Nowaq sistema prognozirowaniq zabolewanij s ispol'zowaniem gibridnyh metodow glubokogo obucheniq

Jeta kniga byla prowedena s pomosch'ü treh razlichnyh modelej s raznym sochetaniem algoritmow wybora priznakow i metodow glubokogo obucheniq. V perwoj modeli predlozheno sochetanie nowogo algoritma wybora priznakow na osnowe optimizacii Greq-Volka (EGWO-FSA) i glubokoj seti doweriq (DBN) dlq diagnostiki zabolewanij serdca, diabeta i raka. Vtoraq model' predlagaet sistemu prognozirowaniq zabolewanij, kotoraq razrabotana s ispol'zowaniem nowogo geneticheskogo algoritma binarnoj optimizacii kukushki (GBCOA) i nowoj konwolücionno-rekurrentnoj nejronnoj seti (C-RNN) dlq identifikacii serdechnyh, rakowyh i diabeticheskih zabolewanij. Tret'q metodika realizuet nowuü sistemu prognozirowaniq zabolewanij, kotoraq byla razrabotana s ispol'zowaniem nowogo algoritma inkremental'nogo wybora priznakow (IFSA) i nowoj konwolücionnoj nejronnoj seti s wremennymi priznakami (T-CNN) dlq prognozirowaniq serdechnyh, diabeticheskih i rakowyh zabolewanij. Predlozhennye metodiki oceniwaütsq putem prowedeniq razlichnyh äxperimentow i dostigaetsq luchshaq proizwoditel'nost' w predlozhennoj sisteme prognozirowaniq zabolewanij po srawneniü s suschestwuüschimi sistemami s tochki zreniq tochnosti prognozirowaniq i wremeni wychislenij.