الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: SMOTE
-
الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لنمذجة التنبؤ بفقدان العملاء في الاتصالات: إطار عمل لتحسين إدارة علاقات العملاء Leveraging artificial intelligence for predictive customer churn modeling in telecommunications: a framework for enhanced customer relationship management
2026 | المؤلف: Zhenyun Du | المجلة: Scientific Reports | المجال: التسويق (Marketing)تتناول البحث القضية المهمة المتعلقة بفقدان العملاء في قطاع الاتصالات، مقترحة إطار عمل مدفوع بالذكاء الاصطناعي متكامل مع أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) لتحديد العملاء المعرضين للخطر والاحتفاظ بهم. باستخدام مصنف Random Forest على مجموعة بيانات تضم 2,668 عميل اتصالات، حقق النموذج دقة مثيرة للإعجاب بلغت 95.13% وAUC قدره 0.89، مما يعالج بشكل فعال عدم…
-
نموذج هجين محسّن من ANN-RF مع Optuna للكشف عن الأعطال وتصنيفها في أنظمة نقل الطاقة Optimized ANN–RF hybrid model with optuna for fault detection and classification in power transmission systems
2026 | المؤلف: Hasan Uzel وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: هندسة التحكم والأنظمة (Control and Systems Engineering)تقدم هذه الدراسة نموذج تعلم آلي هجين يجمع بين الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) ومصنفات الغابة العشوائية (RF)، تم تحسينه من خلال إطار عمل أوبتونا، لاكتشاف وتصنيف الأعطال في شبكات نقل الطاقة. يتم تدريب النموذج على مجموعة بيانات صناعية مستمدة من محاكاة MATLAB/Simulink لنظام متعدد المولدات بجهد 11 كيلوفولت، والذي يتضمن إشارات التيار والجهد ثلاثية الطور…
-
نماذج التعلم العميق القابلة للتفسير لتوصيات مستقلة للأسمدة والمحاصيل Interpretable deep learning models for independent fertilizer and crop recommendation
2026 | المؤلف: V. Stella Mary وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)إن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) وإنترنت الأشياء (IoT) يحدث ثورة في الزراعة من خلال تمكين جمع البيانات وتحليلها في الوقت الحقيقي لعوامل حاسمة مثل مستويات المغذيات في التربة، ودرجة الحرارة، والرطوبة. يسهل هذا النهج القائم على البيانات تقديم توصيات مستقلة للأسمدة والمحاصيل، مما يزيد من العائد وكفاءة الموارد. غالبًا ما تؤدي الممارسات الزراعية التقليدية…
-
تعزيز اكتشاف احتيال بطاقات الائتمان باستخدام نماذج التعلم التقليدية والعميق مع التخفيف من عدم توازن الفئات Enhancing credit card fraud detection using traditional and deep learning models with class imbalance mitigation
2026 | المؤلف: Tahani Albalawi وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تبحث الدراسة في فعالية تقنيات التعلم الآلي المختلفة، بما في ذلك الانحدار اللوجستي، شجرة القرار، الغابة العشوائية، ونموذج التعلم العميق المحسن، للكشف عن معاملات بطاقات الائتمان الاحتيالية. لمواجهة عدم التوازن الكبير في الفئات في مجموعة البيانات، استخدمت الدراسة تقنية الزيادة الاصطناعية للأقليات (SMOTE)، مما أدى إلى تحسينات ملحوظة في الأداء عبر جميع النماذج. برز نموذج…
-
نهج التعلم العميق/التعلم الآلي لاكتشاف التسلل الشبكي القائم على الشذوذ A deep learning/machine learning approach for anomaly based network intrusion detection
2026 | المؤلف: Reem Al-Muhanna وآخرون | المجلة: Frontiers in Artificial Intelligence | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم البحث نظام كشف التسلل الشبكي (NIDS) القائم على الأنماط الهجينة الذي يدمج بين خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق المختلفة، بما في ذلك XGBoost، والغابات العشوائية، والشبكات العصبية الرسومية (GNN)، وشبكات الذاكرة الطويلة القصيرة (LSTM)، والمشفّرات التلقائية. تم تدريب النظام على مجموعة بيانات تضم أكثر من 5.6 مليون سجل لحركة المرور الشبكية، ويستخدم معالجة بيانات…
-
خوارزمية SMOTE المحسنة لتصنيف البيانات غير المتوازنة من خلال توسيع مساحة توليد العينات An improved SMOTE algorithm for enhanced imbalanced data classification by expanding sample generation space
2026 | المؤلف: Yingsong Li وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه البحث نسخة محسنة من تقنية الزيادة الاصطناعية للأقليات (SMOTE)، والتي تُسمى ISMOTE، تهدف إلى معالجة قيود الخوارزمية الأصلية في التعامل مع عدم التوازن الطبقي في مجموعات البيانات. تعزز ISMOTE توليد العينات من خلال تعديل القيود المكانية، مما يسمح بإنشاء عينات اصطناعية تعكس بشكل أفضل الكثافة المحلية وخصائص التوزيع للبيانات الأصلية. على وجه التحديد،…
-
تحسين خوارزمية SMOTE وتطبيقها في توقع مخاطر الائتمان المؤسسي مع مراعاة استراتيجية التنويع SMOTE algorithm optimization and application in corporate credit risk prediction with diversification strategy consideration
2026 | المؤلف: Zhenyun Du | المجلة: Scientific Reports | المجال: المحاسبة (Accounting)تركز ورقة البحث على تحسين خوارزمية SMOTE (تقنية زيادة العينة الاصطناعية للأقليات) لتوقع مخاطر الائتمان الشركات، خاصة في سياق استراتيجيات تنويع الشركات. تسلط الدراسة الضوء على التحديات التي تطرحها التنويع، والتي يمكن أن تؤدي إلى تخصيص غير متوازن للموارد وتعقيد تقييم مخاطر الائتمان بسبب اختلاف الربحية وخصائص المخاطر عبر وحدات الأعمال المختلفة. لمعالجة هذه التعقيدات،…
-
إطار عمل جماعي مرجح يعتمد على PSO مع توازن SMOTE لتوقع تسرب الطلاب في أنظمة التعليم الذكية A PSO weighted ensemble framework with SMOTE balancing for student dropout prediction in smart education systems
2026 | المؤلف: Achin Jain وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: تطبيقات علوم الحاسوب (Computer Science Applications)تتناول الدراسة القضية الملحة لترك الطلاب للدراسة، والتي تؤثر بشكل كبير على المؤسسات التعليمية وصحة الطلاب النفسية ومساراتهم المهنية. لتعزيز دقة توقعات ترك الدراسة، يقترح المؤلفون إطار عمل متكامل يعتمد على تحسين سرب الجسيمات (PSO) مع تقنية زيادة العينة الأقلية الاصطناعية (SMOTE). هذه الطريقة المبتكرة توازن بشكل فعال بين مجموعات بيانات ترك الدراسة غير المتوازنة،…