Novo sistema de previsão de doenças utilizando técnicas híbridas de aprendizagem profunda
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Este livro foi realizado através de três modelos diferentes com uma combinação diferente de técnicas de selecção de características e de aprendizagem profunda. O primeiro modelo propôs a combinação do novo algoritmo de selecção de características baseado na optimização de Grey-Wolf (EGWO-FSA) e da Deep Belief Network (DBN) para diagnosticar doenças cardíacas, diabetes e cancro. O segundo modelo propôs um sistema de previsão de doenças que é desenvolvido utilizando o novo Algoritmo de Optimização Genética Binária do Cuco (GBCOA) e a nova Rede Neural Convolucional-Recor...
Este livro foi realizado através de três modelos diferentes com uma combinação diferente de técnicas de selecção de características e de aprendizagem profunda. O primeiro modelo propôs a combinação do novo algoritmo de selecção de características baseado na optimização de Grey-Wolf (EGWO-FSA) e da Deep Belief Network (DBN) para diagnosticar doenças cardíacas, diabetes e cancro. O segundo modelo propôs um sistema de previsão de doenças que é desenvolvido utilizando o novo Algoritmo de Optimização Genética Binária do Cuco (GBCOA) e a nova Rede Neural Convolucional-Recorrente (C-RNN) para identificar as doenças cardíacas, oncológicas e diabéticas. A terceira técnica implementa um novo sistema de previsão de doenças que foi desenvolvido utilizando o novo Algoritmo de Selecção Incremental de Características (IFSA) e a nova Rede Neuronal Convolucional com Características Temporais (T-CNN) para prever doenças cardíacas, diabéticas e cancerígenas. As técnicas propostas são avaliadas através da realização de várias experiências e obtiveram um melhor desempenho no sistema de previsão de doenças proposto do que nos sistemas existentes em termos de precisão de previsão e tempo de computação.
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