Comparative Studies of Supporting Vector Machines and Artificial Neural Networks for Scheduling Optimization
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 147
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJMEC-10-38_001
تاریخ نمایه سازی: 25 تیر 1400
چکیده مقاله:
This project is to construct an improved clinic scheduling and flow system for optimization. Providing a solution to this issue will require determining the main clinic scheduling problem and figuring out what hardware and software issues are needed to be solved. We took an approach to optimize the appointment schedule by training and comparing various Machine Learning models such as Supporting Vector Machines and Artificial Neural Networks, and pick the model with the best performance for the scheduling optimization. The software framework was developed based on the Django web server with the Scikit-Learn Machine Learning library from Python.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Wenda Jiang
W Booth School of Engineering Practice and Technology, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada
Ishwar Singeh
W Booth School of Engineering Practice and Technology, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada
Zhen Gao
W Booth School of Engineering Practice and Technology, McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada