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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Electrical Engineering and Information Science Journal of Electrical Engineering and Information Science Vol.3 No.3
발행연도
1998.6
수록면
355 - 365 (11page)

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The purposes of this study are to propose a network for the characterizing of the input data and to show how to design predictive neural network expert system which doesn't need previous knowledge base. We derived this network from the radial basis function networks(RBFN). and named it as a statistical RBFN. The proposed network can replace the statistical methods for analyzing dynamic relations between target disease and other parameters in medical studies. We compared statistical RBFN with the probabilistic neural network(PNN) and fuzzy logic(FL). And we testified our method in the diabetes prediction and compared our method with the well-known multilayer perceptron(MLP) neural network one, and showed good performance of our network. At last, we developed the diabetes prediction expert system based on the proposed statistical RBFN without previous knowledge base. Not only the applicability of the statistical RBFN to the characterizing of parameters related to diabetes and construction of the diabetes prediction expert system but also wide applicabilities has the proposed statistical RBFN to other similar problems.

목차

Abstract

Ⅰ. Introduction

Ⅱ. Statistical RBF Networks

Ⅲ. Comparisons of a Statistical RBFN with PNN and Fuzzy Logic

Ⅳ. Applications to Prediction of Diabetes Mellitus

Ⅴ. Performance of the Statistical RBFN in Predicting Diabetes Mellitus

Ⅵ. Construction of an Expert System for Diabetes Prediction

Ⅶ. Conclusions

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017766082