الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: مصفوفة الارتباك
-
التقييم الآلي لصحة المحيط الجذري بناءً على مؤشر المحيط الجذري الشعاعي باستخدام خوارزميات الكشف عن الأجسام من نوع YOLOv8 وYOLOv11 وYOLOv12
2025 | المؤلف: Shehabeldin Saber وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: جراحة الفم (Oral Surgery)تستكشف هذه الدراسة فعالية خوارزميات YOLO (أنت تنظر مرة واحدة فقط) الحديثة للكشف الآلي وتصنيف التهاب اللثة القمي باستخدام نظام تسجيل المؤشر القمي (PAI)، الذي يتراوح من 1 إلى 5. تم وضع مجموعة بيانات تتكون من 699 صورة شعاعية رقمية قميّة غير محددة الهوية بعناية من قبل خبراء مدربين، وتم تقسيمها لاحقًا إلى مجموعات تدريب،…
-
تصنيف محسّن لمرض أوراق البطاطس باستخدام EfficientNet-LITE و KE-SVM في بيئات متنوعة
2025 | المؤلف: G Sangar وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتحديد الأمراض الورقية في البطاطس، مع التأكيد على أهمية التشخيص في الوقت المناسب للحفاظ على المحاصيل الصحية. يقدم المؤلفون نموذجًا يجمع بين EfficientNet-LITE لاستخراج الميزات المتقدمة مع تحسين KE-SVM لتحسين دقة التصنيف. يعالج هذا النموذج التحديات التي تطرحها البيانات غير المتسقة في البيئات غير الخاضعة للرقابة، والتي تعيق غالبًا طرق…
-
مقاييس تقييم الأداء المعتمدة على مصفوفة الارتباك
2024 | المؤلف: S. Sathyanarayanan | المجلة: African Journal of Biomedical Research | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم هذه القسم فحصًا مفصلًا لمصفوفات الالتباس كأداة حاسمة لتقييم أداء مصنفي التعلم الآلي. يناقش المكونات الأساسية لمصفوفات الالتباس ودورها في حساب مقاييس الأداء الأساسية، بما في ذلك الدقة، الدقة، الاسترجاع، الحساسية، الخصوصية، معدل الإيجابيات الكاذبة، ودرجة F1. يؤكد البحث على أهمية مقاييس التقييم المتقدمة مثل منحنى الخصائص التشغيلية المستقبلية (ROC)، والمساحة تحت المنحنى (AUC)،…