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J-GLOBAL ID：202202264104374385   整理番号：22A1088119

svmとラフ集合技術を用いた心臓病予測のための交差枠組み【JST・京大機械翻訳】

A Crossbreed Framework for Heart Disease Prediction Using svm and Rough set Techniques

著者 (5件)： Hemalatha S. (Kongu Engineering College,Department of Computer Applications,Erode,Tamil Nadu,India) ,  Tamilarasi A. (Kongu Engineering College,Department of Computer Applications,Erode,Tamil Nadu,India) ,  Kavitha T. (Kongu Engineering College,Department of Computer Applications,Erode,Tamil Nadu,India) ,  Sivabalaselvamani D. (Kongu Engineering College,Department of Computer Applications,Erode,Tamil Nadu,India) ,  Raj M. Kishore (Kongu Engineering College,Department of Computer Applications,Erode,Tamil Nadu,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCCI  ページ： 1-5  発行年： 2022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： 健康管理技術における今日の革新は,様々な病気患者の管理において次第に支援されている。彼らの最も致死は心臓疾患であり,心拍数,温度,血圧などの個人の生命指標が認可された範囲を超えているとき,非支援眼とストライクで見ることができない。基本的な困難さは,より精度が高く,タイムリーな方法で患者を同定することであり,その後,適切な治療を処方し,投薬不正確さを最小にした。さらに,疾患予測に来るとき,情報システムにはいくつかのあいまいさがある。心臓疾患を診断するための包括的アプローチを提供した。提案したモデルは,心臓疾患を予測するために,意思決定規則を推論するためのサポートベクトルマシンとラフ集合(SVMRS)を組み合わせた。さらに,比較解析を与えた。提案したパラダイムの実用性を比較分析により実証した。SVMRSモデルは,93.8%の精度によって実行した。Copyright 2022 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： 情報システム ,  血圧 ,  心拍 ,  *心臓病 ,  健康管理 ,  曖昧さ ,  *ラフ集合 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ディシジョンルール ,  実用性 ,  比較分析 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (6件)： SVM ,  ラフ集合 ,  心臓病 ,  予測 ,  交差 ,  枠組み