظمة (Control and Systems Engineering)تبحث الورقة البحثية في دمج مصادر الطاقة المتجددة في الشبكات الصغيرة المتصلة بالشبكة، مع التركيز على تطبيق الانحدار باستخدام دعم المتجهات (SVR) لتحسين توقعات توليد الطاقة وإدارة الطاقة. يستخدم نموذج SVR بيانات إنتاج الطاقة التاريخية، وأنماط الطقس، وظروف الشبكة، مما يؤدي إلى تقليل كبير في مقاييس الخطأ مقارنة بنماذج الانحدار الخطي التقليدية. على وجه التحديد،…
-
نماذج التعلم العميق المدفوعة بالمتغيرات الخارجية لتحسين توقعات الأسعار لمحاصيل TOP في الهند
2024 | المؤلف: G. H. Harish Nayak وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تتناول الدراسة الحاجة الملحة للتنبؤ بأسعار السلع الزراعية بدقة في الهند، وخاصة بالنسبة للمحاصيل الرئيسية مثل الطماطم والبصل والبطاطس (TOP). تواجه النماذج التقليدية القياسية قيودًا بسبب افتراضاتها الصارمة، بينما تفتقر أساليب التعلم الآلي (ML) إلى استخراج الميزات التلقائي. بالمقابل، تم استكشاف نماذج التعلم العميق (DL)، وخاصة NBEATSX وTransformerX، لقدراتها المتقدمة في استخراج الميزات. استخدمت الدراسة…
-
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)…
-
التعرف على الاكتئاب باستخدام نموذج تدريب مسبق قائم على الصوت
2024 | المؤلف: Xiangsheng Huang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس التجريبي والمعرفي (Experimental and Cognitive Psychology)تقدم البحث نهجًا مبتكرًا لفحص الاكتئاب المبكر من خلال تحليل بيانات الصوت، مع معالجة تحدي حجم مجموعة البيانات المحدودة. باستخدام نموذج wav2vec 2.0 كمستخرج للميزات، يلتقط الدراسة بفعالية ميزات صوتية عالية الجودة من الصوت الخام. يتم استخدام شبكة ضبط صغيرة للتصنيف، مما يؤدي إلى نتائج مثيرة للإعجاب على مجموعة بيانات DAIC-WOZ، مع دقة تصنيف ثنائية…
-
مجموعة بيانات تغطية الثلوج الجزئية المملوءة بفجوات السحب اليومية من MODIS لمنطقة برج المياه الآسيوي (2000–2022)
2024 | المؤلف: Fangbo Pan وآخرون | المجلة: Earth system science data | المجال: علوم الغلاف الجوي (Atmospheric Science)تتناول هذه الدراسة الحاجة إلى منتجات تغطية الثلوج الجزئية المملوءة بفجوات السحب اليومية بدقة على المدى الطويل في منطقة برج المياه الآسيوي (AWT)، والتي تعتبر حيوية لأبحاث تغير المناخ والهيدرولوجيا. استخدم المؤلفون خوارزمية تحليل مزيج الطيف متعدد الأعضاء مع استخراج الأعضاء التلقائي (MESMA-AGE) وخوارزمية التداخل الزمني المكاني متعددة الخطوات (MSTI) لإنشاء منتج تغطية الثلوج الجزئية…
-
تقدير الوسيط النهائي النيوتروصوفي باستخدام مقاييس قوية للمتغير المساعد
2024 | المؤلف: Saadia Masood وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)تستكشف هذه الدراسة الإحصاءات النيوتروسوفية كامتداد للإحصاءات الكلاسيكية والغامضة للتعامل مع عدم اليقين في البيانات. من خلال استخدام قياسات دقيقة لمتغير مساعد، تقدم البحث مقدرات جديدة للوسيط السكاني المجهول، والتي تكون فعالة بشكل خاص في تحليل البيانات الغامضة أو غير الواضحة. على عكس الطرق التقليدية التي تعطي تقديرات نقطة واحدة، توفر المقدرات المقترحة نطاقات تشير…
-
الشبكات العصبية المستندة إلى الفيزياء لحل مشاكل التدفق المودلة بواسطة معادلات المياه الضحلة ثنائية الأبعاد بدون بيانات مصنفة
2024 | المؤلف: Xin Qi وآخرون | المجلة: Journal of Hydrology | المجال: الفيزياء الإحصائية وغير الخطية (Statistical and Nonlinear Physics)تستكشف هذه الورقة البحثية استخدام الشبكات العصبية المستنيرة بالفيزياء (PINNs) لمعالجة مشاكل تدفق السطح الحر الموصوفة بمعادلات المياه الضحلة ثنائية الأبعاد (SWEs). قام المؤلفون بتطوير وتقييم نوعين من PINNs: شبكة عصبية متصلة بالكامل مستنيرة بالفيزياء (PIFCN) وشبكة عصبية تلافيفية مستنيرة بالفيزياء (PICN). من خلال دمج SWEs مع الشروط الأولية والحدودية في دالة الخسارة، تلغي PINNs…
-
طريقة توقع قصيرة الأجل لتوليد الطاقة الكهروضوئية تعتمد على نموذج TCN-ECANet-GRU الهجين
2024 | المؤلف: Xiuli Xiang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم ورقة البحث طريقة جديدة للتنبؤ بالطاقة الشمسية (PV) على المدى القصير باستخدام نموذج هجين يجمع بين الشبكات التلافيفية الزمنية (TCNs) ووحدات التكرار المغلقة (GRUs)، معززة بشبكة انتباه القناة الفعالة (ECANet)، المشار إليها باسم TCN-ECANet-GRU. تتناول هذه الطريقة قيود طرق الانحدار التقليدية وتنبؤات السلاسل الزمنية في التنبؤ بدقة بإنتاج الطاقة الشمسية بسبب تعقيدات الظروف الجوية…
