Abstract-Diabetes är ett tillstånd där mängden socker i blodet är högre än normalt. Klassificeringssystem har i stor utsträckning använts inom det medicinska området för att undersöka patientens data och extrahera en prediktiv modell eller uppsättning regler. Huvudsyftet med detta forskningsarbete är att underlätta en bättre diagnos (klassificering) av diabetessjukdom. Det finns redan flera metoder för klassificering av diabetessjukdomen. Den föreslagna metoden har genomförts i två steg: a) I det första steget har Genetisk Algoritm (GA) använts som ett funktionsval på Pima Indian Diabetes Dataset. (b) I det andra steget har Multilayer Perceptron Neural Network (MLP NN) använts för klassificeringen av den valda funktionen. God jordbrukshävd och goda miljöförhållanden har konstaterats minska inte bara kostnads- och beräkningstiden för den diagnostiska processen, utan det föreslagna tillvägagångssättet har också förbättrat klassificeringens noggrannhet. De experimentella resultat som erhållits klassificering noggrannhet (79.1304%) och ROC (0.842) visar att GA och MLP NN kan användas framgångsrikt för diagnostisering av diabetessjukdom.
Choubey och Sanchita REF använde genetisk algoritm och multilayer perceptron tekniker för diagnos av diabetiker.
GA_MLP NN: A Hybrid Intelligent System for Diabetes Disease Diagnosis
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Systems and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}