Sjukdomsdiagnosen utförs med en maskininlärningsmetod. Vi har föreslagit en ny maskininlärningsmetod som hybridiserar stöd vektor maskin (SVM), partikel svärm optimering (PSO) och gökoo sökning (CS). Den nya metoden består av två steg: för det första är en CS-baserad metod för parameteroptimering av SVM utvecklad för att hitta de bättre inledande parametrarna för kärnans funktion, och sedan tillämpas PSO för att fortsätta SVM-utbildningen och hitta de bästa parametrarna för SVM. Experimentella resultat visar att den föreslagna CS-PSO-SVM-modellen uppnår bättre klassificeringsnoggrannhet och F-mått än PSO-SVM och GA-SVM. Därför kan vi dra slutsatsen att vår föreslagna metod är mycket effektiv jämfört med de tidigare rapporterade algoritmerna.
Göksök användes för att välja bättre inledande parametrar för kärnan funktion och PSO metod sökte efter de bästa parametrarna i SVM REF.
PSO-Based Support Vector Machine with Cuckoo Search Technique for Clinical Disease Diagnoses
{'venue': 'The Scientific World Journal', 'journal': 'The Scientific World Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}