An Efficient and Scalable Heart Disease Diagnosis System with Attribute Impact Based Weights and Genetic Correlation Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Fuzzy neural network (FNN) is playing a vital role in processing of complex data mining applications like medical diagnosis, speech recognition, text processing, image processing etc. Fuzzy neural networks simulate the human brain functionality with fuzzy logic decision making capabilities, to achieve more accuracy in feature selection process of complex data mining applications. Today cardiovascular diseases become a serious global health issue and approximately more than 31% of all global deaths are happening due to cardiovascular diseases reported by WHO. In order to prevent and control the cardiovascular diseases, an efficient and accurate heart disease diagnosis system (HDDS) has to be designed with the state of the art feature based data classifiers. In recent, some research articles introduced HDDS using popular data mining techniques like FNN, but they are suffering from accuracy in allocation of attribute weights and attribute correlation analysis, pattern recognition, forecasting. To address the problems in designing the HDDS, in this paper, Fuzzy Neural Networks has been used with empowered input layer and hidden layers to achieve the high accuracy and performance, while processing the huge set of medical data records. We designed an Attribute Impact calculation procedure to assign the accurate weight values to the attributes and we proposed a Genetic Correlation Analysis algorithm to do correlation analysis which helps in improving the performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».