رویکرد هوشمند ترکیبی پیش‌بینی سطح تغییرات تحول دیجیتال بر اساس یادگیری جمعی پشته‌ای و فرایادگیری عمیق

نویسندگان

    ثمانه هدایتی گروه مدیریت فناوری اطلاعات، واحد بین المللی کیش، دانشگاه آزاد اسلامی،کیش، ایران
    سیدجواد ایرانبان فرد * گروه مدیریت، واحد شیراز، دانشگاه آزاد اسلامی، شیراز، ایران javad.iranban@iau.ac.ir
    سارا نجف زاده گروه کامپیوتر، واحد یادگار امام (ره) شهرری، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
    مصطفی کلاهدوزی گروه مدیریت فناوری اطلاعات، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

کلمات کلیدی:

سطح تغییرات در تحول دیجیتال, انتخاب ویژگی, الگوریتم بهینه‌سازی ارشمیدس باینری, یادگیری جمعی پشته ای, فرایادگیری عمیق

چکیده

هدف این پژوهش ارائه یک چارچوب هوشمند مبتنی بر انتخاب ویژگی و یادگیری عمیق پشته‌ای برای پیش‌بینی سطح تغییرات تحول دیجیتال در سازمان‌ها و بهبود دقت تشخیص سطوح تحول دیجیتال است. این پژوهش از مجموعه‌داده استاندارد تحول دیجیتال سازمانی شامل 2000 نمونه و 24 ویژگی استفاده کرد. در مرحله نخست، ویژگی‌های مؤثر با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی ارشمیدس باینری (BAOA) و رویکرد Wrapper-Based Feature Selection استخراج شدند. سپس ویژگی‌های منتخب به یک چارچوب یادگیری جمعی پشته‌ای و فرایادگیری عمیق (SE-DML) وارد شدند. در این معماری، چهار مدل پایه شامل جنگل تصادفی، AdaBoost، XGBoost و Bagging به‌عنوان طبقه‌بندهای اولیه مورد استفاده قرار گرفتند و خروجی احتمالاتی آن‌ها به یک شبکه عصبی عمیق چندلایه به‌عنوان مدل فراگیر منتقل شد. داده‌ها با روش stratified sampling به دو بخش آموزش (70 درصد) و آزمون (30 درصد) تقسیم شدند. برای ارزیابی عملکرد مدل از معیارهایی نظیر Accuracy، Balanced Accuracy، Precision، Recall، F1-Score، Kappa، MCC، Log-Loss، AUROC و AUPRC استفاده شد و نتایج در 20 اجرای مستقل گزارش گردید. نتایج نشان داد که الگوریتم BAOA توانست به‌صورت پایدار ویژگی‌های کلیدی مرتبط با تحول دیجیتال را استخراج کند و در مدت کوتاهی به همگرایی برسد. تحلیل فراوانی ویژگی‌ها نشان داد که متغیر digitaltransindex بیشترین نقش را در پیش‌بینی سطح تحول دیجیتال ایفا می‌کند. همچنین مدل ترکیبی پیشنهادی عملکرد بسیار بالایی در طبقه‌بندی سطوح تحول دیجیتال ارائه داد. در میان مدل‌ها، Bagging بهترین عملکرد را با Accuracy برابر 0.9995، F1 برابر 0.9994 و کمترین مقدار Log-Loss معادل 0.0048 ثبت کرد. مدل STACK مبتنی بر فرایادگیری عمیق نیز با Accuracy برابر 0.9985 و AUROC برابر 1.0 عملکردی بسیار پایدار و قابل اتکا نشان داد. نتایج معیارهای MCC و Kappa نیز بیانگر توان بالای مدل پیشنهادی در تفکیک دقیق کلاس‌های تحول دیجیتال بود. یافته‌های پژوهش نشان داد که ترکیب انتخاب ویژگی مبتنی بر الگوریتم BAOA با معماری یادگیری جمعی پشته‌ای و فرایادگیری عمیق می‌تواند چارچوبی مؤثر برای پیش‌بینی سطح تغییرات تحول دیجیتال فراهم کند. این رویکرد ضمن کاهش ابعاد داده‌ها و حذف ویژگی‌های غیرضروری، توانست الگوهای پیچیده سازمانی را با دقت بالا شناسایی کرده و عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های منفرد ارائه دهد. مدل پیشنهادی قابلیت استفاده در سیستم‌های تصمیم‌یار مدیریتی و برنامه‌ریزی راهبردی تحول دیجیتال را داراست.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Agrawal, P., Kaur, G., Gupta, V., Agarwal, K., Pinjarkar, L., & Patil, S. (2025). AI Applications in Analyzing Gene Expression for Cancer Diagnosis: A Comprehensive Review. In Genomics at the Nexus of AI, Computer Vision, and Machine Learning (pp. 285-307).

Ahmad, M. F., Husin, N. A. A., Ahmad, A. N. A., Abdullah, H., Wei, C. S., & Nawi, M. (2022). Digital Transformation: Exploring Barriers and Challenges in the Practice of Artificial Intelligence in Manufacturing Firms in Malaysia. Journal of Advanced Research in Applied Sciences and Engineering Technology.

Aldoseri, A., Al-Khalifa, K. N., & Hamouda, A. M. (2024). AI-Powered Innovation in Digital Transformation: Key Pillars and Industry Impact. Sustainability, 16(5), 1790.

Budholiya, K., Shrivastava, S. K., & Sharma, V. (2022). An Optimized XGBoost Based Diagnostic System for Effective Prediction of Heart Disease. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, 34(7), 4514-4523.

Chen, W., Zhang, L., Jiang, P., Meng, F., & Sun, Q. (2022). Can Digital Transformation Improve the Information Environment of the Capital Market? Evidence from the Analysts' Prediction Behaviour. Accounting & Finance, 62(2), 2543-2578.

colabsss. (2025). Corporate Digital Transformation Dataset Kaggle. https://www.kaggle.com/datasets/colabsss/corporate-digital-transformation-dataset

Corbacioglu, S. K., & Aksel, G. (2023). Receiver Operating Characteristic Curve Analysis in Diagnostic Accuracy Studies: A Guide to Interpreting the Area Under the Curve Value. Turkish Journal of Emergency Medicine, 23(4), 195-198.

Davenport, T., & Mittal, N. (2022). AI-Driven Digital Transformation: A Review and Research Agenda. Business & Information Systems Engineering, 64(4). https://doi.org/10.1007/s12599-021-00742-2

Einy, S., Oz, C., & Navaei, Y. D. (2021). Network Intrusion Detection System Based on the Combination of Multiobjective Particle Swarm Algorithm-Based Feature Selection and Fast-Learning Network. Wireless Communications and Mobile Computing, 2021(1), 6648351.

Einy, S., Saygin, H., Hivehch, H., & Dorostkar Navaei, Y. (2022). Local and Deep Features Based Convolutional Neural Network Frameworks for Brain MRI Anomaly Detection. Complexity, 2022(1), 3081748.

Einy, S., Sen, E., Saygin, H., Hivehchi, H., & Dorostkar Navaei, Y. (2023). Local Binary Convolutional Neural Networks' Long Short-Term Memory Model for Human Embryos' Anomaly Detection. Scientific Programming, 2023(1), 2426601.

Elia, G., Solazzo, G., Lerro, A., Pigni, F., & Tucci, C. L. (2024). The Digital Transformation Canvas: A Conceptual Framework for Leading the Digital Transformation Process. Business Horizons, 67(4), 381-398.

Golab-Andrzejak, E. (2023). AI-Powered Digital Transformation: Tools, Benefits and Challenges for Marketers - Case Study of LPP. Procedia Computer Science, 219, 397-404.

Got, A., Zouache, D., Moussaoui, A., Abualigah, L., & Alsayat, A. (2024). Improved Manta Ray Foraging Optimizer-Based SVM for Feature Selection Problems: A Medical Case Study. Journal of Bionic Engineering, 21(1), 409-425.

Grisci, B. I., Feltes, B. C., de Faria Poloni, J., Narloch, P. H., & Dorn, M. (2024). The Use of Gene Expression Datasets in Feature Selection Research: 20 Years of Inherent Bias? Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 14(2), e1523.

Guarda, T., Balseca, J., Garcia, K., Gonzalez, J., Yagual, F., & Castillo-Beltran, H. (2021). Digital Transformation Trends and Innovation. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering,

Gupta, M., & George, J. F. (2023). Toward the Development of a Big Data Analytics Capability. Journal of Big Data, 10(1). https://doi.org/10.1186/s40537-023-00696-3

Hashim, F. A., Hussain, K., Houssein, E. H., Mabrouk, M. S., & Al-Atabany, W. (2021). Archimedes Optimization Algorithm: A New Metaheuristic Algorithm for Solving Optimization Problems. Applied Intelligence, 51, 1531-1551.

Hassan, I. H., Abdullahi, M., Aliyu, M. M., Yusuf, S. A., & Abdulrahim, A. (2022). An Improved Binary Manta Ray Foraging Optimization Algorithm Based Feature Selection and Random Forest Classifier for Network Intrusion Detection. Intelligent Systems with Applications, 16, 200114.

Hendrawan, S. A., Chatra, A., Iman, N., Hidayatullah, S., & Suprayitno, D. (2024). Digital Transformation in MSMEs: Challenges and Opportunities in Technology Management. Jurnal Informasi Dan Teknologi, 141-149.

Huang, Z., Li, K., Jiang, Y., Jia, Z., Lv, L., & Ma, Y. (2024). Graph Relearn Network: Reducing Performance Variance and Improving Prediction Accuracy of Graph Neural Networks. Knowledge-Based Systems, 301, 112311. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2024.112311

Kim, K., & Kim, B. (2022). Decision-Making Model for Reinforcing Digital Transformation Strategies Based on Artificial Intelligence Technology. Information, 13(5), 253.

Kitsios, F., & Kamariotou, M. (2021). Artificial Intelligence and Business Strategy Towards Digital Transformation: A Research Agenda. Sustainability, 13(4), 2025.

Klopov, I., Shapurov, O., Voronkova, V., Nikitenko, V., Oleksenko, R., Khavina, I., & Chebakova, Y. (2023). Digital Transformation of Education Based on Artificial Intelligence. Tem Journal, 12(4), 2625.

Kraus, S., Durst, S., Ferreira, J. J., Veiga, P., Kailer, N., & Weinmann, A. (2022). Digital Transformation in Business and Management Research: An Overview of the Current Status Quo. International Journal of Information Management, 63, 102466.

Lamtar Gholipoor, M., Alimoradi, M., & Fakheri, S. (2024). A Novel Metaheuristic Approach Inspired by Trees Social Relationships and Models for Fermentation Medium. Metaheuristic Algorithms with Applications, 1(1), 1-11. https://doi.org/10.22105/maa.v1i1.17

Manzari Vahed, N., Chaharsoughi, S. K., & Ashnavar, H. (2025). The Fairness Analysis of the Supply Chain in the Saipa Automotive Group: Examining Deviations and Supplier Performance Using a Neural Network Approach. Annals of Process Engineering and Management, 2(3), 131-142. https://doi.org/10.48314/apem.v2i3.39

Mao, A., Mohri, M., & Zhong, Y. (2023). Cross-Entropy Loss Functions: Theoretical Analysis and Applications. International Conference on Machine Learning,

Merceedi, K. J., & Abdulazeez, A. M. (2025). Feature Selection Methods of Gene Expression Based on Machine Learning: A Review. International Journal of Research and Applied Technology (INJURATECH), 5(1), 104-138.

Mhlanga, D. (2023). Digital Transformation Education, Opportunities, and Challenges of the Application of ChatGPT to Emerging Economies. Education Research International, 2023(1), 7605075.

Mikalef, M., Krogstie, J., Pappas, I. O., & Pavlou, P. (2022). Machine Learning Capabilities and Organizational Performance in the Digital Transformation Era. Information Systems Frontiers.

Mikalef, M., Pappas, I. O., & Krogstie, J. (2021). Artificial Intelligence Capability and Firm Performance During Digital Transformation. Information & Management.

Naidu, G., Zuva, T., & Sibanda, E. M. (2023). A Review of Evaluation Metrics in Machine Learning Algorithms. Computer Science On-Line Conference,

Nanehkaran, Y., Licai, Z., Chen, J., Jamel, A. A., Shengnan, Z., Navaei, Y. D., & Aghbolagh, M. A. (2022). Anomaly Detection in Heart Disease Using a Density-Based Unsupervised Approach. Wireless Communications and Mobile Computing, 2022(1), 6913043.

Nanehkaran, Y., Licai, Z., Chen, J., Zhongpan, Q., Xiaofeng, Y., Navaei, Y. D., & Einy, S. (2022). Diagnosis of Chronic Diseases Based on Patients' Health Records in IoT Healthcare Using the Recommender System. Wireless Communications and Mobile Computing, 2022(1), 5663001.

Omol, E. J. (2024). Organizational Digital Transformation: From Evolution to Future Trends. Digital Transformation and Society, 3(3), 240-256.

Paul, J., Ueno, A., Dennis, C., Alamanos, E., Curtis, L., Foroudi, P., Kacprzak, A., Kunz, W. H., Liu, J., & Marvi, R. (2024). Digital Transformation: A Multidisciplinary Perspective and Future Research Agenda. International Journal of Consumer Studies, 48(2), e13015.

Perifanis, N. A., & Kitsios, F. (2023). Investigating the Influence of Artificial Intelligence on Business Value in the Digital Era of Strategy: A Literature Review. Information, 14(2), 85.

Rau, G., & Shih, Y. S. (2021). Evaluation of Cohen's Kappa and Other Measures of Inter-Rater Agreement for Genre Analysis and Other Nominal Data. Journal of English for Academic Purposes, 53, 101026.

Sadr, H., Zahiri, Z., Nazari, M., Bahadori, M. H., Ashoobi, M. T., & Hoseini, A. (2025). Optimizing Clinical Decisions in Reproductive Medicine with a Hybrid AI Predictive Model. Big Data and Computing Visions, 5(4), 287-306. https://doi.org/10.22105/bdcv.2025.532035.1288

Shehadeh, M. (2024). Digital Transformation: A Catalyst for Sustainable Business Practices. In Technological Innovations for Business, Education and Sustainability (pp. 29-45). Emerald Publishing Limited.

Vial, G. (2021). Understanding Digital Transformation: A Review and a Research Agenda. In Managing digital transformation (pp. 13-66).

Xinxian, C., & Jianhui, C. (2022). Digital Transformation and Financial Risk Prediction of Listed Companies. Computational Intelligence and Neuroscience, 2022(1), 7211033.

Zhang, J., & Chen, Z. (2024). Exploring Human Resource Management Digital Transformation in the Digital Age. Journal of the Knowledge Economy, 15(1), 1482-1498.

Zhang, X., Xu, Y. Y., & Ma, L. (2023). Information Technology Investment and Digital Transformation: The Roles of Digital Transformation Strategy and Top Management. Business Process Management Journal, 29(2), 528-549.

Zhang, Y., Chen, X., & Li, J. (2022). Deep Stacking Ensemble Learning for Classification Problems. Expert Systems with Applications, 187, 115978.

Zhu, C., Liu, X., & Chen, D. (2024). Prediction of Digital Transformation of Manufacturing Industry Based on Interpretable Machine Learning. PLoS One, 19(3), e0299147.

دانلود

چاپ شده

۱۴۰۶/۰۴/۰۱

ارسال

۱۴۰۴/۰۴/۰۷

بازنگری

۱۴۰۴/۰۸/۱۵

پذیرش

۱۴۰۴/۰۸/۲۱

شماره

نوع مقاله

Articles

ارجاع به مقاله

هدایتی ث. .، ایرانبان فرد س.، نجف زاده س. .، و کلاهدوزی م. . (1406). رویکرد هوشمند ترکیبی پیش‌بینی سطح تغییرات تحول دیجیتال بر اساس یادگیری جمعی پشته‌ای و فرایادگیری عمیق. حسابداری، امور مالی و هوش محاسباتی، 1-32. https://jafci.com/index.php/jafci/article/view/429

مقالات مشابه

1-10 از 216

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.