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J-GLOBAL ID：201802219563658400   整理番号：18A0519445

遺伝的ベース重み付きFP成長を用いた予測デング熱疾患のモデル【Powered by NICT】

A model for forecasting dengue disease using genetic based weighted FP-growth

著者 (2件)： Rajput Vandana (Department of CSE/IT, Madhav Institute of Technology & Science, Gwalior, India) ,  Manjhvar Amit (Department of CSE/IT, Madhav Institute of Technology & Science, Gwalior, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICOEI  ページ： 944-948  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 数年では,データマイニングは,医療とヘルスケア部門の大きく,動機づけ研究分野である。福祉データにおける高収益成功した系統的方法を見出すために有用である。のようなデング熱,癌,糖尿病,心疾患など様々な疾患を予測するために有用である。リーディング前者の大きな一致が従来の手法の欠点を軽減するため最適化手法を用いた疾患検出にconceded。本論文では,著者らはデング病を予測のための新しいモデルを設計しなければならない。ここでは,遺伝的アルゴリズムを用いた実際の重量とFP成長を適用しその後属性の実際の量を計算した。修正手法であるそれらの重みの要件における属性の仮想的意義を検出できることを示した理論的研究と実験。モデルである計画とパラメータを最適予測性能を得るために設定した。最後に,結果は,モデルが良好な予測を生成することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 心臓病 ,  最適化手法 ,  社会福祉 ,  遺伝的アルゴリズム ,  データマイニング ,  *遺伝 ,  糖尿病 ,  *予測 ,  *デング熱 ,  動機づけ
準シソーラス用語： 最適予測 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  データベースシステム  (JD03030U)

タイトルに関連する用語 (7件)： 遺伝 ,  FP ,  成長 ,  予測 ,  デング熱 ,  疾患 ,  モデル