Soft-Computing-Techniken für die Typ-2-Diabetes-Datenklassifizierung
Diabetes Mellitus (DM) ist eine Stoffwechselstörung, bei der es über einen längeren Zeitraum zu einem hohen Blutzuckerspiegel kommt. Ein Mangel an ausreichendem Insulin führt zu einem Überschuss an Zucker im Blut. Infolgedessen ist der Glukosespiegel bei Diabetikern höher als bei normalen. Es hat Symptome wie häufiges Wasserlassen, vermehrten Hunger, erhöhten Durst und hohen Blutzucker. Es gibt hauptsächlich drei Arten von Diabetes, nämlich Typ-1, Typ-2 und Schwangerschaftsdiabetes. Typ-1-DM tritt auf, weil das Immunsystem fälschlicherweise die Beta-Zellen angreift und zerstört, und Typ-2-DM tritt aufgrund von Insulinresistenz auf. Schwangerschafts-DM tritt bei Frauen während der Schwangerschaft aufgrund einer Insulinblockierung durch Schwangerschaftsharmonen auf. Unter diesen drei Arten von DM ist Typ-2-DM weiter verbreitet und betrifft so viele Millionen Menschen auf der ganzen Welt. Klassifikations- und Vorhersagesysteme sind im Gesundheitswesen tatsächlich zuverlässig, um versteckte Muster in den Patientendaten zu untersuchen. Diese Systeme helfen Medizinern, ihre Diagnoseprognose zu verbessern, zusammen mit Techniken zur Organisation von Heilmitteln. Die geringere prozentuale Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit des Klassifikators ist sehr wichtig für medizinische Diagnosezwecke, bei denen Fehler das Leben des Patienten stark beeinträchtigen können. Daher benötigen wir ein genaueres Klassifikationssystem für die Vorhersage von Typ-2-DM. Obwohl die meisten der oben genannten Klassifizierungsalgorithmen effizient sind, bieten sie keine gute Genauigkeit bei geringem Rechenaufwand. In diesem Buch haben wir verschiedene Klassifizierungsalgorithmen unter Verwendung von Soft-Computing-Techniken wie Neuronalen Netzen (NNs), Fuzzy-Systemen (FS) und Schwarmintelligenz (SI) vorgeschlagen. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass diese Algorithmen in der Lage sind, eine hohe Klassifizierungsgenauigkeit bei geringerem Rechenaufwand zu erzeugen. Die in diesem Buch vorgestellten Beiträge sollen versuchen, die folgenden Ziele mit Hilfe von Soft-Computing-Ansätzen zur Identifizierung von Diabetes mellitus zu adressieren. Einführung eines optimierten RBFN-Modells namens Opt-RBFN. Entwicklung eines kostengünstigen Rule-Miners namens SM-RuleMiner für die Diagnose von Typ-2-Diabetes. Generierung besser interpretierbarer Fuzzy-Regeln für eine genaue Diagnose von Typ-2-Diabetes mit RST-BatMiner. Entwicklung eines präzisen Kaskaden-Ensemble-Frameworks namens Diabetes-Network für die Diagnose von Typ-2-Diabetes. Vorschlag eines mehrstufigen Ensemble-Frameworks namens Dia-Net zur Verbesserung der Klassifikationsgenauigkeit der Typ-2-Diabetes-Diagnose. Entwerfen eines intelligenten Diabetes-Risikobewertungsmodells namens Intelli-DRM schätzen Sie den Schweregrad von Diabetes mellitus. Dieses Buch dient als Nachschlagewerk für wissenschaftliche Forscher, die Krankheitsdaten und/oder numerische Daten analysieren müssen, sowie für Forscher, die Methoden im Bereich des Soft Computing entwickeln. Es kann auch als Lehrbuch für einen Graduierten- und Postgraduiertenkurs in maschinellem Lernen oder Soft Computing verwendet werden. . Sprache: Englisch
| Marke | Unbranded |
|---|---|
| Künstler | Ramalingaswamy Cheruku |
| Format | Gebundene Ausgabe |
| Verlag / Label | CRC Press |
| Sprache | Englisch |
| Erscheinungsdatum | 2020/07/27 |
| Produkt ID | 337959580-741619524 |
| ISBN | 9780367236540 |
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