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A Computational Intelligence Method for Effective Diagnosis of Heart Disease using Genetic Algorithm

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJBSBT) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Bio-Science and Bio-Technology SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.8 No.2 (2016.04)바로가기
  • 페이지
    pp.363-372
  • 저자
    P. Siva Kumar, D. Anand, V. Uday Kumar, Debnath Bhattacharyya
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A272662

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In recent years improvement of new and effective medical domain applications has vital role in research. Computational Intelligence Systems (CIS) has profound influence in the enlargement of these effective medical field applications and tools. One of the prevalent diseases that world facing is heart disease. The Computational Intelligence Systems uses input clinical data from different knowledge resources throughout the world and applies this data on different computational intelligence tools that uses sophisticated algorithms. The sophisticated algorithms plays prominent role in the construction of medical clinical analysis tools. These tools may be used as an extra aid for the clinical diagnosis of the diseases for the doctors and clinicians. In this paper a novel method for the diagnosis of heart disease has been proposed using Genetic Algorithms. In this approach an effective association rules are inferred using Genetic Algorithm approach which uses tournament selection, crossover, mutation and new proposed fitness function. The Cleaveland data set is used for the experimentation. This data set is collected from the UCI machine learning repository experimental results are prominent when compared with some of the supervised learning techniques.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Heart Disease
 3. Data Set Description
 4. Previous Related Work
 5. Proposed Methodology for Heart Disease Classification
  5.1. Chromosome Representation
  5.2. Tournament Selection Steps
  5.3. Crossover Operation
  5.4. Mutation Operator
  5.5. Stopping Criteria
  5.6. Performance Metrics
 6. Results and Conclusion
 References

키워드

Computational Intelligence Systems Heart Disease supervised learning techniques Genetic Algorithms

저자

  • P. Siva Kumar [ Department of Computer Science and Engineering, K L University, Andhra Pradesh ]
  • D. Anand [ Department of Computer Science and Engineering, K L University, Andhra Pradesh ]
  • V. Uday Kumar [ Department of Computer Science and Engineering, K L University, Andhra Pradesh ]
  • Debnath Bhattacharyya [ Department of Computer Science and Engineering, College of Engineering, Bharati Vidyapeeth University, Pune-411043, India ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJBSBT) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJBSBT)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Bio-Science and Bio-Technology
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2233-7849
  • 수록기간
    2009~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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