الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: ميزة (لغويات)
-
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…
-
مخطط يجمع بين دمج الميزات ونماذج التعلم العميق الهجينة لاكتشاف وتوقع نوبات الصرع
2024 | المؤلف: Jincan Zhang وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علم الأعصاب الإدراكي (Cognitive Neuroscience)تتناول ورقة البحث الحاجة الملحة لطرق فعالة للكشف عن النوبات والتنبؤ بها لمرضى الصرع، الذين غالبًا ما يعانون من نوبات مفاجئة تؤثر بشدة على جودة حياتهم. يقترح المؤلفون نهجًا جديدًا يستخدم تقنية دمج الميزات متعددة الفئات مع نموذج شبكة عصبية تلافيفية-وحدة متكررة بوابة-آلية انتباه (CNN-GRU-AM). تبدأ الطريقة بتحليل الموجات لإشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) باستخدام…
-
خوارزمية الكشف عن نضج الطماطم خفيفة الوزن بناءً على RT-DETR المحسن
2024 | المؤلف: Sen Wang وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم البحث نموذجًا خفيف الوزن جديدًا، PDSI-RTDETR، مصممًا للكشف الدقيق عن نضج الطماطم، معالجًا التحديات الكبيرة في الحصاد الذكي. غالبًا ما تفشل الطرق التقليدية في تحديد النضج بدقة، مما يؤدي إلى حصاد الطماطم غير الناضجة أو الفاسدة، مما يتسبب في خسائر اقتصادية. يعزز النموذج المقترح كفاءة استخراج الميزات من خلال دمج وحدة PConv_Block بدلاً من…
-
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…
-
كشف العيوب في وحدات الطاقة الشمسية بناءً على VarifocalNet المحسن
2024 | المؤلف: Yanfei Jia وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الطاقة المتجددة والاستدامة والبيئة (Renewable Energy, Sustainability and the Environment)تقدم ورقة البحث نسخة محسنة من VarifocalNet تهدف إلى تحسين سرعة ودقة اكتشاف الوحدات الكهروضوئية (PV) المعيبة، والتي تعتبر ضرورية للحفاظ على كفاءة توليد الطاقة. الطريقة المقترحة تقدم وحدتين جديدتين: واحدة مصممة لتعزيز دقة الاكتشاف من خلال دمج الالتفافات القياسية والموسعة، وأخرى تهدف إلى تحسين سرعة الاكتشاف مع عدد أقل من المعلمات. بالإضافة إلى ذلك،…
-
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…
-
زيادة البيانات ومجموعات البيانات غير المتوازنة: دراسة أداء التعلم الآلي وهندسة الميزات
2024 | المؤلف: Muhammad Mujahid وآخرون | المجلة: Journal Of Big Data | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول الدراسة تحدي عدم توازن الفئات في تعلم الآلة، وخاصة في تطبيقات استخراج النصوص، حيث قد تتفوق فئة واحدة بشكل كبير على أخرى. غالبًا ما يؤدي هذا التوازن إلى الإفراط في ملاءمة النموذج وتدهور الأداء. للتخفيف من هذه المشكلات، تقارن الأبحاث تقنيات زيادة العينات المختلفة، بما في ذلك تقنية زيادة العينات للأقليات الاصطناعية (SMOTE)، وSVM-SMOTE،…
-
تعزيز تصنيف أورام الدماغ في صور الرنين المغناطيسي باستخدام نهج شبكة عصبية تلافيفية مخصصة متعددة الطبقات
2024 | المؤلف: Eid Albalawi وآخرون | المجلة: Frontiers in Computational Neuroscience | المجال: طب الأعصاب (Neurology)تتناول هذه الورقة البحثية الحاجة الملحة للتشخيص السريع والدقيق لأورام الدماغ لتحسين استراتيجيات العلاج وتحسين توقعات المرضى. تواجه التحليلات التقليدية للتصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، التي تعتمد على تفسير الخبراء، تحديات مثل استهلاك الوقت والخطأ البشري. للتغلب على هذه القيود، يقترح المؤلفون بنية جديدة لشبكة عصبية تلافيفية (CNN) تهدف إلى تعزيز دقة وكفاءة اكتشاف أورام الدماغ…
