Using Neural Networks to Classify COVID-19 Death Rates Cases in Iraq
| 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: |
عدد مرات التحميل
3
| LEADER | 02678nam a22002417a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 2217114 | ||
| 024 | |3 10.33762/1287-000-059-004 | ||
| 041 | |a eng | ||
| 044 | |b العراق | ||
| 100 | |9 510178 |a غافل، منى طاهر |e مؤلف |g Ghafil, Muna Taher | ||
| 245 | |a Using Neural Networks to Classify COVID-19 Death Rates Cases in Iraq | ||
| 246 | |a استخدام الشبكات العصبية لتصنيف حالات وفيات كوفيد-19 في العراق | ||
| 260 | |b جامعة البصرة - مركز دراسات الخليج العربي |c 2024 |g آذار | ||
| 300 | |a 87 - 108 | ||
| 336 | |a بحوث ومقالات |b Article | ||
| 520 | |a 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. |b 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. | ||
| 653 | |a التحليل الإحصائي |a معدلات الوفيات |a جائحة كورونا "كوفيد-19" |a الأساليب الإحصائية | ||
| 692 | |a طبقة الإخال |a طبقة مخفية |a طبقة الإخراج |a الشبكات العصبية |a دالة سوفتماكس |a عبر دالة خطأ الانتروبيا |b Input Layer |b Hidden Layer |b Output Layer |b Neural Networks |b Softmax Function |b Cross Entropy Error Function | ||
| 773 | |4 الاقتصاد |6 Economics |c 004 |e The gulf economist |f Al-Iqtiṣādī al-ẖalīǧī |l 059 |m ع59 |o 1287 |s مجلة الأقتصادي الخليجي |v 000 |x 1817-5880 | ||
| 856 | |u 1287-000-059-004.pdf | ||
| 930 | |d y |p y |q n | ||
| 995 | |a EcoLink | ||
| 999 | |c 1473211 |d 1473211 | ||
عناصر مشابهة
-
Using the CUSUM Control Chart to Monitor the Reported Deaths of COVID-19 in Egypt
بواسطة: Abdel- Rahman, Asmaa Mohammed منشور: (2024) -
COVID-19 Prediction for Jordan Using Neural Networks
بواسطة: عبيدات، أمل محمد منشور: (2022) -
Face Detection Using Neural Networks
بواسطة: Ramo, Fawziya M. منشور: (2011) -
Two-Sample Prediction of Odd Generalized Exponential Inverted Weibull Distribution with Theapplication on COVID-19 Mortality Rate
بواسطة: Abdelazim, Asmaa Abdelazim Mohamed منشور: (2024) -
الآثار الديموجرافية الناتجة عن تداعيات فيروس كورونا المستجد "COVID-19" في مصر
بواسطة: نور الدين، محمود أحمد عبدالله منشور: (2022)
