الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: متوسط الخطأ المطلق
-
تطبيق التعلم الآلي القابل للتفسير القائم على SHAP في توقع العمر المتبقي المفيد لأنظمة محركات الطائرات
2026 | المؤلف: C. Z. Yuan وآخرون | المجلة: International Journal of Machine Learning and Cybernetics | المجال: هندسة التحكم والأنظمة (Control and Systems Engineering)تقدم هذه الدراسة إطار عمل لتعلم الآلة القابل للتفسير باستخدام SHAP (SHapley Additive exPlanations) للتنبؤ بالعمر المتبقي المفيد (RUL) لأنظمة التوربينات، تم تقييمه باستخدام مجموعة بيانات NASA C-MAPSS. من بين ثمانية خوارزميات تعلم الآلة التي تم تقييمها، برز LightGBM كالأكثر فعالية، حيث حقق خطأ الجذر التربيعي المتوسط (RMSE) قدره 36.68، وخطأ متوسط مطلق (MAE) قدره…
-
نهج التعلم العميق لتصحيح دقة فائقة لعيوب حركة تصوير الرنين المغناطيسي للدماغ من أجل قياس حجم الحُصيني بدقة
2026 | المؤلف: Nobukiyo Yoshida وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تستكشف هذه الدراسة فعالية شبكة تحسين العمق المعزز (EDSR) في التخفيف من عيوب الحركة في صور الرنين المغناطيسي للدماغ وتعزيز دقة قياسات الحصيني الحجمية. شارك ما مجموعه 24 بالغًا صحيًا، حيث خضعوا لعملية تصوير واحدة دون حركة متعمدة (OI) وعمليتين تصوير مع حركات رأس موجهة، مما أدى إلى صور مشوشة بالحركة (MI). تم تطبيق EDSR…
-
تحسين التنبؤات بفترة ما بعد الوفاة من خلال الميتابولوم البشري وتعلم الآلة
2026 | المؤلف: Rasmus Magnusson وآخرون | المجلة: Nature Communications | المجال: علم الحشرات (Insect Science)في هذا القسم، يقوم المؤلفون بالتحقيق في القدرات التنبؤية لنماذج التعلم الآلي الخاضعة للإشراف المختلفة لتوقع فترة ما بعد الوفاة (PMI) (من المحتمل أن تكون مقياسًا أو مؤشرًا محددًا). قاموا بإنشاء مجموعة من النماذج، بما في ذلك الانحدار المتدرج، LASSO، الانحدار باستخدام دعم المتجهات (SVR)، الانحدار باستخدام الغابة العشوائية، الانحدار باستخدام تعزيز التدرج، وأقرب الجيران…
-
الاستفادة من التعلم الانتقالي للتقدير الدقيق لحواجز هجرة الأيونات في المواد الصلبة
2026 | المؤلف: Reshma Devi وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: كيمياء المواد (Materials Chemistry)في هذا القسم، يتناول المؤلفون التحدي الحاسم المتمثل في توقع حاجز هجرة الأيونات ($E_m$) في المواد الصلبة، والذي يؤثر بشكل كبير على أداء التطبيقات مثل البطاريات، وخلايا الوقود، وأجهزة الاستشعار الكهروكيميائية. غالبًا ما كانت الطرق التقليدية لتحديد المواد ذات $E_m$ المنخفض تعتمد على أوصاف غير دقيقة. للتغلب على هذا القيد، يقترح المؤلفون بنية قائمة على…
-
إطار CNN-MLP لتوقع مناطق الغابات المحترقة باستخدام خوارزمية PSO-WOA
2026 | المؤلف: Mohamed H. Mousa وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: التغيرات الكوكبية والعالمية (Global and Planetary Change)تقدم البحث إطار عمل هجين محسن للتعلم العميق، يجمع بين شبكة عصبية تلافيفية (CNN) وبيرسيبترون متعدد الطبقات (MLP) مع تقنيات تحسين ميتاهيرستية، تهدف إلى التنبؤ بدقة بالمناطق المحترقة من حرائق الغابات. يتناول الدراسة تعقيدات بيانات الطقس المرتبطة بالحرائق، التي تتميز بعلاقات غير خطية وانحراف، من خلال استخدام خوارزمية اليراعة الثنائية (BFA) لاختيار الميزات، والتي تحدد…
-
نموذج التعلم العميق الهجين CNN-LSTM لتوقع الإشعاع الشمسي المباشر: دراسة عن الإمكانات الشمسية في غرداية، الجزائر
2025 | المؤلف: Boumediene Ladjal وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه الورقة البحثية تقييمًا شاملاً لأربعة نماذج لتوقع إشعاع الشمس (SR)، مع التركيز على أدائها خلال فترات التنبؤ القصيرة إلى المتوسطة. تشمل النماذج التي تم تحليلها نموذج التغذية الأمامية مع الانتشار العكسي (FFBP)، ونموذج التغذية الأمامية الالتفافية مع الانتشار العكسي (CFBP)، والانحدار باستخدام دعم المتجهات (SVR)، ونموذج التعلم العميق الهجين الذي يدمج الشبكات العصبية…
-
تطوير نموذج تنبؤي لمدد الحالات الجراحية باستخدام نهج التعلم الآلي
2025 | المؤلف: Jung‐Bin Park وآخرون | المجلة: Journal of Medical Systems | المجال: خدمات الطوارئ الطبية (Emergency Medical Services)تركز الدراسة على تحسين استخدام غرفة العمليات (OR) من خلال تعزيز دقة توقعات مدة الحالات الجراحية من خلال تطوير نماذج غابة عشوائية مخصصة لأقسام جراحية معينة. من خلال استخدام مجموعة بيانات شاملة ومقارنة خوارزميات تعلم الآلة المختلفة – بما في ذلك غابة عشوائية، XGBoost، الانحدار الخطي، LightGBM، و CatBoost – قام الباحثون بتقييم أداء النموذج…
-
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…