Uma nova abordagem para a detecção de doenças hepáticas usando KNN e Propaganda de Costas
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O consumo pesado de alimentos híbridos no mundo de hoje causa o aumento de diferentes doenças. Assim, o estudo deste diagnóstico médico torna-se a parte mais importante das disciplinas. Se não houver um conhecimento adequado das doenças, então causa efeitos graves. Por conseguinte, existe uma exigência de um sistema de diagnóstico forte. Isto é possível graças ao algoritmo K-nearest vizinho e à rede neural de propagação de costas. O algoritmo K- Nearest baseia-se na família não parametrizada utilizada para a regressão e classificação. A rede neural de propagação traseira ...
O consumo pesado de alimentos híbridos no mundo de hoje causa o aumento de diferentes doenças. Assim, o estudo deste diagnóstico médico torna-se a parte mais importante das disciplinas. Se não houver um conhecimento adequado das doenças, então causa efeitos graves. Por conseguinte, existe uma exigência de um sistema de diagnóstico forte. Isto é possível graças ao algoritmo K-nearest vizinho e à rede neural de propagação de costas. O algoritmo K- Nearest baseia-se na família não parametrizada utilizada para a regressão e classificação. A rede neural de propagação traseira é outra técnica utilizada para diagnóstico de doenças baseada em rede neural artificial utilizada para método de optimização. Neste trabalho é apresentada a comparação de ambos os algoritmos e discute-se como esta técnica tem produzido combináveis os melhores resultados. A abordagem combinada proporciona uma melhor precisão até 96%.
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