Novedoso sistema de predicción de enfermedades mediante técnicas híbridas de aprendizaje profundo
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Este Libro se ha llevado a cabo a través de tres modelos diferentes con una combinación distinta de técnicas de selección de características y aprendizaje profundo. El primer modelo propuso la combinación del nuevo algoritmo de selección de características basado en la optimización mejorada de Grey-Wolf (EGWO-FSA) y Deep Belief Network (DBN) para el diagnóstico de enfermedades cardíacas, diabetes y cáncer. El segundo modelo propone un sistema de predicción de enfermedades que se desarrolla utilizando el nuevo Algoritmo de Optimización Genética Binaria de Cuco (GBCOA) y la nueva ...
Este Libro se ha llevado a cabo a través de tres modelos diferentes con una combinación distinta de técnicas de selección de características y aprendizaje profundo. El primer modelo propuso la combinación del nuevo algoritmo de selección de características basado en la optimización mejorada de Grey-Wolf (EGWO-FSA) y Deep Belief Network (DBN) para el diagnóstico de enfermedades cardíacas, diabetes y cáncer. El segundo modelo propone un sistema de predicción de enfermedades que se desarrolla utilizando el nuevo Algoritmo de Optimización Genética Binaria de Cuco (GBCOA) y la nueva Red Neuronal Convolucional-Recurrente (C-RNN) para identificar las enfermedades cardíacas, oncológicas y diabéticas. La tercera técnica implementa un nuevo sistema de predicción de enfermedades que ha sido desarrollado utilizando el nuevo Algoritmo de Selección Incremental de Características (IFSA) y la nueva Red Neuronal Convolucional con Características Temporales (T-CNN) para la predicción de enfermedades cardíacas, diabéticas y oncológicas. Las técnicas propuestas se evalúan mediante la realización de varios experimentos y se consigue un mejor rendimiento en el sistema de predicción de enfermedades propuesto que en los sistemas existentes en términos de precisión de la predicción y tiempo de computación.
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