الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: XGBoost
-
الكشف عن الشذوذ باستخدام التعلم الآلي ومفاهيم التوأم الرقمي المعتمدة في البيئات الإذاعية Anomaly detection using machine learning and adopted digital twin concepts in radio environments
2026 | المؤلف: Mohamed Hussien Moharam وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تقدم ورقة البحث إطار عمل لاكتشاف الشذوذ يستفيد من تقنية التوأم الرقمي (DT) لتعزيز أمان الاتصالات اللاسلكية في سياق الصناعة 4.0. من خلال محاكاة البيئات الإذاعية الديناميكية، يسهل التوأم الرقمي تحديد الشذوذ، وخاصة التهديدات الأمنية، من خلال دمج خوارزميات التعلم الآلي. من بين النماذج المختلفة التي تم تقييمها، أظهر نموذج XGBoost أعلى أداء بدقة 0.99…
-
توقع الجريان الشهري في حوض جليدي: مقارنة بين تعزيز التدرج المتطرف (XGBoost) ونماذج التعلم العميق Forecasting monthly runoff in a glacierized catchment: A comparison of extreme gradient boosting (XGBoost) and deep learning models
2026 | المؤلف: Mohammed Majeed Hameed وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: الهندسة البيئية (Environmental Engineering)تستكشف الدراسة فعالية نماذج التنبؤ المختلفة—تعزيز التدرج المتطرف (XGBoost)، الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)، وغابة عشوائية (RF)—لتوقع تدفق المياه الشهري في حوض لوتشنتال الجليدي في سويسرا، وهي منطقة تأثرت بشكل كبير بتغير المناخ. باستخدام 20 عامًا من بيانات التدفق (2002-2021)، تتناول الأبحاث التحديات التي تطرحها الارتباط الذاتي الموجود في بيانات سلسلة زمنية التدفق من خلال…
-
الاستفادة من ماركويتز، والغابات العشوائية، وXGBoost لتحقيق التنويع الأمثل لمحافظ الأسهم في جنوب أفريقيا Leveraging Markowitz, random forest, and XGBoost for optimal diversification of South African stock portfolios
2026 | المؤلف: Esau Moyoweshumba وآخرون | المجلة: Data Science in Finance and Economics | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تبحث هذه الدراسة في فعالية نماذج ماركويت التقليدية وتقنيات التعلم الآلي في تحسين محافظ الأسهم المتنوعة. على وجه التحديد، تقارن بين نهجين من ماركويت – نظرية المحفظة الحديثة وحدود الكفاءة وبرمجة التباين التربيعي – مع نموذجين من التعلم الآلي: مصنف الغابة العشوائية ومصنف تعزيز التدرج المتطرف (XGBoost). استخدمت التحليلات بيانات سوق الأسهم التاريخية من بورصة…
-
تحسين كشف التسلل في شبكات إنترنت الأشياء الطبية من خلال التعلم الآلي القابل للتفسير والواعي بالتكلفة Optimizing Intrusion Detection in IoMT Networks Through Interpretable and Cost-Aware Machine Learning
2026 | المؤلف: Abdelatif Hafid وآخرون | المجلة: Mathematics | المجال: شبكات واتصالات الحاسوب (Computer Networks and Communications)تتناول الورقة التحديات المتعلقة بالأمن السيبراني التي تطرحها إنترنت الأشياء الطبية (IoMT) من خلال تقنيات التعلم الآلي المتقدمة (ML)، مع التركيز بشكل خاص على استخدام مصنف XGBoost المحسن لاكتشاف الهجمات الخبيثة. يظهر الإطار المقترح دقة تنبؤية متفوقة، حيث حقق دقة قدرها 0.97 واسترجاعًا مثاليًا قدره 1.00، مع الحفاظ على القابلية للتفسير. تكشف التحليل المقارن مع…
-
نمذجة تنبؤية باستخدام التعلم الآلي، والشبكات العصبية التلافيفية (CNNs)، وصور RGB من الهواتف الذكية لتقدير الكتلة الحيوية غير التدميرية لذرة اللؤلؤ (Pennisetum glaucum) Predictive modelling employing machine learning, convolutional neural networks (CNNs), and smartphone RGB images for non-destructive biomass estimation of pearl millet (Pennisetum glaucum)
2026 | المؤلف: Faten Dhawi وآخرون | المجلة: Frontiers in Plant Science | المجال: علوم النبات (Plant Science)تدرس هذه الدراسة استخدام الأدوات الرقمية وتقنيات المراقبة غير التدميرية للتقييم الفوري للكتلة الحيوية فوق الأرض (AGB) في الدخن اللؤلؤي (Pennisetum glaucum)، مع التركيز على الممارسات الزراعية المستدامة. من خلال اعتماد نهج نقل التعلم مع الشبكات العصبية التلافيفية المدربة مسبقًا (CNNs) وخوارزميات التعلم الآلي السطحية، بما في ذلك الانحدار باستخدام دعم المتجهات، وXGBoost، والانحدار باستخدام…
-
التحليلات التنبؤية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لإدارة علاقات العملاء لتعزيز تخصيص الاحتفاظ واتخاذ القرار AI-Driven Predictive Analytics for CRM to Enhance Retention Personalization and Decision-Making
2026 | المؤلف: Yashika A. Gaidhani وآخرون | المجلة: International Journal of Advanced Computer Science and Applications | المجال: التسويق (Marketing)تقدم ورقة البحث إطار عمل قائم على الذكاء الاصطناعي لتحليلات التنبؤ مصمم لتعزيز إدارة علاقات العملاء (CRM) من خلال تقنيات التعلم الآلي المتقدمة (ML) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP). من خلال استخدام XGBoost لتوقع الانسحاب ونماذج قائمة على BERT لتحليل المشاعر، يعالج الإطار بشكل فعال كل من بيانات العملاء المنظمة وغير المنظمة. تشمل المنهجيات الرئيسية هندسة…
-
أطر التعلم الآلي لتقدير امتصاص المواد العضوية بدقة على الراتنج والفحم الحيوي Machine learning frameworks to accurately estimate the adsorption of organic materials onto resin and biochar
2026 | المؤلف: Raouf Hassan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم وتقنيات المياه (Water Science and Technology)تبحث هذه الدراسة في توقع امتصاص المكونات العضوية على الفحم الحيوي والراتنجات البوليمرية باستخدام تقنيات التعلم الآلي. تم استخدام مجموعة بيانات شاملة تتكون من 1750 منحنى امتصاص، تشمل 73 مادة عضوية عبر 50 عينة من الفحم الحيوي و30 راتنج بوليمري. استخدمت الدراسة ثمانية معلمات إدخال، بما في ذلك خمسة أوصاف ذوبان لأبراهام، وحجم المسام الكلي…
-
توقعات تعتمد على الشبكات العصبية والتعلم الآلي لمعدل إزالة المواد في معالجة CFRP باستخدام AWSJ ANN and machine learning based predictions of MRR in AWSJ machining of CFRP composites
2026 | المؤلف: K. Ramesha وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: النمذجة البيئية (Ecological Modeling)تقيّم هذه الدراسة فعالية تقنية قطع jet المائي الكاشط (AWSJ) للمواد المركبة المدعمة بألياف الكربون (CFRP)، مع التركيز على المعلمات الرئيسية مثل حجم الكاشط، ومعدل التغذية، والمسافة الفاصلة (SOD) تحت ظروف الغمر. استخدمت الأبحاث تجارب تجريبية جنبًا إلى جنب مع تقنيات حسابية متقدمة، بما في ذلك منهجية سطح الاستجابة (RSM)، وغابة عشوائية (RF)، وتعزيز التدرج…
-
إطار جديد لتجميع القرارات: BiLSTM مخصص للاهتمام وXGBoost لتوقع أسعار الأسهم المضاربة A novel decision ensemble framework: Attention-customized BiLSTM and XGBoost for speculative stock price forecasting
2026 | المؤلف: Riaz Ud Din وآخرون | المجلة: PLoS ONE | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم ورقة البحث إطار عمل ACB-XDE (مجموعة قرارات BiLSTM-XGB مخصصة للاهتمام) ، المصمم لتعزيز توقع أسعار إغلاق البيتكوين-الدولار الأمريكي (BTC-USD) اليومية في ظل التحديات التي تفرضها الطبيعة المضاربة والمتقلبة للأسواق المالية. يدمج هذا الإطار المبتكر نموذج Bi-directional Long Short-Term Memory (BiLSTM) المخصص مع آلية اهتمام جديدة وخوارزمية XGBoost. يلتقط BiLSTM المخصص الاعتماديات التسلسلية المعقدة والاتجاهات…
-
نماذج متقدمة للتعلم الآلي والتعلم العميق للتنبؤ بعمود CFST ذو النهاية المستديرة Advanced predictive machine and deep learning models for round-ended CFST column
2026 | المؤلف: Feng Shen وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: الهندسة المدنية والإنشائية (Civil and Structural Engineering)تبحث هذه الدراسة في قدرة تحمل الحمل المحوري ($P_{cc}$) للأعمدة المحصورة، وبشكل خاص الأعمدة الفولاذية المملوءة بالخرسانة ذات النهايات المدورة (CFST)، باستخدام نماذج مختلفة من التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL). تم تحليل مجموعة بيانات شاملة من 200 اختبار عمود CFST لتقييم أداء ثلاثة نماذج ML—CatBoost وXGBoost وLightGBM—وثلاثة نماذج DL—شبكة عصبية عميقة (DNN) وشبكة عصبية…