Under de senaste årtiondena har medicinsk datautvinning blivit ett populärt ämne för datautvinning. Forskare har föreslagit flera verktyg och olika metoder för att utveckla effektiva medicinska expertsystem. Diagnostisering av hjärtsjukdomar är ett av de viktiga ämnena och många forskare har försökt utveckla intelligenta medicinska expertsystem för att hjälpa läkarna. I detta dokument föreslår vi användningen av PSO algoritm med en ökad strategi för att extrahera regler för att erkänna förekomsten eller frånvaron av kranskärlssjukdom hos en patient. Vikten av utbildning exempel som klassificeras korrekt genom de nya reglerna minskas genom en förstärkande mekanism. Därför, i nästa generationsregel, fokuserar man på de suddiga regler som förklarar de för närvarande felklassificerade eller oupptäckta fallen. Vi har använt kranskärlssjukdomsdata från University of California Irvine (UCI) för att utvärdera vår nya klassificeringsmetod. Resultaten visar att den föreslagna metoden kan upptäcka kranskärlssjukdomen med en godtagbar noggrannhet. Dessutom har de upptäckta reglerna också en betydande tolkningsmöjlighet.
Hedeshi och Abadeh REF utförde PSO-algoritm med en stärkande strategi.
Coronary artery disease detection using a fuzzy-boosting PSO approach
{'venue': 'Comput. Intell. Neurosci.', 'journal': 'Comput. Intell. Neurosci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}