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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤희진 (장안대학교 IT학부 인터넷정보통신과)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제19권 제5호
발행연도
2019.1
수록면
151 - 155 (5page)

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최근 심근경색은 중장년층의 돌연사의 80%로 밝혀졌다. 심근경색의 발병 원인은 복합적이고 갑자기 발생하게 되어 예방이나 건강검진을 하더라도 발병을 예측하기 어렵다. 따라서 빠른 진단과 적절한 치료가 가장 중요하다. 이 논문에서는 심근경색에 대한 정확하고 빠른 진단을 위해 가중퍼지소속함수를 이용한 신경망으로 정상과 비정상 분류에 대한 정확도를 나타내었다. 실험에 사용된 데이터는 14개의 특징과 303개의 샘플 데이터로 이루어진 UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 데이터 사용하였다. 2개의 특징을 선택하여 제거하였다. 특징선택을 위한 알고리즘은 average of weight method를 사용하였다. 가중퍼지소속함수를 이용하여 심근경색을 정상과 비정상으로 분류(1-nomal, 2-abnormal)하였다. 실험 결과 정확도가 87.66%가 나왔다.
#classification #heart attack #feature selection #Neural Network

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Heart attack google schola 이희택 / 2013 / 퍼지규칙을 이용한 AED 시스템 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 13(4):215~220 dbpia Cheol-Soo Bae / 2012 / Direct Controller for Nonlinear System Using a Neural Network"AED System using Fuzzy Rules / KIIECT 5(1):7~12 Heart attack dataset google schola B.H.Wang / 2016 / Gene regulatory network identification from the yeast cell cycle based on a neuro-fuzzy system / Genet.Mol.Res 15(3) Crossref

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