Predict Blood Glucose Level Using Least-Squares Support Vector Machine Regression and Fuzzy Clustering
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 507
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
DSCONF03_173
تاریخ نمایه سازی: 19 خرداد 1396
چکیده مقاله:
Patients with diabetes should continuously monitor their blood glucose levels and adjust insulin levels according to the normal range. Therefore, they should use methods to reduce the number of blood glucose measurements and prevent the subsequent effects of these measurements in order to predict possible dangerous complications that can be considered as the most important step to diagnose, control and even treat these complications. This paper presents a new algorithm to predict blood glucose levels using a least-squares support vector machine regression based on Fuzzy C-Means Clustering. The proper functioning of this method has been shown to predict blood glucose levels over other methods by testing and validating the proposed algorithm with the real data obtained from India s Diabetes Database in UCI Machine Learning Laboratory
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Roya Ramezanzadeh
Islamic Azad University, Gonabad Branch,Gonabad, Iran
Narges Shafaei Bajestani.
Islamic Azad University, Gonabad Branch,Gonabad, Iran,
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله 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 مقاله لینک شده اند :