医学数据集上反向传播与K-means性能比较

Asraa Abaullah Hussen
{"title":"医学数据集上反向传播与K-means性能比较","authors":"Asraa Abaullah Hussen","doi":"10.29196/JUB.V26I3.549","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"في العقود الأخيرة, وحتى يومنا هذا تكنولوجيا الحاسوب استخدمت في تطبيقات ومجالات مختلفة ومن ضمنها المجال الطبي, الذي دفع العديد من الباحثين إلى توظيف هذه التقنية ببناء أنظمة دعم القرار من خلال تطبيق العديد من الخوارزميات والطرق لهذا الغرض. في هذا البحث الشبكات ألعصبيه وK-means أقترحت لتصنيف القواعد الطبية ومن ثم مقارنة أداء هذه الطرق, التجارب العملية أظهرت الشبكات العصبية تمتلك أداء أفضل من k-means .","PeriodicalId":17505,"journal":{"name":"Journal of University of Babylon","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2018-01-09","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":"{\"title\":\"Comparison of Performance Between Back Propagation and K-means on Medical Datasets\",\"authors\":\"Asraa Abaullah Hussen\",\"doi\":\"10.29196/JUB.V26I3.549\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"في العقود الأخيرة, وحتى يومنا هذا تكنولوجيا الحاسوب استخدمت في تطبيقات ومجالات مختلفة ومن ضمنها المجال الطبي, الذي دفع العديد من الباحثين إلى توظيف هذه التقنية ببناء أنظمة دعم القرار من خلال تطبيق العديد من الخوارزميات والطرق لهذا الغرض. في هذا البحث الشبكات ألعصبيه وK-means أقترحت لتصنيف القواعد الطبية ومن ثم مقارنة أداء هذه الطرق, التجارب العملية أظهرت الشبكات العصبية تمتلك أداء أفضل من k-means .\",\"PeriodicalId\":17505,\"journal\":{\"name\":\"Journal of University of Babylon\",\"volume\":null,\"pages\":null},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2018-01-09\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"2\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Journal of University of Babylon\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.29196/JUB.V26I3.549\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of University of Babylon","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.29196/JUB.V26I3.549","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 2

摘要

近几十年来,直到今天,计算机技术已经被应用于各种应用和领域,包括医疗领域,这促使许多研究人员通过为此目的应用多种算法和方法来建立决策支持系统来利用这一技术。在这项研究中,神经系统和K-means被建议对医疗标准进行分类,从而比较这些方法的性能,实际实验显示神经系统的性能优于K-means。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
Comparison of Performance Between Back Propagation and K-means on Medical Datasets
في العقود الأخيرة, وحتى يومنا هذا تكنولوجيا الحاسوب استخدمت في تطبيقات ومجالات مختلفة ومن ضمنها المجال الطبي, الذي دفع العديد من الباحثين إلى توظيف هذه التقنية ببناء أنظمة دعم القرار من خلال تطبيق العديد من الخوارزميات والطرق لهذا الغرض. في هذا البحث الشبكات ألعصبيه وK-means أقترحت لتصنيف القواعد الطبية ومن ثم مقارنة أداء هذه الطرق, التجارب العملية أظهرت الشبكات العصبية تمتلك أداء أفضل من k-means .
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
The Blue Molybdenum Reaction for the Determination of Phosphate in Natural Water and Detergent Samples Polymeric Chitosan/Poly (Vinyl Alcohol) Hybrid Doped with Zinc Oxide Nanoparticles Synthesized and Characterized Using the Electrospun Method The Effects of Head Pose and Face Roundness on Age Progression in Children Faces Design of Fullerene20-thieno[2,3-c]pyrrole-4,6(5H)-dione-fullerene20 for Opto-nonlinear applications: Quantum Mechanical Study Study the Optical Properties of Polyvinyl Alcohol Thick Film Irradiated with Violet Laser
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1