بررسی مقایسه ای تکنیک های داده کاوی در پیش بینی بیماری قلبی
Publish Year: 1395
Type: Conference paper
Language: Persian
View: 773
This Paper With 6 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- I'm the author of the paper
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
Export:
Document National Code:
AISST02_006
Index date: 26 April 2017
بررسی مقایسه ای تکنیک های داده کاوی در پیش بینی بیماری قلبی abstract
سیستم های هوشمندی ابداع کرد که به شکل خودکار و بدون نیاز به نظارت پزشک قادر به فهم و تفسیر ویژگی های پزشکی افراد باشند یا اطلاعات مفیدی را اکتشاف کنند که متخصصان را در قضاوت صحیح یاری رساند. در ادبیات داده کاوی در پزشکی تا کنون مجموعه بسیار متنوعی از روش ها ارایه شده است که هر یک دارای نقاط ضعف و قدرت به خصوصی بوده که عملکرد آن بسته به نوع داده و شرایط حاکم بر مساله متفاوت است. هدف از این مقاله گزارش یک پروژه تحقیقاتی به منظور جمع بندی چندین مقاله از سه مجموعه داده که از الگوریتم های مختلف داده کاوی استفاده کرده اند جهت انتخاب دقیق ترین مدل برای پیش بینی بیماریقلبی و در انتها بهترین الگوریتم انتخاب می شود . نتایج نشان می دهد در دو مجموعه داده کلیولند و قلب و عروق کلمبیا شبکه عصبی بالاترین دقت را داشته است و در مجموعهAndhra pradeshنیز الگوریتم ترکیبی ژنتیک و نزدیکترین همسایه بالاترین دقت اطمینان را داشته است . الگوریتم های درخت تصمیم گیری و بیز ساده نیز دقت قابل قبولی در پیش بینی بیماران قلبی داشته اند.
بررسی مقایسه ای تکنیک های داده کاوی در پیش بینی بیماری قلبی Keywords:
بررسی مقایسه ای تکنیک های داده کاوی در پیش بینی بیماری قلبی authors
میلاد رییسی یکتا
گروه مهندسی کامپیوتر ، واحد نیشابور، دانشگاه آزاد علوم و تحقیقات ، نیشابور ، ایران
رضا قائمی
گروه کامپیوتر ، واحد قوچان ، دانشگاه آزاد اسلامی ، قوچان ، ایران
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :