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糖尿病和生物医学的一种新的预处理方法...
抽象 - 各个年龄段和社会经济水平的人，正在被诊断出患有2型糖尿病的诊断，其速度比以往任何时候都高。它可能是多种疾病的根本原因，其中最著名的包括失明，肾脏疾病，肾脏疾病和心脏病。因此，设计系统的设计至关重要，基于医疗信息，能够可靠地检测患有糖尿病的患者。我们提出了一种鉴定糖尿病的方法，该方法涉及使用交叉验证训练模式在五到10倍之间训练深神经网络的特征。PIMA印度糖尿病（PID）数据集是从UCI的机器学习存储库一部分的数据库中检索的。此外，十倍交叉验证的结果显示出97.8％的精度，召回97.8％，使用RF算法的PIMA数据集的精度为97.8％。这项研究检查了许多其他生物医学数据集，以证明机器学习可以用于开发可以准确预测糖尿病的有效系统。在生物数据集的实验发现中使用了几种不同类型的机器学习分类器，例如KNN，J48，RF和DT。获得的发现表明我们的可训练模型能够正确分类生物医学数据。通过实现Parikson数据集的较高精度，召回和精确度来证明这一点。
糖尿病患者加权贝叶斯信念网络
糖尿病是一种持久的代谢疾病，这是由于血糖水平升高而导致的，这是由于体内胰岛素的不良产生或对体内胰岛素的无效利用而产生的。印度通常被标记为“世界糖尿病之都”，这是由于这种情况的广泛流行。根据国际糖尿病联合会报道，在2021年9月最新的作者最新知识最新的最新知识更新，据报道，印度约有7700万成年人受到糖尿病的影响。由于隐藏的早期症状，许多糖尿病患者无法诊断，导致治疗延迟。虽然已经利用计算智能方法来提高预测率，但这些方法的显着部分缺乏可解释性，这主要是由于它们固有的黑匣子性质。规则提取经常用于阐明机器学习算法固有的不透明性质。此外，为了解决黑匣子性质，使用了一种基于加权贝叶斯关联规则挖掘的强大规则的方法，以便提取的诊断糖尿病等疾病的提取规则可以非常透明，并且可以由临床专家易于分析，从而增强可解释性。使用UCI机器学习存储库来构建WBBN模型，证明了95.8％的性能精度。
实时工业监控的机器学习智能传感器：革命性
这项研究研究了机器学习（ML）算法与制造业，能源和医疗保健领域的智能传感器技术的整合，专注于它们对实时工业监测，预测性维护和运营效率的影响。通过利用来自UCI机器学习存储库和Kaggle的数据，该研究衡量了启用ML的传感器在减少机器停机时间和增强故障检测方面的有效性。时间序列分析和回归建模表明，传感器的集成导致机器正常运行时间的显着提高5.5％，将平均正常运行时间从91.5％提高到97％，从而验证了预测性维护的作用。成本效益分析进一步强调，能源部门获得了最高的财务回报，在五年内，ROI 33.3％和正净现值（NPV），相对于初始投资，可节省大量成本。发现强调了传感器基础架构兼容性的重要性，强调了对诸如Edge Computing和Digital Twin Technology等适应性框架的必要性，以确保与Legacy Systems有效整合。建议包括整个行业的采用策略，这些策略利用这些技术来优化预测性维护并最大程度地提高部门特定的财务回报。
卫生服务委员会成员
高管摘要加利福尼亚大学一直处于系统层面的综合医学领域，成为该国最早在其学术医疗中心纳入和实施综合医学的大学系统之一。这项开创性的工作导致了严格的研究合作，综合医学教育计划和临床护理服务的发展。已有30多年的历史，加利福尼亚大学拥有全国一些最成熟的学术综合医学中心。患者对整合护理的需求逐渐增长，以及对具有治疗差距的疾病的激增，包括慢性疼痛和影响身体健康的心理健康状况，对更多非药物和全人护理方法的需求越来越多。这些综合医学计划是全国公认的卓越模式，融合了各种疗法和方法以改善患者的预后。加利福尼亚大学旧金山大学（UCSF）的Shelley Adler博士，加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA）的Katie Hu博士和加利福尼亚大学IRVINE大学（UCI）的Shaista Malik博士将分享教育，临床实践的实例，以及整个系统中的研究。会议将以未来推进整合医学的机会的想法结束。
使用机器学习算法对降雨的预测
印度经济的支柱之一是农业部门。即使降雨对农民至关重要，预测降雨已成为近年来的巨大挑战。如果农民可以准确估计何时下雨，他们可能会更好地计划自己的作物并避免问题。对天气的改变正在加快全球变暖，这对人类和自然世界都有毁灭性的影响。由于空气变暖和海平面上升，洪水变得越来越普遍，干旱在养殖领域变得越来越普遍。不良气候变化会导致过度降雨，既不是季节性也不适当。预测降水的能力是理解天气模式的强大工具。这项研究的总体目标是帮助客户在农业，研究和发电部门等，以及其他影响气候变化的重要性以及影响它的参数，例如温度，湿度，降水，风速和降雨量的预测。很难预测降雨，因为它也取决于地理区域。机器学习是人工智能的动态分支，有助于天气预测。为了预测天气，本研究将使用具有来自UCI存储库的几个属性的数据集。建立一种更准确的方法，用于使用机器学习分类算法预测降雨量，这是这项研究的主要目标。关键字： - 机器学习，分类算法降雨预测系统
使用特征选择预测 2 型糖尿病...
摘要背景。本研究的目的是开发和评估一种用于早期诊断 2 型糖尿病的机器学习模型，以便在疾病早期阶段应用治疗。材料和方法。开发了一种提出的混合机器学习模型，并将其应用于 UCI 数据库的早期糖尿病风险预测数据集。将所提模型的预测成功率与其他机器学习模型进行了比较。采用 Pearson 相关性和 SelectKBest 特征选择方法来检查数据集输入参数与结果之间的关系。结果。在数据集中包含的 520 名患者中，320 名被诊断患有糖尿病，其中 328 名（63.08%）为男性。最常见的糖尿病诊断标准是肥胖（n=482，83.08%）。虽然用 Pearson 相关性检测到的最强特征是多尿，但用 SelectKBest 检测到的最强特征是多饮。通过 Pearson 的特征提取，最成功的机器学习方法是提出的混合方法，准确率为 97.28%。使用 SelectKBest 特征选择，同一模型能够以 95.16% 的准确率预测 2 型糖尿病。结论。早期发现 2 型糖尿病将使患者得到更及时、更有效的治疗。因此，使用所提出的模型可能有助于提高患者护理质量并降低由该疾病造成的死亡人数。
通过 OHE2LM 优化心脏病发作预测
摘要：- 预测心脏病发作是导致全球发病率上升的一个重要问题。在临床数据分析中，心血管疾病成为预测的关键焦点，其中数据科学和机器学习 (ML) 提供了宝贵的工具。这些方法通过考虑各种风险因素来帮助预测心脏病发作，就像高血压、胆固醇水平升高、脉搏不规律和糖尿病一样，这项研究旨在通过机器学习技术提高预测心脏病的准确性。本研究介绍了一种 ML 驱动的方法，称为 ML-ELM，致力于通过分析各种风险因素来预测心脏病发作。提出的 ML-ELM 模型与替代方法进行了比较，利用支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯和 XGBoost 等机器学习技术是探索不同预测建模方法的一个关键方面。，是研究策略的一部分。用于心脏病症状的数据集来自 UCI ML 存储库。结果表明，我们提出的 ML-ELM 模型在测试的 ML 技术中表现出卓越的预测性能。 ML 模型在识别心脏病发作症状方面表现出显著的效率，尤其是使用增强算法时。我们使用准确度评估来衡量预测能力，我们建议的模型显示出 96.77% 的出色准确率。
靶向衰老的治疗药物的进步
简介：心脏病是显着影响受害者生活方式和生活的著名人类疾病。心律不齐（心律不齐）是反映个人心跳状态的关键心脏疾病之一。ECG（心电图）信号通常用于这种心脏疾病的诊断过程中。目标：在本手稿中，已经努力采用和检查新兴群智能（SI）技术的性能，以寻找用于心律不齐的最佳特征集。方法：已经考虑了279个属性和452个实例，标准基准UCI数据集集已被考虑。五种不同的基于SI的元元素技术。二进制灰狼优化器（BGWO），蚂蚁狮子优化（ALO），蝴蝶优化算法（BOA），蜻蜓算法（DA）和缎面鸟优化（SBO）也已被使用。此外，已经设计了五种新型SBO的混乱变体，以解决诊断心律不齐的特征选择问题。已经计算了不同的性能指标，例如精度，健身价值，最佳功能集和执行时间。结论：从实验中观察到，就心律不齐的准确性和适应性值而言，SBO的表现优于其他SI算法。bgwo，da，boa和alo。此外，当重点仅在尺寸上时，BOA和ALO似乎是最适合的。
使用流量的心血管疾病分类...
摘要 - 近年来，心血管疾病引起了研究人员的重大关注，因为它是全球死亡的主要原因。本文介绍了一种分类方法，该方法采用了优化算法来提高预测各种性别和年龄段的心血管疾病发展的准确性。患者数据集通常包含大量无关，多余或嘈杂的特征，这可能会阻碍预测的准确性。为了解决这个问题，我们提出了流动方向算法（FDA），该算法选择了疾病的最相关特征以提高分类精度率。在预测阶段，我们将支持向量机（SVM）与流方向优化算法（FDA）相结合，以识别最相关的功能。为了增强分类结果，本研究研究了FDA，OFDA，遗传算法（GA）和粒子群优化（PSO）算法与K-Nearest邻居（KNN）和SVM分类算法的组合。使用准确性，召回，精度和选定特征比例作为度量来评估所提出的算法的性能。使用三个数据集比较了基于SVM和KNN的算法：心力衰竭临床数据集（HFCD），心脏数据集（HD）和心脏病预测数据集（HDPD）从UCI存储库中获得。实验结果表明，与FDA或OFDA优化算法结合使用时，SVM和KNN算法表现更好。
使用基于小波散射的特征对酒精性脑电图进行分类
在研究问题和相关数据集之后，特征提取是机器学习和数据科学管道的最重要组成部分。小波散射变换（WST）是最近开发的基于知识的特征提取技术，在结构上像卷积神经网络（CNN）一样。它保存在高频中，对信号变形不敏感，并产生分类任务中通常需要的实价信号的较低差异。借助来自公共可用UCI数据库的数据，我们研究了从多通道脑电图（EEG）信号中提取的基于WST的功能的能力，以区分20名酗酒和20个男性健康的男性的男性受试者的1.0-S EEG记录。使用记录的10倍交叉验证，我们发现输入到支持向量机（SVM）分类器的基于WST的特征能够正确对所有酒精和正常EEG记录进行正确分类。使用1D CNN实现了类似的性能。相比之下，最高的独立主题平均值10倍跨验证性能是通过馈送到线性判别（LDA）分类器的基于WST的特征实现的。使用两种10倍的交叉验证方法获得的结果表明，WST与CON CON CONTAILAL分类器一起是CNN的替代品，用于对酒精和正常脑电图分类。在区分酒精和正常的脑电图记录方面，枕骨和顶部区域的基于WST的特征是最有用的。