Under de senaste åren har neurala nätverk blivit mycket populära i alla typer av förutsägelser problem. I detta papper, flera feed-forward artificiella neurala nätverk (ANN) med olika konfigurationer används i förutsägelsen av Parkinsons sjukdom (PD) testade individer, baserat på extraherade funktioner från 26 olika röstprover per individ. Resultaten valideras med hjälp av systemet "permission-one-subject-out" (LOSO). Få urvalsförfaranden baserade på Pearsons korrelationskoefficient, Kendalls korrelationskoefficient, huvudkomponentanalys och självorganiserande kartor har använts för att öka algoritmernas prestanda och för att minska data. Det bästa testnoggrannhetsresultatet har uppnåtts med Kendalls korrelationskoefficientbaserade funktionsval, och de mest relevanta röstproven är erkända. Flera ANN har visat sig vara den bästa klassificeringstekniken för diagnos av PD utan användning av förfarandet för urval av funktioner (om rådata). Slutligen finjusteras ett neuralt nätverk, och en testnoggrannhet på 86,47% uppnåddes.
REF använde funktionsvalsförfaranden baserade på Pearsons och Kendalls korrelationskoefficienter, huvudsaklig komponentanalys (PCA) och självorganiserande kartor (SOM) och artificiella neurala nätverk (ANN) med flera feed-forward-nätverk (ANN) för klassificering, med en noggrannhet på 86,47 %.
Classifying Parkinson’s Disease Based on Acoustic Measures Using Artificial Neural Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science']}