Abstract-Det finns en ökning av antalet dödsfall årligen som en följd av hjärtsjukdomar. En av de viktigaste faktorerna som orsakar denna ökning är feldiagnoser från läkares sida eller okunnighet från patientens sida. Hjärtsjukdomar kan beskrivas som alla typer av sjukdomar som påverkar hjärtat. I detta forskningsarbete har man övervägt orsakerna till hjärtsjukdomar, komplikationerna och botemedlen för sjukdomarna. Ett intelligent system som kan diagnostisera hjärtsjukdomar har införts. Detta system kommer att förhindra feldiagnos som är det största felet som kan uppstå av läkare. Datauppsättningen av statlog hjärtsjukdom har använts för att utföra detta experiment. Datauppsättningen omfattar attribut hos patienter som diagnostiserats för hjärtsjukdomar. Diagnosen användes för att bekräfta om hjärtsjukdom finns eller saknas hos patienten. Datauppsättningarna erhölls från UCI Machine Learning. Denna datauppsättning delades in i utbildnings-, validerings- och testuppsättningar som skulle matas in i nätverket. Det intelligenta systemet modellerades på matning framåt multilayer perceptron, och stöd vektor maskin. Den igenkänningsgrad som erhölls från dessa modeller jämfördes senare för att fastställa den bästa modellen för det intelligenta systemet på grund av dess betydelse inom det medicinska området. De erhållna resultaten är 85%, 87,5% för feedforward multilayer perceptron, respektive stöd vektor maskin. Från detta experiment upptäckte vi att stöd vektor maskin är det bästa nätverket för diagnos av hjärtsjukdom.
Olaniyai m.fl. REF använt neurala nätverk och stöd vektor maskin för hjärtsjukdomar.
Heart Diseases Diagnosis Using Neural Networks Arbitration
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Systems and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}