تشخیص و کلاس بندی بیماری دیابت نوع 1 با استفاده از الگوریتم های داده کاوی
- سال انتشار: 1397
- محل انتشار: دومین کنفرانس ملی ایده های نوین در فنی و مهندسی
- کد COI اختصاصی: INFM02_011
- زبان مقاله: فارسی
- تعداد مشاهده: 477
نویسندگان
دانشجوی ارشد مهندسی نرم افزار موسسه غیرانتفاعی دیلمان لاهیجان
عضو هیئت علمی گروه کامپیوتر واحد دانشگاه آزاد اسلامی لاهیجان،
عضو هیئت علمی گروه کامپیوتر واحد دانشگاه آزاد اسلامی لاهیجان،
عضو هیئت علمی موسسه غیرانتفاعی دیلمان لاهیجان
چکیده
بیماری دیابت یکی از شایعترین بیماریهای حاضر دنیا شناخته شده است که علیرغم گستردگی شیوع این بیماری هنوز روشی به منظور ریشه کن کردن و از بین بردن آن در دنیا شناخته نشده است. تاکنون روشهای هوشمند گوناگونی به منظور حل این مشکل بنیادی در سراسر جهان ارائه گردیده که از آن جمله میتوان به استفاده از روش های تکاملی و نیز استفاده از روش الگوریتم های فازی تشخیص الگو در استخراج ویژگی اشاره نمود. پیشنهاد اخیر محققان در زمینه شناسایی بیماریها منجر به از استفاده از روشهای متکی بر پردازش خودکار و یادگیری ماشینی است که با استفاده از آنها، آنالیز میتواند سبب تمایز میان افراد سالم و یا بیماران دیابتی شود. پیشتر روشهای خودکار ارائه شدهاند که اغلب با دقت کم و عدم قطعیت در دستیابی به پاسخ بهینه همراه بودهاند، جامعیت لازم را ندارند و یا آنکه با مشکل بیش برازش همراه هستند. در این پایان نامه الگوریتمی در جهت تشخیص خودکار بیماری دیابت نوع 1 بر اساس تئوری کارآمد مرکب از شبکه های عصبی، سیستم های استنتاج فازی، الگوریتم ژنتیک و الگوریتم تکاملی ازدحام ذرات پیشنهاد شده که نسبت به روشهای مشابه، از دقت و سرعت بالاتری در عملکرد برخوردار میباشد. در فاز نخست، توسط الگوریتم ازدحام ذرات کمینه ترین تعداد ویژگی انتخاب میشود، سپس در الگوریتم دو مرتبه در آموزش شبکه عصبی فازی تطبیقی-تکاملی )ژنتیک( به دنبال بهترین جواب خواهد بود. مدل شبکه عصبی-فازی تطبیقی تکاملی با کمک الگوریتم ژنتیک طراحی میشود و قادر است با کمترین میزان خطا وجود بیماری دیابت را آشکار سازد. مزیتهای عمده به کارگیری این الگوریتم در آموزش مدل شبکه عصبی فازی انطباقی نسبت به دیگر الگوریتم های بهینه سازی در تشخیص بیماری، قطعیت در رسیدن به پاسخ صحیح و تحلیل مسائل پیچیده با ابعاد گسترده است. برای آموزش شبکه عصبی پیشنهادی از تکنیک اعتبارسنجی K-f old استفاده شده است. علاوه بر داده های دیابت، داده های دیگری نیز از مرجع UCI دریافت شده و با اعمال این داده ها به سیستم، الگوریتم پیشنهادی در سطح قابل قبولی با خطای کمتر از 15 % درتشخیص بیماری دیابت موثر واقع شده است.کلیدواژه ها
بیماری دیابت، شبکه عصبی فازی انطباقی تکاملی، الگوریتم ازدحام ذرات، جامعیت و عدم قطعیتمقالات مرتبط جدید
- بررسی به کارگیری سیستم ذخیره سازی انرژی با استفاده از منابع انرژی تجدیدپذیر
- اقدامات لازم برای حفاظت از محیط زیست دریایی
- ارائه طرح مبتنی بر رایانش ابری جهت ارتقاء بهره وری صنایع خودروسازی (مطالعه موردی: مدیران خودرو)
- مروری بر تکنولوژی ماکرویو برای خردایش سنگ های کمیاب
- کاربرد و بکارگیری تکنولوژی های اینترنت اشیا ، یادگیری ماشین و پردازش تصویر در امنیت و کنترل خودرو
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.