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J-GLOBAL ID：202002280416888430   整理番号：20A2617199

人工ニューラルネットワークを用いた糖尿病分類と予測について【JST・京大機械翻訳】

On Diabetes Classification and Prediction using Artificial Neural Networks

著者 (3件)： Diab Maha S. (University of Sharjah,Electrical Engineering Department,Sharjah,Unitrd Arab Emirates) ,  Husain Saddam (University of Sharjah,Electrical Engineering Department,Sharjah,Unitrd Arab Emirates) ,  Jarndal Anwar (University of Sharjah,Electrical Engineering Department,Sharjah,Unitrd Arab Emirates)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CCCI  ページ： 1-5  発行年： 2020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： 本研究は,世界中の糖尿病患者数の増加を扱う。ニューラルネットワークモデルが開発され,糖尿病になる人の尤度を予測し,分類するために使用された。それは,糖尿病の分類と予測のためのニューラルネットワークに基づく3つのモデルを提示する。これらのモデルは,フィードフォワードネットワーク,パターンネットワーク,およびカスケードフォワードアーキテクチャを含む。3つのモデルの性能を,精度,感度および特異性に関して比較した。全てのモデルを実装し,MATLABで試験した。モデルの中で報告された最高の精度は91.1%であった。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  *ニューラルネットワーク ,  *糖尿病 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  MATLAB ,  フィードフォワードニューラルネットワーク ,  尤度 ,  特異性 ,  糖尿病患者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 人工ニューラルネットワーク ,  糖尿病 ,  分類 ,  予測