کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6901940 | 1446495 | 2017 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Diagnosis of heart disease using genetic algorithm based trained recurrent fuzzy neural networks
ترجمه فارسی عنوان
تشخیص بیماری های قلبی با استفاده از الگوریتم ژنتیک شبکه های عصبی مکرر آموزش دیده مبتنی بر فازی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
بیماری قلبی، شبکه عصبی فازی مکرر،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
چکیده انگلیسی
The World Health Organization (WHO) estimated one third of all global deaths reason as cardiovascular diseases in 2015. Some computational techniques were proposed for investigation of heart diseases. This study proposes a genetic algorithm (GA) based trained recurrent fuzzy neural networks (RFNN) to diagnosis of heart diseases. The University of California Irvine (UCI) Cleveland heart disease dataset is used in this study. Out of total 297 instances of patient data, 252 are used for training and 45 of them are chosen to be the testing. The results showed that 97.78% accuracy was obtained from testing set. In addition to the accuracy, root mean square error, the probability of the misclassification error, specificity, sensitivity, precision and F-score are calculated. The results were found to be satisfying based on comparison.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Procedia Computer Science - Volume 120, 2017, Pages 588-593
Journal: Procedia Computer Science - Volume 120, 2017, Pages 588-593
نویسندگان
Kaan Uyar, Ahmet İlhan,