Parkinsons sjukdom (PD) är en vanlig neurodegenerativ sjukdom som har fått allt större uppmärksamhet. Många artificiell intelligens metoder har använts för diagnos av PD. I denna studie utvecklades en förbättrad fuzzy k-nearest granne (FKN) metod för tidig upptäckt av PD baserat på röstmätningar. Den föreslagna metoden, en evolutionär instansbaserad inlärningsmetod som kallas CBFO-FKN, utvecklades genom att koppla den kaotiska bakteriella födooptimering med Gauss-mutation (CBFO) metod med FKN. Integreringen av CBFO-tekniken löste effektivt FKN:s problem med parameterinställning. Effektiviteten hos den föreslagna CBFO-FKN jämfördes noggrant med den hos PD-datauppsättningarna när det gäller klassificeringsnoggrannhet, känslighet, specificitet och AUC (område under mottagarens karakteristiska kurva). Simuleringsresultaten indikerade det föreslagna tillvägagångssättet överträffade de övriga fem FKN-modellerna baserat på BFO, partikelsvärmoptimering, genetiska algoritmer, optimering av fruktflugor och eldflugsalgoritm, samt tre avancerade maskininlärningsmetoder, inklusive stödvektormaskin (SVM), SVM med lokalt inlärningsbaserat funktionsval, och kärnextrem inlärningsmaskin i ett 10-faldigt korsvalideringsschema. Den metod som presenteras i denna uppsats har en mycket bra utsikter, vilket kommer att ge stor bekvämlighet för klinikerna att fatta ett bättre beslut i den kliniska diagnosen.
REF använde kaotisk bakteriell födooptimering (CBFO) med en förbättrad fuzzy k-nearest granne (FKN) klassificerare för tidig diagnostik av PD med hjälp av röstinspelningsdata.
An Intelligent Parkinson's Disease Diagnostic System Based on a Chaotic Bacterial Foraging Optimization Enhanced Fuzzy KNN Approach