Feature Selection for ANNs using Intelligent Genetic Algorithms in Diagnostic of Hepatitis
محل انتشار: نهمین کنفرانس دانشجویی مهندسی برق
سال انتشار: 1385
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,556
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- 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:
ISCEE09_001
تاریخ نمایه سازی: 13 اسفند 1386
چکیده مقاله:
Artificial Neural Networks (ANNs) can be used successfully to detect the Hepatitis patient from healthy people using statistical estimates of blood factors and signs of the disease as input features. One of the main problems facing the use of ANNs is the selection of the best inputs to the ANN, allowing the creation of compact, highly accurate networks that require comparatively little pre-processing. This paper examines the use of a Genetic Algorithm (GA) to select the most significant input features from a large set of possible features in diagnostic of the Hepatic patients. Using a large set of 19 different features, the GA is able to select a set of 10 features that give 100% recognition accuracy.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Soltani nia
Department of Electrical Engineering and Electronics, The University of Azad Islamic Tehran center, Tehran, I.R.I.
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 :