Heat stroke risk prediction is a pr

Heat stroke risk prediction is a problem that demands high classification accuracy. It is a tool to help prevent heat stroke occurrence.

This research introduced a prediction system based on a combination of Multi-Objective Memetic Algorithm and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) in brief MOMA-ANFIS.

When MOMA-ANFIS model was applied to solve the problem in the prediction of heat stroke risks, it was found that the accuracy rate of the classification test result was as high as 98.47% which was greater than the rate obtained when the traditional ANFIS model.

As the number of rules decreased, the ANFIS rule architecture became less complicated.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทำนายความเสี่ยงโรคหลอดเลือดสมองความร้อนเป็นปัญหาที่ต้องความแม่นยำสูงการจัดประเภท มันเป็นเครื่องมือที่ช่วยป้องกันไม่ให้เกิดจังหวะความร้อน งานวิจัยแนะนำระบบทำนายตามอัลกอริทึมวิธีการลอกแบบหลายวัตถุประสงค์และปรับประสาทเลือนข้อระบบ (ANFIS) ใน MOMA ย่อ-ANFIS เมื่อแบบจำลอง MOMA ANFIS ใช้แก้ปัญหาในการคาดการณ์ความเสี่ยงโรคหลอดเลือดสมองร้อน พบว่าอัตราความถูกต้องของผลการทดสอบการจัดประเภทสูงถึง 98.47% ซึ่งเกินกว่าอัตราได้รับเมื่อแบบจำลอง ANFIS ดั้งเดิม เป็นหมายเลขของกฎลดลง สถาปัตยกรรมกฎ ANFIS กลายเป็นซับซ้อนน้อยกว่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทำนายความร้อนเสี่ยงโรคหลอดเลือดสมองเป็นปัญหาที่เรียกร้องความถูกต้องจำแนกสูง มันเป็นเครื่องมือที่จะช่วยป้องกันความร้อนโรคหลอดเลือดสมองเกิดขึ้นได้.

งานวิจัยนี้ได้นำระบบการทำนายบนพื้นฐานของการรวมกันของหลายวัตถุประสงค์ Memetic ขั้นตอนวิธีการและระบบการอนุมาน Adaptive ฟัซซี่ (ANFIS) ในช่วงสั้น ๆ MOMA-ANFIS a.

เมื่อรุ่น MOMA-ANFIS ถูกนำมาใช้ ในการแก้ปัญหาในการทำนายความเสี่ยงโรคหลอดเลือดสมองความร้อนมันก็พบว่าอัตราความถูกต้องของผลการทดสอบการจำแนกสูงถึง 98.47% ซึ่งสูงกว่าอัตราที่ได้รับเมื่อรุ่น ANFIS แบบดั้งเดิม.

ขณะที่จำนวนของกฎระเบียบที่ลดลง สถาปัตยกรรมกฎ ANFIS กลายเป็นความซับซ้อนน้อย