Fugu-MT 論文翻訳(概要): Heart Attack Classification System using Neural Network Trained with Particle Swarm Optimization

論文の概要: Heart Attack Classification System using Neural Network Trained with Particle Swarm Optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07421v1
Date: Sun, 21 Aug 2022 09:25:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-18 17:01:43.445465
Title: Heart Attack Classification System using Neural Network Trained with Particle Swarm Optimization
Title（参考訳）: 粒子群最適化を用いたニューラルネットワークによる心臓発作分類システム
Authors: Askandar H. Amin, Botan K. Ahmed, Bestan B. Maaroof and Tarik A. Rashid
Abstract要約: Particle Swarm Optimization (PSONN) でトレーニングされたニューラルネットワークは、入力基準を分析し、心臓発作の予測を高めるために使用される。その結果、PSONNは、他の全ての試験アルゴリズムの中で最も精度が高いことが判明した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8137198664755598
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The prior detection of a heart attack could lead to the saving of one's life. Putting specific criteria into a system that provides an early warning of an imminent at-tack will be advantageous to a better prevention plan for an upcoming heart attack. Some studies have been conducted for this purpose, but yet the goal has not been reached to prevent a patient from getting such a disease. In this paper, Neural Network trained with Particle Swarm Optimization (PSONN) is used to analyze the input criteria and enhance heart attack anticipation. A real and novel dataset that has been recorded on the disease is used. After preprocessing the data, the features are fed into the system. As a result, the outcomes from PSONN have been evaluated against those from other algorithms. Decision Tree, Random Forest, Neural network trained with Backpropagation (BPNN), and Naive Bayes were among those employed. Then the results of 100%, 99.2424%, 99.2323%, 81.3131%, and 66.4141% are produced concerning the mentioned algorithms, which show that PSONN has recorded the highest accuracy rate among all other tested algorithms.
Abstract（参考訳）: 心臓発作を事前に検出すると、命の節約につながる可能性がある。差し迫った攻撃を早期に警告するシステムに特定の基準を組み込むことは、今後の心臓発作の予防計画に有利になる。この目的のためにいくつかの研究が行われたが、患者がそのような病気になるのを防ぐための目標が達成されていない。本稿では,psonn(particle swarm optimization)で学習したニューラルネットワークを用いて入力基準を分析し,心臓発作予測を増強する。この疾患に記録されたリアルかつ新しいデータセットが使用される。データを前処理した後、機能はシステムに供給される。その結果、psonnの結果は他のアルゴリズムの結果に対して評価されている。決定木、ランダムフォレスト、バックプロパゲーション(bpnn)で訓練されたニューラルネットワーク、ナイーブベイなどが採用されていた。次に、上記のアルゴリズムに関して100%、99.2424%、99.2323%、81.3131%、66.4141%の結果が生成され、PSONNが他の全ての試験アルゴリズムの中で最高精度を記録したことを示している。

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