ملائمة طرق الشبكات العصبية لنموذج للتشخيص الطبي
| العنوان بلغة أخرى: |
Convenient Ways Artificial Neural Networks in the Appropriate Model for Medical Diagnosis |
|---|---|
| المصدر: | مجلة كلية الإدارة والاقتصاد للدراسات الاقتصادية والإدارية والمالية |
| الناشر: | جامعة بابل - كلية الإدارة والاقتصاد |
| المؤلف الرئيسي: | الطائي، عبير كاظم عليوي حمزة (مؤلف) |
| المجلد/العدد: | مج12, ع4 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
العراق |
| التاريخ الميلادي: |
2020
|
| الصفحات: | 141 - 153 |
| ISSN: |
2312-7813 |
| رقم MD: | 1262603 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | العربية |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
15
| المستخلص: |
في هذا البحث تم مناقشة مفهوم ملائمة النموذج، وذلك بدراسة السلوك الرياضي لنموذجين تمثل شبكات عصبية هي (BPNN, PNN)، كما تم تطبيق نوعين من البيانات الطبية هما (ضعف السمع ولين العظام) ومختلفين في فضاءات الإدخال (INPUT) والإخراج (OUTPUT) وفي طريقة التصنيف، وتبين من خلال تطبيق هذه البيانات وملائمتها مع نماذج الشبكات العصبية الاصطناعية من حيث المدى (Range) والمنطق (Domain) إن شبكة (PNN) هي الأفضل في تشخيص أنماط البيانات السمعية من خلال معدل (MSE) وأن شبكة (BPNN) هي الأكثر عمومية (Generelization) خصوصا عندما تكون أنماط بيانات الاختبار كبيرة مقارنة مع أنماط بيانات التدريب. In this research discuss the concept of appropriate form, by examining sporting behavior for three models represen neural networks are (BPNN, PNN), were applied two types of medical data are (osteoporosis and weaknesses auditory) and different in the way of classification and spaces Input and output, and show through the application of these data and suitability models with neural networks in terms of the Domain and Range the network (PNN) is the best in the diagnosis of audio data through average MSE, and network (BPNN) is better diagnose bone crisp data generalization, especially when test data are large compared with the training data |
|---|---|
| ISSN: |
2312-7813 |
عناصر مشابهة
-
مقارنة بين التحليل التمييزي : الشبكات العصبية و التشخيص التطبي لمرضى سرطان الفم
بواسطة: الجراح، ريم علي منشور: (2008) -
Clinical Decision Support System: Risk Level Prediction Of Heart Disease Using Weighted Fuzzy Rules
بواسطة: Anooj, P. K. منشور: (2012) -
Heart Disease Prediction Model Using Naïve Bayes Algorithm and Machine Learning Techniques
بواسطة: يوسف، ماريا محمد فوزي منشور: (2020) -
تصميم خوارزمية للتعرف على الكتابة العربية المتصلة باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية
بواسطة: بابكر، عبدالحفيظ حامد محمد منشور: (2020) -
Fully Connected Dense Layer for Predicting Coronary Artery Disease
بواسطة: الدغيمات، معاذ نعمان حسن منشور: (2021)
