کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6891174 | 1445226 | 2018 | 23 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A universal deep learning approach for modeling the flow of patients under different severities
ترجمه فارسی عنوان
یک رویکرد یادگیری عمیق جهانی برای مدل سازی جریان بیماران تحت شدت های مختلف
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
شبکه عصبی عمیق سیستم پشتیبانی تصمیم، پیش بینی تقاضا، خدمات اضطراری، انتخاب ویژگی، الگوریتم ژنتیک بهبود یافته،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
The contribution of our study is two-fold. Theoretically, the traditional GA-based feature selection process is improved to have less hyper-parameters and higher efficiency, and the joint information of multiple features is maintained by fitness-based crossover operator. The universal property of DNN is further enhanced by merging different regularization strategies. Practically, features selected by our improved GA can be used to acquire an underlying relationship between patient flows and input features. Predictive values are significant indicators of patients' demand and can be used by A&ED managers to make resource planning and allocation. High accuracy achieved by the present framework in different cases enhances the reliability of downstream decision makings.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computer Methods and Programs in Biomedicine - Volume 154, February 2018, Pages 191-203
Journal: Computer Methods and Programs in Biomedicine - Volume 154, February 2018, Pages 191-203
نویسندگان
Shancheng Jiang, Kwai-Sang Chin, Kwok L Tsui,