العنوان بلغة أخرى: |
استخدام الشبكات العصبية لتصنيف حالات وفيات كوفيد-19 في العراق |
---|---|
المصدر: | مجلة الأقتصادي الخليجي |
الناشر: | جامعة البصرة - مركز دراسات الخليج العربي |
المؤلف الرئيسي: | غافل، منى طاهر (مؤلف) |
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): | Ghafil, Muna Taher |
المجلد/العدد: | ع59 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
العراق |
التاريخ الميلادي: |
2024
|
الشهر: | آذار |
الصفحات: | 87 - 108 |
DOI: |
10.33762/1287-000-059-004 |
ISSN: |
1817-5880 |
رقم MD: | 1473211 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
اللغة: | الإنجليزية |
قواعد المعلومات: | EcoLink |
مواضيع: | |
كلمات المؤلف المفتاحية: |
طبقة الإخال | طبقة مخفية | طبقة الإخراج | الشبكات العصبية | دالة سوفتماكس | عبر دالة خطأ الانتروبيا | Input Layer | Hidden Layer | Output Layer | Neural Networks | Softmax Function | Cross Entropy Error Function
|
رابط المحتوى: |
المستخلص: |
استخدمت الشبكات العصبية في دراسة وتصنيف وفيات كوفيد -19 في العراق على أربع مراحل مختلفة، مما أدى إلى دقة تصنيف بلغت 96.7% للوفيات شديدة الخطورة و95.5 % للوفيات منخفضة الخطورة. كانت النسبة المئوية للتصنيف الصحيح للوفيات شديدة الخطورة 86 % عند 10% و91 % للوفيات منخفضة الخطورة. وأخيرا، بلغ معدل دقة الشبكة 93.9% يوضح هذا البحث فعالية الشبكات العصبية في فهم وتصنيف حالات وفيات كوفيد -19 ودراسة تأثير الجائحة في العراق. Neural networks were used in the current study for the classification of Covid-19 death rates in Iraq at four different stages. This was led to a classification accuracy of 96.7% for high-severity deaths, and 95.5% for low-severity deaths. The percentage of correct classification of high severity deaths, it was 86% at 10%, and 91% for low-severity deaths. Finally, the network accuracy rate reached 93.9%. This research paper shows the effectiveness of neural networks in understanding and classifying cases of Covid-19 deaths and studying the impact of the pandemic in Iraq. |
---|---|
ISSN: |
1817-5880 |