کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5775716 | 1631745 | 2017 | 7 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Performance of small-world feedforward neural networks for the diagnosis of diabetes
ترجمه فارسی عنوان
عملکرد شبکه های عصبی فیدبک کوچک جهان برای تشخیص دیابت
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
ریاضیات کاربردی
چکیده انگلیسی
We investigate the performance of two different small-world feedforward neural networks for the diagnosis of diabetes. We use the Pima Indians Diabetic Dataset as input. We have previously shown than the Watts-Strogatz small-world feedforward neural network delivers a better classification performance than conventional feedforward neural networks. Here, we compare this performance further with the one delivered by the Newman-Watts small-world feedforward neural network, and we show that the latter is better still. Moreover, we show that Newman-Watts small-world feedforward neural networks yield the highest output correlation as well as the best output error parameters.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Applied Mathematics and Computation - Volume 311, 15 October 2017, Pages 22-28
Journal: Applied Mathematics and Computation - Volume 311, 15 October 2017, Pages 22-28
نویسندگان
Okan Erkaymaz, Mahmut Ozer, Matjaž Perc,