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收到：28-02-2023修订：接受：05 -03-2024接受：20-03-2024发布：5-04-2024 A BSTRACT进行预测和诊断疾病对医疗专业人员而言在心脏病时从未如此简单。心血管疾病医疗专业人员一直发现很难预测和诊断。因此，如果在早期发现，能够对世界各地的人们采取必要的行动来治疗它在严重的情况下变得严重。心脏病的主要原因是近年来的一个严重问题，是喝酒，吸烟和不运动。医疗保健部门随着时间的推移生成的大量数据允许机器学习在决策和预测中提供有效的结果。医疗保健是人类福祉的基础，该行业收集了大量的精神科信息。机器学习模型被用来推进心脏病预测的精度。这些模型允许人们被可靠地归类为声音或不幸。我们对提出的综合系统，该系统获得了使用临床信息参数的预期患者机会概况中所包含的标准。拟议的似乎利用了重要的神经编排来有效解决不足和过度拟合的问题。这说明了测试和计划数据上的量表。该模型的有效性是鼓励检查深刻的神经布置（DNN）和制造神经安排（ANN）方法，以确切的期望是对心脏病的近乎或不表现的。
利用深层神经网络的心脏...
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