الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: ميزة (لغويات)
-
نموذج توقع مرض القلب باستخدام اختيار الميزات والتعلم العميق الجماعي مع وزن محسن
2025 | المؤلف: Iman S. Al-Mahdi وآخرون | المجلة: Computer Modeling in Engineering & Sciences | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تقدم ورقة البحث نموذج هجين جديد لتوقع أمراض القلب يعالج بفعالية التعقيدات المرتبطة بالبيانات الطبية عالية الأبعاد. غالبًا ما تكافح طرق التوقع التقليدية مع الميزات غير ذات الصلة وتكاليف الحوسبة العالية، مما يؤدي إلى مشكلات مثل الإفراط في التكيف وسوء التعميم. للتغلب على هذه التحديات، يدمج النموذج المقترح اختيار الميزات عبر خوارزمية جينية (GA) ويستخدم…
-
FusionMamba: تعزيز الميزات الديناميكية لدمج الصور متعددة الأنماط مع Mamba
2024 | المؤلف: Xinyu Xie وآخرون | المجلة: Visual Intelligence | المجال: تكنولوجيا الإعلام (Media Technology)يقدم القسم نظرة عامة على FusionMamba، وهو إطار عمل جديد مصمم لتعزيز دمج الصور متعددة الأنماط من خلال معالجة قيود الطرق الحالية، وخاصة الشبكات العصبية التلافيفية المحلية (CNNs) ومحولات الرؤية (ViTs). بينما تكافح CNNs لالتقاط الميزات العالمية وتكون ViTs كثيفة حسابيًا، يستفيد FusionMamba من نماذج الفضاء الحالة الهيكلية الانتقائية (S4) لإدارة الاعتماديات طويلة المدى بكفاءة…
-
تقدير أحجام مجموعات البيانات الدنيا لتوقعات التعلم الآلي في التدخلات الصحية النفسية الرقمية
2024 | المؤلف: Kirsten Zantvoort وآخرون | المجلة: npj Digital Medicine | المجال: علم النفس التطبيقي (Applied Psychology)تبحث الدراسة في تأثير حجم مجموعة البيانات على الأداء التنبؤي لنماذج الذكاء الاصطناعي في سياق التدخلات الرقمية للصحة النفسية. من خلال تحليل بيانات من 3,654 مستخدمًا، تقيم الدراسة توقعات التسرب عبر أحجام مجموعات بيانات مختلفة (N = 100-3654)، ومجموعات الميزات (F = 2-129)، والخوارزميات التي تتراوح من نايف بايز إلى الشبكات العصبية. تشير النتائج إلى…
-
نهج جديد لتقدير القيم المفقودة يعتمد على MissForest مع استبعاد الميزات التكرارية في التطبيقات الطبية
2024 | المؤلف: Ya‐Han Hu وآخرون | المجلة: BMC Medical Research Methodology | المجال: الإحصاء والاحتمالات (Statistics and Probability)تقدم ورقة البحث طريقة جديدة للتقدير تُسمى “الإزالة التكرارية للميزات – ميس فورست” (RFE-MF)، تهدف إلى تحسين جودة تقدير البيانات في مجموعات البيانات الطبية من خلال تقليل تأثير الميزات غير ذات الصلة. تقارن الدراسة بين RFE-MF وأربع تقنيات تقدير تقليدية – المتوسط/الوضع، الجيران الأقرب (kNN)، التقدير المتعدد بواسطة المعادلات المتسلسلة (MICE)، وميس فورست الأصلية (MF)…
-
تعزيز تشخيص أورام الدماغ متعددة الفئات باستخدام SVM وتقنيات استخراج الميزات المبتكرة
2024 | المؤلف: Mustafa Basthikodi وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تبحث هذه الدراسة في تصنيف أورام الدماغ باستخدام التصوير الطبي، مع التركيز بشكل خاص على التحديات التي تطرحها التشابهات البصرية بين أنواع الأورام المختلفة. تستخدم الدراسة آلة الدعم الناقل (SVM) كخوارزمية التصنيف الأساسية، معززة بتقنيات استخراج الميزات مثل هيستوجرام التدرجات الموجهة (HOG) ونمط ثنائي محلي (LBP)، إلى جانب تحليل المكونات الرئيسية (PCA) لتقليل الأبعاد. باستخدام…
-
تحليل استراتيجيات التصنيف واختيار الميزات لتوقع مرض السكري عبر مجموعات بيانات السكري المتنوعة
2024 | المؤلف: Jayakumar Kaliappan وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تبحث ورقة البحث في دمج نماذج التعلم الآلي (ML) مع مجموعات بيانات طبية واسعة لتعزيز التنبؤ وإدارة مرض السكري. تقيم الورقة خوارزميات ML المختلفة، بما في ذلك الغابة العشوائية (RF)، وXG Boost (XGB)، والانحدار الخطي (LR)، وتعزيز التدرج (GB)، وآلة الدعم الناقل (SVM)، عبر مجموعات بيانات متعددة. تستخدم الدراسة تقنيات قائمة على الفلتر وتقنيات قائمة…
-
إطار مقترح للتنبؤ بعائد المحاصيل باستخدام نهج اختيار الميزات الهجينة والتعلم الآلي المحسن
2024 | المؤلف: Mahmoud Abdel-Salam وآخرون | المجلة: Neural Computing and Applications | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم ورقة البحث إطارًا جديدًا يهدف إلى تعزيز دقة توقعات إنتاج المحاصيل من خلال معالجة تعقيدات التفاعلات البيئية وتحسين نموذج الانحدار باستخدام دعم المتجهات (SVR). يتكون الإطار من ثلاث مراحل: المعالجة المسبقة، اختيار الميزات الهجين، والتوقع. في مرحلة المعالجة المسبقة، يتم إجراء تطبيع البيانات، يليه تجميع K-means وفلتر قائم على الارتباط (CFS) لإنشاء مجموعة بيانات…
-
التعلم العميق لتوقع اتجاه سعر البيتكوين: نماذج واستراتيجيات تداول تمت مقارنتها تجريبيًا
2024 | المؤلف: Oluwadamilare Omole وآخرون | المجلة: Financial Innovation | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تستكشف هذه الورقة البحثية تطبيق نماذج التعلم العميق، وتحديدًا الشبكة العصبية التلافيفية – الذاكرة القصيرة والطويلة (CNN-LSTM)، وشبكة السلاسل الزمنية الطويلة والقصيرة (LSTNet)، والشبكة التلافيفية الزمنية (TCN)، جنبًا إلى جنب مع نموذج ARIMA القياسي، للتنبؤ بتحركات سعر البيتكوين باستخدام بيانات السلسلة. تستخدم الدراسة تقنيات اختيار ميزات متنوعة، بما في ذلك بوروتا، والخوارزمية الجينية (GA)، وآلة…
-
تحسين اختيار الميزات والتعلم الجماعي لتنبؤ أمراض القلب والأوعية الدموية: دمج هجين GOL2-2T وقرار معزز متكيف مع تحسين الرعاية
2024 | المؤلف: S. Phani Praveen وآخرون | المجلة: Frontiers in Medicine | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تتناول ورقة البحث الحاجة الملحة لتحسين طرق التشخيص في الكشف المبكر والتنبؤ بأمراض القلب والأوعية الدموية (CVD)، وهي سبب رئيسي للوفيات. يقترح المؤلفون إطار عمل جديد للتعلم الآلي يدمج تقنيات متعددة: الإكمال المتعدد بواسطة المعادلات المتسلسلة (MICE) لمعالجة البيانات المفقودة، ونطاق الربع (IQR) لإدارة القيم الشاذة، وتقنية زيادة العينة للأقليات الاصطناعية (SMOTE) لتصحيح عدم التوازن…
-
تقليل الميزات لتوقع سرطان الكبد الخلوي باستخدام خوارزميات التعلم الآلي
2024 | المؤلف: G. Mostafa وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: إدارة المعلومات الصحية (Health Information Management)تستقصي هذه الدراسة توقع سرطان الكبد (HCC) باستخدام خوارزميات تعلم الآلة المختلفة، مع التركيز على تأثير تقنيات تقليل الميزات على أداء النموذج. تستخدم الأبحاث طرقًا مثل وزن الميزات، ارتباط الميزات المخفية، اختيار الميزات، والاختيار المحسن لاشتقاق مجموعة ميزات مخفضة تحتفظ بأكثر المعلومات ذات الصلة المتعلقة بـ HCC. تشمل الخوارزميات المختبرة نايف بايز، آلات الدعم الشعاعي…
