-تشخیص بیماری دیابت با استفاده از الگوریتم ترکیبی گرده افشانی گل و الگوریتم گروهی نزدیکترین همسایه

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 علوم کامپیوتر دانشگده فنی و علوم پایه دانشگاه کوثر بجنورد، بجنورد، ایران

2 کامپیوتر، دانشکده علوم پایه و مهندسی دانشگاه کوثر بجنورد، بجنورد، ایران

چکیده

 دیابت بیماری است که علاوه بر پیشگیری، نیاز به مراقبت­های فراوانی از جمله میزان نوسانات سطح قند خون دارد. تشخیص به موقع بیماری نقش بسزایی در درمان ایفا می­کند و به طور چشمگیری صدمات ناشی از بیماری را کاهش می­دهد. بنابراین، نیاز به تشخیص بیماری دیابت احساس می­شود. به دلیل آنکه الگوریتم­های ترکیبی توانایی بالایی در پیش­بینی و تشخیص انواع بیماری­ها دارند، در این مقاله رویکردی هوشمندانه با الگوریتم ترکیبی گرده‌افشانی گل و الگوریتم گروهی نزدیک‌ترین همسایه برای تشخیص این بیماری ارائه شده است. صحت روش پیشنهادی با مجموعه داده PID با 768 نمونه و 8 ویژگی ارزیابی شده و صحت 97.78 درصد به دست آمده است. نتایج نشان می­دهد که صحت این روش به میزان قابل توجهی نسبت به مطالعات قبلی بهبود یافته است که برتری روش پیشنهادی را تأیید می­کند.

کلیدواژه‌ها


  1. Abdelaziz A.Y., Ali E.S., Abd Elazim S.M., (2016), Flower pollination algorithm to solve combined economic and emission dispatch problems, Engineering Science and Technology, an International Journal, 19: 980–990 DOI:10.1007/s10287-009-0113-8

    Aiswarya I., S. Jeyalatha and Ronak S., (2015), Diagnosis of Diabetes Using Classification Mining Techniques”, International Journal of Data Mining & Knowledge Management Process (IJDKP),5(1): 1-14 DOI:10.1007/s10287-009-0113-8

    Alka L., Dharmender K., (2016), Survey on KNN and Its Variants, IJARCCE International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering, 5(5): 430-435. DOI:10.1109/CEC.2005.1554852

    Anuja V. and Chitra R., (2013), Classification Of Diabetes Disease Using Support Vector Machine”, International Journal of Engineering Research and Applications (IJERA), 3(2): 1797-1801 DOI:10.1016/j.ejor.2006.12.024

    Asma G., Aris P., Zardad K., Osama M., Miftahuddin M., Werner A., Berthold L., (2016), Ensemble of a subset of kNN classifiers, Mathematics Subject Classification, 1-14. Doi: 10.22091/jemsc.2019.1294

    Bhuvaneswari P., Brintha A., (2015), Detection of Cancer in Lung with K-NN Classification Using Genetic Algorithm. Procedia Materials Science. 10: 433 – 440. DOI:10.1016/j.cor.2005.06.017

    Francisco J.C., Jose J.V., Jorge C.,

    Juan R.R., (2018), Oversampling imbalanced data in the string space, Pattern Recognition Letters,103: 32-38. DOI:10.1016/j.eswa.2011.03.060

    1. Krishnaveni, T. Sudha, (2017) A Novel Technique to Predict Diabetic Disease Using Data Mining Classification Techniques” in International Conference on Innovative Applications in Engineering and Information Technology (ICIAEIT- 2017), 3(1): 5-11 Doi: 10.22091/jemsc.2019.1294

    Harleen and Bhambri P, (2016), A Prediction Technique in Data Mining for Diabetes Mellitus,” Journal of Management Sciences and Technology, 4(1): 1-12. Doi: 10.22091/jemsc.2019.1294

    Haruna C., Liyana M.S., Sanah A.M., Adamu I. A., et al, (2015), A Review of the Applications of Bio-Inspired Flower Pollination Algorithm, The 2015 International Conference on Soft Computing and Software Engineering (SCSE 2015), 62:  435-441 Doi: 10.22091/jemsc.2019.1294

    Ihsan S., Osman N., Oguz B. and Khalid S., (2018), Impact of Metaheuristic Iteration on Artificial Neural Network Structure in Medical Data, Processes, 6, 57. DOI:10.1109/TEVC.2008.925798

    Lenin K. and Reddy B. R., (2014), Hybrid Eagle Strategy Flower Pollination Algorithm for Solving Optimal Reactive Power Dispatch Problem, International Journal of Electrical Energy, 2(3)  DOI:10.1016/j.sbspro.2013.03.036

    Lichman, M. UCI Machine Learning Repository; University of California, School of Information and Computer Science: Irvine, CA, USA, http://www.ics.uci.edu/ ∼ mlearn/MLRepository.html DOI:10.1016/j.amc.2003.10.057

    Murali V., and George S. )2007(. An overview of internet addiction. Advances in Psychiatric Treatment, 13: 24-30. Doi:  10.1016/j.proeng.2013.04.103

    Yilmaz N., Inan O., Uzer M.S, (2014), A new data preparation method based on clustering algorithms for diagnosis systems of heart and diabetes diseases,” J Med Syst, 38(5): 38-48. DOI:10.1007/BF02282055

    Zheng. Z. )2015(. Oversampling method for imbalanced classification computing and Informatics, 34: 1017–1037. Doi: 10.1002/nav.3800030110

CAPTCHA Image