الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: معامل فائق
-
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…
-
إطار تعلم عميق هرمي مع خسارة منتظمة مزدوجة لاكتشاف البرمجيات الخبيثة بشكل قوي وتصنيف العائلات
2026 | المؤلف: Shatha Abed Alsaedi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: معالجة الإشارات (Signal Processing)تقدم البحث هيكلية تعلم عميق من مرحلتين هرمية مصممة لتحديد وتصنيف البرمجيات الضارة القابلة للتنفيذ (PE). المركز في هذا الإطار هو دالة خسارة DRBCE، التي تدمج بين الانتروبيا المتقاطعة الموزونة والتنظيم الطيفي لمعالجة عدم توازن الفئات وتعزيز قدرات التعميم. يتم هيكلة خط أنابيب الكشف كنموذج احتمالي متعدد المراحل، مما يسمح بتقييم انتشار الأخطاء من مراحل…
-
فقدان التركيز التكيفي مع تصنيف الشخصية لتخفيف عدم التوازن الصعب في التعرف على الشخصية متعددة الأبعاد
2025 | المؤلف: Jing Tan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم النفس السريري (Clinical Psychology)تتناول هذه الدراسة تحدي عدم التوازن في مجموعات بيانات الشخصية، والذي يمكن أن يؤدي إلى أداء متحيز في نماذج التصنيف. يقترح المؤلفون تقنية جديدة تسمى خسارة بؤرية تكيفية مع تقسيم مجموعة بيانات مصنفة حسب الشخصية، تهدف إلى تعزيز التعرف على الشخصية متعددة الأبعاد. من خلال استخدام تقنيات مختلفة للتخفيف من عدم التوازن في الفئات (CIMTs)،…
-
الكشف عن الحسابات الاحتيالية في وسائل التواصل الاجتماعي باستخدام نموذج المحولات العميقة الهجينة وتحسين المعلمات الفائقة
2025 | المؤلف: Prashant Kumar Shukla وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: نظم المعلومات (Information Systems)لقد أدى النمو السريع لوسائل التواصل الاجتماعي إلى زيادة في الحسابات المزيفة، مما يشكل مخاطر كبيرة على خصوصية المستخدم وسلامة المنصة. إن اكتشاف هذه الحسابات الخبيثة يمثل تحديًا بسبب طبيعة بيانات نشاط المستخدم غير المتوازنة، وعالية الأبعاد، والمتسلسلة. غالبًا ما تفشل طرق الكشف الحالية في التقاط أنماط النشاط المعقدة أو تعاني من الإفراط في التكيف،…
-
تعزيز توقع أسعار الأسهم من خلال تطوير مجموعات هجينة: تحليل مقارن شامل لأساليب التعلم الآلي
2025 | المؤلف: Akila Dabara Kayit وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الدراسة نهجًا جديدًا للتعلم الجماعي لتصنيف وتوقع اتجاه الأسهم، مع التركيز على تعزيز الدقة من خلال الاختيار الاستراتيجي للمتعلمين الأساسيين، وتحسين المعلمات عبر GridSearchCV، وتقنيات التعلم الجماعي الهجينة. تستخدم الدراسة مجموعة متنوعة من نماذج التعلم الآلي، بما في ذلك الانحدار اللوجستي (LR)، وغابة عشوائية (RF)، وأشجار القرار (DT)، وآلات الدعم الناقل (SVM)، وأقرب…
-
التعلم الآلي تحت الإشراف لتصنيف وتوقع التقزم بين الأطفال المصريين دون سن الخامسة
2025 | المؤلف: Abdelaziz Hendy وآخرون | المجلة: BMC Pediatrics | المجال: التغذية وعلم الحميات (Nutrition and Dietetics)تبحث هذه الدراسة في انتشار التقزم بين الأطفال دون سن الخامسة في مصر، وهي قضية حاسمة مرتبطة بسوء التغذية المزمن الذي يؤثر على الملايين ويعيق التنمية في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط. تستخدم الدراسة مجموعة متنوعة من خوارزميات التعلم الآلي (ML) تحت الإشراف – تحديدًا XGBoost، والانحدار اللوجستي، وغابة عشوائية، وتعزيز التدرج، وأقرب الجيران -…
-
توقع قوة القص المعتمدة على التعلم الآلي في عوارض الخرسانة المسلحة باستخدام أشجار القرار المعززة برحلات ليفي
2025 | المؤلف: Aybike Özyüksel Çiftçioğlu وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة المدنية والإنشائية (Civil and Structural Engineering)تبحث هذه الورقة البحثية في التنبؤ بقوة القص في العوارض على شكل حرف T المصنوعة من الخرسانة المسلحة (RC)، وهو جانب حاسم في هندسة الهياكل. غالبًا ما تفشل الطرق التجريبية التقليدية في التقاط العلاقات المعقدة وغير الخطية المتأصلة في متغيرات تصميم الهياكل. لمعالجة ذلك، يقدم المؤلفون نهجًا جديدًا في التعلم الآلي يسمى Levy-DT، والذي يدمج…
-
إطار عمل غابة عشوائية معززة بواسطة SGO وتعزيز التدرج الشديد لتوقع أمراض القلب
2025 | المؤلف: Anima Naik وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث القضية الصحية العالمية الملحة المتعلقة بأمراض القلب والأوعية الدموية (CVD)، التي تمثل حوالي 31.5% من الوفيات العالمية، مع توقعات تشير إلى زيادة تصل إلى 24.2 مليون وفاة سنويًا بحلول عام 2030. تقدم الدراسة نموذجًا لتوقع أمراض القلب (HDP) باستخدام مصنفات الغابة العشوائية (RF) وتعزيز التدرج المتطرف (XGB)، المحسّنة من خلال ضبط المعلمات…
-
التعلم الفيدرالي مع نموذج متعدد المقاييس مدمج للانتباه لتجزئة أورام الدماغ
2025 | المؤلف: Sherly Alphonse وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول ورقة البحث القضية الحرجة لاكتشاف الأورام الدماغية وتقسيمها، مع التأكيد على دور التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) في تشخيص ومراقبة سرطانات الدماغ. تواجه طرق التقسيم التقليدية غالبًا مخاوف تتعلق بالخصوصية بسبب تخزين البيانات المركزي. لمعالجة ذلك، يقترح المؤلفون نموذجًا يعتمد على التعلم المعزز يسمى متوسط الفيدرالية المعزز (RL-FedAvg)، والذي يسمح بتطوير نموذج تعاوني مع الحفاظ…
-
تحليل الصور الخفية باستخدام التعلم النشط وتحسين المعلمات الفائقة
2025 | المؤلف: Li Bohang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الرؤية الحاسوبية والتعرف على الأنماط (Computer Vision and Pattern Recognition)تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتحليل الصور الخفية، وهو أمر حاسم لتعزيز الأمان الرقمي من خلال اكتشاف البيانات المخفية في الصور الرقمية. تتطلب الطرق التقليدية غالبًا مجموعات بيانات موسومة واسعة، والتي يصعب تجميعها. للتخفيف من هذه المشكلة، يقترح المؤلفون طريقة تدمج التعلم النشط مع التعلم العميق المعزز خارج السياسة (DRL) لتحسين اختيار البيانات وتقليل الاعتماد…