پیش بینی بیماری دیابت با استفاده از شبکه های عصبی، مدل آماری رگرسیون لجستیک و ترکیب آنها

دیابت یکی از بیماری های شایع جهان است که تاکنون راه درمان قطعی برای آن یافت نگردیده است. در کشور ما سالانه هزینه های بسیار زیادی جهت مراقبت و ناتوانی های ناشی از بیماری دیابت صرف می شود، از آنجایی که پیش بینی مقدم بر درمان است، لذا پیش بینی دقیق ‎تر وضعیت بیماران از اهمیت زیادی برخوردار است و برای آنکه پیش بینی های انجام شده از دقت و اعتبار بالایی برخوردار باشد، باید از روش های دقیق و مطمئنی استفاده گردد.یکی از این روش ها استفاده از سیستم های هوش مصنوعی و به صورت خاص، استفاده از شبکه های عصبی می باشد. با توجه به اینکه مدل های آماری مانند مدل آماری رگرسیون لجستیک نیز از دقت بالایی برخوردار است، لذا در این مقاله سعی شده است با ترکیب این مدل آماری و شبکه های عصبی یک روش ترکیب جدید که دارای حداقل خطا و حداکثر اطمینان باشد به وجود آید و مورد تجزیه و تحلیل قرار گیرد. با ایجاد مدل پیشنهادی فوق و انجام آزمایشات مختلف و مقایسه نتایج عددی بدست آمده، دقت و کارایی این روش پیشنهادی مورد بررسی قرار گرفته و نتایج مورد قبولی نسبت به روش های شبکه عصبی و رگرسیون لجستیک بدست آمده است. که در این مقاله معیار کارایی به حداقل رساندن خطای عملکرد آموزش در شبکه عصبی با استفاده از مدل ترکیبی شبکه عصبی می باشد که در نهایت به این نتیجه رسیدیم که خطای عملکرد شبکه عصبی برابر 0.1 و مدل ترکیبی شبکه عصبی برابر0.0002 می باشد.

کلیدواژه ها:

بیماری دیابت ، پیش دیابت ، رگرسیون لجستیک ، شبکه عصبی ، شبکه عصبی ترکیبی