Obil'noe potreblenie gibridnoj pischi w sowremennom mire priwodit k rostu razlichnyh zabolewanij. Poätomu izuchenie ätogo medicinskogo diagnoza stanowitsq samoj wazhnoj chast'ü disciplin. Esli net nadlezhaschih znanij o bolezni, to ona priwodit k ser'eznym posledstwiqm. Poätomu suschestwuet potrebnost' w nadezhnoj sisteme diagnostiki. Jeto stalo wozmozhnym blagodarq algoritmu K-nearest neighbor i nejronnoj seti Back propagation. Algoritm K-blizhajshih sosedej osnowan na neparametrizowannom semejstwe, ispol'zuemom dlq regressii i klassifikacii. Nejronnaq set' obratnogo rasprostraneniq - esche odin metod, ispol'zuemyj dlq diagnostiki zabolewanij, osnowannyj na iskusstwennoj nejronnoj seti, ispol'zuemoj dlq metoda optimizacii. V dannoj rabote predstawleno srawnenie oboih algoritmow, a takzhe obsuzhdaetsq, kak kombinirowanie ätih metodow dalo luchshij rezul'tat. Kombinirowannyj podhod obespechiwaet luchshuü tochnost' do 96%.
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