Abstract-Detta arbete syftar till att ge ett neurofuzzy system för att upptäcka hjärtinfarkt. Sedan utformades euro-fuzzy-systemet med åtta inmatningsfält och ett utmatningsfält. Ingångsvariabler är hjärtfrekvens, motion, blodtryck, ålder, kolesterol, bröstsmärta typ, blodsocker och kön. Utgången upptäcker risknivåerna hos patienter som är indelade i 4 olika fält: mycket låga, låga, höga och mycket höga. Den datamängd som användes extraherades från databasen och modellerades för att göra den lämplig för utbildningen, sedan skapades den ursprungliga FIS-strukturen, nätverket utbildades med den uppsättning utbildningsdata varefter det testades och validerades med uppsättningen testdata. Utgången av systemet var utformad på ett sätt som patienten kan använda den personligen. Patienten behöver bara tillhandahålla vissa värden som fungerar som ingång till systemet och baserat på de värden som tillhandahålls systemet kommer att kunna förutsäga patientens risknivå.
Det neuro luddiga systemet utformades med hjälp av åtta indatavariabler och en utgångsvariabel REF.
Development of Neuro-fuzzy System for Early Prediction of Heart Attack
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Information Technology and Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}