تشخیص بیماری قند با استفاده از ترکیب سیستم استنتاج فازی سوگنو و الگوریتم کرم شب تاب

سال انتشار: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 655

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.

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

IAUFASA02_153

تاریخ نمایه سازی: 17 اسفند 1393

چکیده مقاله:

امروزه درصد زیادی از مردم احتمال ابتلا به بیماری قند را دارند. بیماری قند یکی از خطرناکترین بیماریهای جوامع بشری امروزی است و تشخیص به موقع این بیماری نقش بسزایی در درمان آن دارد. در این مقاله با استفاده از سیستم استنتاج فازی سوگنو والگوریتم هوشمندکرم شب تاب، روشی نوین برای تشخیص بیماری قند ارائه شده است. روش ارائه شده قادر است با استفاده از تعداد کمی قوانین ساده فازی با دقت مطلوبی بیماری قند را تشخیص دهد. نتایج تجربی نشان میدهند که این روش روی مجموعه داده استانداردPID دقت بیشتری نسبتی به الگوریتمهای موجود در این زمینه دارد

کلیدواژه ها:

تشخیص بیماری قند ، سیستم استنتاج فازی سوگنو ، الگوریتم هوشمند کرم شب تاب

نویسندگان

حاتم محمدی کامروا

عضو هیات علمی دانشگاه آزاد اسلامی واحد فسا

وحید صادقی دنیانی

دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی برق دانشگاه آزاد اسلامی واحد بوشهر

علیرضا اسداله پور

دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی برق دانشگاه آزاد اسلامی واحد فسا

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 :
  • [وب‌سایت انجمن دیابت ایران، دیابت و عوارض آن، _ diabetes ...
  • مد احسان تهامی، س. م. بامشکی، م. ع. خلیل زاده، ...
  • جواد حداد نیا، جواد وحیدی، اعظم قره‌خانی و محمد فیوضی، ...
  • M. Shanker. Using neural networks to predict the oset of ...
  • L. Breiman. Random forests. Machine Learning, 45(1):5-32, 2001 ...
  • D. Dazzi, F. Taddei, A. Gavarini, E. Uggeri, R. Negro, ...
  • K. Patterson and W. S andham. Neural network and neuro-fuzzy ...
  • W. Hsu, M. L. Lee, B. Liu, and T. W. ...
  • M. Zorman, G. Masuda, P. Kokol, R. Yamamoto, and B. ...
  • Blake C.L., Merz C.J., UCI Repository of Machine Databases, ...
  • http://www. ics .uci. ed u/mle arn/MLRepo sitory.html _ ...
  • Y. Jiang and Z. Zhou, "Editing Training Data for kNN ...
  • Asma A. AlJarullah, King Saud University, Decision Tree Discovery for ...
  • Haykin, Simon. Neurt networks: a comprehensive foundation. Prentice Hall PTR, ...
  • Yang X.S., _ 0Nature -Inspired Metaheuristic Algorithms", Luniver Press, 2008. ...
  • نمایش کامل مراجع