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使用机器学习技术论文
REFERENCES ........................................................................................................................................... 28
使用生物启动的HeartDisease预测...
1,2,3,4 UG学者，Mallareddy工程学院，海得拉巴-500100 51,2,3,4 UG学者，Mallareddy工程学院，海得拉巴-500100 5
使用机器L的女性糖尿病预测。
糖尿病具有严重的长期影响，并且是全球健康方面的关注。及时识别对于改善患者预后至关重要。这项工作使用临床数据使用监督的机器学习算法诊断糖尿病。各种数据集用于训练诸如决策树，天真的贝叶斯，k-nearest邻居，随机森林，梯度提升，逻辑回归和支持向量机等训练模型。通过有效的预处理技术（如标签编码和归一化），可以提高模型的精度。各种特征选择方法用于优先考虑风险指标。该模型在两个不同的数据集上进行了广泛的测试，以评估其性能。的准确性提高（取决于数据集和机器学习技术）的范围从2％到12％。选择最佳的算法是为了额外开发的。Python的烧瓶用于将模型纳入使用Docker部署的在线程序。研究表明，将基于机器学习的分类与适当的数据制备管道的整合可以有效，一致地预测糖尿病，从而促进及时诊断并改善健康后果。
心脏病预测基于生理参数，使用集合分类器和参数优化Agung Muliawan 1，Achmad Rizal 2，
使用集合分类器和参数优化基于生理参数的心脏病预测Agung Muliawan 1，Achmad Rizal 2，Sugondo Hadiyoso 3* Institut Teknologi Dan Sainsia Mandala，Indonesia，Indonesia 1 Telekom University 1 Telekom University，Indonesia 23 sugondo@telkomuniversity.actistia in Indonesia telkomuniversity.ace.ac.act.ace.ace.act.act act：20 3 333 333 303 303接受：2023年11月7日 *通讯作者摘要本研究描述了使用具有参数优化的集合分类器对心脏病的预测。作为输入，从UCI机器学习存储库中获取了一个公共数据集，该数据集是指UCI机器学习中的数据集。数据集由13个变量组成，这些变量被认为会影响心脏病。粒子群优化（PSO）用于特征选择和主成分分析（PCA），以降低特征的尺寸。在几种机器学习方法上的应用优化应用，例如SVM（径向基础功能），深度学习和集合分类器（装袋和增强），以获得最高的精度比较。与PCA相比，该研究使用PSO维度降低的结果降低导致精确度。相反，通过优化深度学习参数的精度为84.47％，并优化SVM RBF参数，精度为83.56％，获得了最高精度。使用SVM上的袋子在83.51％的装袋中的最高精度，与SVM相差0.5％，而无需使用袋装。关键字：心脏病，机器学习，降低维度，参数优化，合奏分类器1。简介
使用
妊娠糖尿病是一种高血糖的一种形式，在孕妇中表现出来。，如果您怀孕的任何时刻发生这种情况，可以在分娩期间和分娩后经历并发症。尤其是在仅偶尔检查孕妇检查的地方，如果发现危险，则可以减少危害。医疗保健行业不受使用机器学习算法开发的智能系统所带来的广泛转变。这项研究提出了一个合并的预测模型，用于识别可能患糖尿病的孕妇。数据集是从Kaggle，妊娠糖尿病（GDM数据集）获得的，其中包括3526名孕妇的记录。使用了八种模型，包括传统的（支持矢量机，随机森林，逻辑回归，XGBoost，决策树，SGD）和深度学习（人造神经网）模型，并且发现的结果范围从模型的87％-97％。结果表明，深度学习模型可以显着提高预测准确性。
使用机器学习的多种疾病预测，深
使用机器学习，深度学习和简化的多种疾病预测是一个综合项目，旨在预测包括糖尿病，心脏病，肾脏疾病，帕金森氏病和乳腺癌在内的各种疾病。该项目利用机器学习算法，例如带有Keras的Tensorflow，支持向量机（SVM）和逻辑回归。模型是使用简易云和简化库来部署的，为疾病预测提供了用户友好的界面。应用界面包括五种疾病选择：心脏病，肾脏疾病，糖尿病，帕金森氏病和乳腺癌。选择特定疾病后，提示用户输入预测模型所需的相关参数。输入参数后，该应用会立即产生疾病预测结果，表明该人是否受疾病影响。该项目解决了使用机器学习技术准确疾病预测的需求，从而可以尽早检测和干预。简化云和简化库提供的用户友好界面增强了可访问性和可用性，使个人可以轻松评估其各种疾病的风险。不同模型获得的高精度证明了使用的机器学习算法在疾病预测中的有效性。
使用深度学习的电池容量预测
气候变化的紧迫性日益增长导致电气化技术领域的增长，在该领域中，电池已经成为可再生能源过渡中的重要作用，支持了智能电网，储能系统和电动汽车等环保技术的实施。电池电池降解是表明电池使用情况的常见情况。在操作过程中优化锂离子电池降解有益于预测未来降解的预测，从而最大程度地减少了导致功率褪色和容量褪色的降解机制。该学位项目旨在根据使用深度学习方法基于容量来调查电池降解预测。通过使用非破坏性技术分析锂离子细胞的电池降解和健康预测。使用多通道数据，例如获得ECM的电化学阻抗光谱和三种不同的深度学习模型。此外，AI模型是使用多通道数据设计和开发的，并在MATLAB中评估了性能。结果表明，EIS测量的阻力增加，是持续的电池老化过程（例如损耗O活动材料，固体电解质相间相间增厚和锂电池）的持续抗性。AI模型表明了准确的容量估计，LSTM模型基于使用RMSE的模型评估揭示了出色的性能。这些发现突出了仔细管理电池充电过程的重要性，并考虑了导致退化的因素。理解降解机制可以开发策略来减轻衰老过程并延长电池寿命，最终导致性能改善。
使用机器学习和深度学习的心脏病预测
美国科罗拉多州科罗拉多州科罗拉多大学计算机科学系A BSTRACT心脏病是当前在美国的最常见疾病，根据性别，根据官方统计，约有50％的美国人口患有某种形式的心血管疾病。本文根据胸痛和头晕等症状进行卡方测试和线性回归分析，以预测心脏病。本文将帮助医疗部门通过在疾病的开始阶段预测患有心脏病的患者为患有心脏病的患者提供更好的帮助。CHI Square测试是为了确定通过分析IEEE数据端口的心脏病数据集的胸痛与心脏病病例之间是否存在关系。测试结果和分析表明，美国最有可能患有胸痛，头晕，呼吸急促，疲劳和恶心等症状。该测试还表明，确定了一个星期的0.5，表明包括青少年在内的所有年龄段的人都可以面临心脏病，并且随着年龄的增长而患病率增加。此外，测试表明，面对严重胸痛的参与者中有90％患有心脏病，其中大多数成功的心脏病都在男性中，只有10％的参与者被认为是健康的。评估的p值远大于0.05的统计阈值，得出结论，诸如性，运动心绞痛，胆固醇，旧峰，ST_SLOPE，肥胖和血糖等因素在心血管疾病的发作中起着重要作用。我们已经使用基于逻辑回归的预测模型测试了数据集，并且观察到85.12％的准确性。k eywords卡方测试，r;数据挖掘；大数据；线性回归分析；心脏病;风险因素；机器学习；心血管疾病； Python;逻辑回归； Sklearn;熊猫，numpy，nltk。1。tratoduction心血管疾病描述了可能影响人心脏的各种疾病。心脏病是全球最致命，最复杂的人类疾病之一[1]。对世界卫生组织（WHO）报告的报告，心血管疾病每年在全球每年造成1,790万人。[9]声称，在心脏病中，心脏将血液不足泵入影响其功能的其他身体器官。根据[2]，增加心脏病可能性的某些活动是肥胖，高水平的胆固醇，高血压等。此外，年龄，遗传和过去事件也会影响发展心脏病的可能性[5]。如美国心脏协会所描述的那样，患有心脏病的人表现出各种体征和症状。这些人在睡眠中遇到挑战，心跳不规则（心率降低或增加），快速减肥和腿肿胀。但是，这些体征和症状对于不同的疾病特别是在老年人中很常见。因此，很难获得实际诊断，这可能会导致不久的将来死亡率增加。