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[使用SVM
doi no：10.36713/epra14769摘要世界上最严重的疾病之一是糖尿病。它也是其他各种疾病的创造者，例如尿道器官疾病，失明和心力衰竭。在这种情况下，患者必须去诊断设施，以在咨询后收到报告。因此，他们总是必须同时投入金钱和时间。但是，随着机器学习技术的改进，我们现在可以自由寻找正确的解决方案。例如，我们现在拥有复杂的信息处理系统，可以预测患者是否患有多基因疾病。此外，预见疾病的早期结果，可以在紧急情况下给患者提供所需的东西。该分析的目标是开发一种预测患者糖尿病风险水平的系统。实验结果表明，使用支持矢量机的高精度预测以高精度进行了预测。关键字：早期检测，机器学习，SVM（支持向量机），准确性。引言糖尿病是一种常见的慢性疾病。糖尿病，这是由胰岛素和生物学作用的高分泌引起的。糖尿病会对我们的身体造成各种损害，并且可以在开始时期识别这种慢性疾病的组织，肾脏，眼睛和血管识别这种慢性疾病可以帮助全球的专家防止人类生命的丧失。糖尿病可以分为两类，1型糖尿病型糖尿病患者通常年轻，N年龄小于30岁。临床症状增加了口渴和尿液的频繁。这种类型的糖尿病不能被药物清除，因为它需要治疗。2型糖尿病更常见于中年和老年人，这可能显示高血压，肥胖和其他疾病。是死亡率的主要原因之一是糖尿病。目前的需求是早期糖尿病检测和诊断。一个主要的分类问题是诊断糖尿病疾病和糖尿病数据的解释，必须创建准确，实用和具有成本效益的分类器。许多人工智能和软计算技术提供了许多人类意识形态，这些技术也用于与人类相关的应用领域。这些系统对于在医学上进行诊断很有用。本研究报告的主要主题是“使用支持向量机（SVM）的糖尿病检测”，一个精致的
基于小波的特征提取及SVM分类
Pradesh) 摘要 本文探讨了使用小波变换技术在运动想象 (MI) 任务中对 EEG 信号进行特征提取和分类，重点关注事件相关去同步 (ERD) 和事件相关同步 (ERS) 现象。该研究强调了离散小波变换 (DWT) 相对于连续小波变换 (CWT) 的有效性，因为它在处理时间上更高效，并且能够紧凑地表示信号。根据能量压缩特性和捕获与 MI 相关的信号特征的能力对各种小波函数进行了评估，包括 Daubechies 和双正交小波。选择在近似带中表现出最高能量集中的小波进行进一步分析。使用这些选定的小波从 EEG 信号中提取特征，并使用统计和 (HoS) 度量（例如均值、方差、偏度和峰度）进行表征。然后使用这些特征来训练具有不同核函数的支持向量机 (SVM) 分类器。分类结果显示，小波 J db10 和 J bior6.8 的准确率最高，表明它们最适合 MI 任务中的 EEG 信号分析。研究结果表明，优化的小波特征提取与先进的机器学习技术相结合，具有提高脑机接口 (BCI) 系统分类性能的潜力。
通过先进技术和正在进行的专业人士培训来促进医疗保健创新文化
诊断和预测心血管疾病的结果是医学的重要任务，可帮助确保患者获得心脏病学家的准确分类和治疗。由于能够识别数据模式，因此医疗保健领域中机器学习的使用不断增长。通过应用机器学习技术来对心血管疾病的存在进行分类，可以降低误诊率。本研究旨在创建一个模型，能够准确预测心血管疾病，以最大程度地减少与这些疾病相关的死亡。在本文中，使用了两种类型的SVM模型，例如线性SVM和多项式SVM。精确度，精度，召回和F1得分已被评估，以比较线性SVM和多项式SVM。多项式SVM比线性SVM提供了更好的精度。
基于SVM的EEG信号分类，改进...
摘要：脑电图（EEG）是一个复杂的生物选择信号。分析可以为搜索者提供有用的生理信息。为了识别和分类EEG信号，提出了一种使用改进的松鼠搜索算法（ISSA）来优化支持向量机（SVM）的模式识别方法。预处理EEG信号，其时域特征将被提取并针对SVM作为分类和识别的特征向量。在本文中，良好点集的方法用于初始化人口位置，混乱和反向学习机制被引入算法中。使用基准功能进行了改进的松鼠算法（ISSA）的性能测试。从结果的统计分析可以看出，算法的勘探能力和收敛速度可以提高。然后将其用于优化SVM参数。ISSA-SVM模型是为EEG信号的分类而建立的。对于数据集，该方法的平均分类为85.9％。此结果比比较方法提高了2-5％。
算法级别使用高级...
摘要：近似计算技术（ACT）是实现减少能量，时间延迟和硬件大小的有希望的解决方案，用于嵌入式机器学习算法的实现。在本文中，我们介绍了使用高级合成（HLS）的算法级别的近似张力支持向量机（SVM）分类的第一个FPGA实现。采用了触摸模式分类框架来验证拟议实施的有效性。与最先进的实施相比，拟议的实施将功耗的速度降低了49％，加速度为3.2倍。此外，硬件资源减少了40％，同时消耗的能量减少了82％的能量，而精度损失小于5％。
使用CNN和SVM
摘要 - 如今，通过基于计算机的技术识别故障/裂纹是一种增长的趋势。任何高度响应的系统都可以以两个关键特征为特征：快速检测和高度准确，通过利用现代技术和有效利用资源。骨断裂是超出骨骼阈值的过量外力的结果。Canny Edge检测是一种图像处理方法，用于通过有效使用自动裂缝检测来检测骨断裂，并且压倒了降噪问题。如今，有几种可用于边缘检测的方法，例如：Canny，Log，PreWitt和Robert。但是，由于无法执行多分辨率分析，这些技术对于在分析过程中检测次要细节没有用。这些技术的另一个关键问题是，即使它们在高分辨率和高质量的图像方面正常工作，它们无法与嘈杂的图像一起使用，因为它们固有地缺乏区分边缘和噪声组件之间的能力。我们使用CNN算法对这些问题进行了胜过的方法。我们观察到的模拟结果是，提出的方法是在骨料尺度上执行边缘检测的更好选择。所提出的方法也已证明足以提取必要的信息，并进行所需的处理并比当前可用的边缘探测器更好地处理噪声。
物流回归的比较分析，SVM，XGBOOST ...
提交日期：2024年1月23日，审查日期：2024年1月26日修订日期：2024年1月27日接受日期：2024年1月29日，抽象糖尿病是一种可以攻击任何人的疾病，这种疾病发生，因为人体中糖含量过多。因此，需要预防糖尿病，以便可以尽早采取预防措施。在这项研究中，将使用随机森林算法，支持向量分类和XGBoost进行分类过程。本研究将使用一个数据集，该数据集由768个总数据组成，其分布非糖尿病数据为500，糖尿病数据的分布为268。对于测试后的分类结果，结果是，使用随机森林获得的分类为79.22％，使用使用支持矢量分类的测试精度获得了76.62％的测试精度，使用XGBoost的测试准确度使用逻辑回归的测试精度为79.22％的测试准确度为80.52％。使用逻辑回归算法时，获得最佳分类值，即精度为79.00％，召回77.00％，F1得分为78.00％。
使用支持向量机（SVM ...
Ahmad 2，Almhdie Aboubaker Ahmad Agila 3软件工程系1，计算机工程系2技术科学学院 - 塞巴尔1，Gharyan大学2，技术学院，技术学院Ahmad 2，Almhdie Aboubaker Ahmad Agila 3软件工程系1，计算机工程系2技术科学学院 - 塞巴尔1，Gharyan大学2，技术学院，技术学院
精确动物健康SVM疾病检测算法
牲畜育种农场通常位于偏远地区，由于兽医通道有限，疾病的诊断很具有挑战性。快速而精确的诊断变得特别困难。但是，采用动物疾病诊断专家系统可以显着改善这种情况。这样的系统有可能迅速准确诊断动物疾病，从而促进股票鸟类行业的可持续增长。本文通过理论分析和实际实验验证了将支持向量机（SVM）技术纳入此类专家系统的可行性。这些发现确认了SVM在准确诊断疾病中的有效性，从而突出了其对牲畜健康管理的潜在影响。
使用SVM机器的糖尿病预测系统综述
糖尿病是一种慢性疾病，影响着全球数百万人，因此，早期发现和有效管理至关重要，以预防并发症并改善患者预后。本研究介绍了一种利用机器学习技术开发的糖尿病预测系统，特别是利用支持向量机 (SVM) 来准确识别高风险人群。该系统利用包含各种医学参数的数据集，包括血糖水平、血压、体质指数 (BMI)、年龄和胰岛素水平。研究人员对多种机器学习算法进行了评估，最终发现 SVM 算法是预测糖尿病风险最有效的算法。为了提高可访问性，研究人员开发了一个用户友好的 Web 应用程序，允许个人输入医疗数据并立即获得糖尿病风险预测。本研究的成果凸显了机器学习（尤其是 SVM）在改善糖尿病早期检测方面的潜力。该系统不仅具有较高的预测准确率，还能通过在症状出现之前识别高风险人群来支持预防性医疗保健。这种主动的方法可以通过早期干预和管理显著降低医疗成本并改善患者预后。在更新的方法中，我们使用了具有更广泛特征的数据集来提高 SVM 的准确率，达到了 77.27%。