دانلود ترجمه مقاله کاربرد رویکرد ترکیبی در داده کاوی در بهداشت و درمان

گروه آموزشی ترجمه فا اقدام به ارائه ترجمه مقاله با موضوع ” کاربرد رویکرد ترکیبی در داده کاوی در بهداشت و درمان ” در قالب فایل ورد نموده است که شما عزیزان میتوانید پس از دانلود رایگان مقاله انگلیسی و نیز مطالعه نمونه ترجمه و سایر مشخصات، ترجمه را خریداری نمایید.

• فهرست مطالب:

چکیده
۱٫ مقدمه
۱-۱ بیماری های قلبی انتخاب شده از سوی بهداشت و درمان برای پیش بینی
۲-۱ داده کاوی
۳-۱ نیاز به داده کاوی
۴-۱ داده کاوی چگونه کار می کند.
۵-۱ مزایای بهداشت و درمان در داده کاوی
۲٫ مشکل
۳٫ اصول و روش
۱-۳ منبع داده ها
۲-۳ پیش پردازش
۳-۳ طبقه بندی
۴-۳ روش ترکیبی
۵-۳ ارزیابی پارامتر ارزیابی
۶-۳ شرح صفات
۴- نتایج تجربی
۵- نتیجه گیری و هدف آینده

• بخشی از ترجمه:

۵- نتیجه گیری و هدف آینده
روز به روز داده های بهداشتی در حال افزایش هستند و با داشتن این مقدار زیاد از داده ها مدیریت آنها دشوار است بنابراین داده کاوی بر روی آن اعمال می شود. ما یک سیستم پیش بینی بیماری قلبی را ارائه می دهیم که ابزار مهمی را برای پزشکان جهت استفاده از این داده های بزرگ برای تجزیه و تحلیل بر اساس داده های قبلی فراهم می کند. این پژوهش یک آزمایش در مورد استفاده از الگوریتم های مختلف داده کاوی برای پیش بینی حمله قلبی و مقایسه بهترین روشهای پیش بینی انجام می دهد. الگوریتم های مختلف طبقه بندی شده برای تجزیه و تحلیل داده های بیمار در بیماری های قلبی استفاده شده اند، که تمام علائم را برای پیش بینی حضور بیماری های قلبی و همچنین اندازه گیری نتیجه دقیق بر اساس عملکرد الگوریتم را بررسی می کنند. پیش بینی دقت تعیین شده توسط الگوریتمهای نایو بیز، جدول تصمیم گیری و ترکیبی اندازه گیری شده اند و نشان می دهد که روش ترکیبی در مقایسه با دیگر روشها بهترین نتیجه را ارائه می دهد. برای مطالعه آینده،بررسی بیماران مبتلا به بیماری های قلبی بر اساس درمان و دارو توسط پزشکان جهت پیدا کردن بهترین و موثرترین درمان برای بیماران در معرض خطر ارائه خواهد شد.

• بخشی از مقاله انگلیسی:

۵٫ CONCLUSION AND FUTURE SCOPE

Day by day healthcare data is increasing and having this huge amount of data that is being difficult to manage so mining techniques apply on it. We proposed a Heart disease prediction system that provides the important tool for physicians to take decisions from this huge and mined data for analysis based on previous data. The research undertake an experiment on application of various data mining algorithms to predict the heart attack and to compare the best method of prediction. Different classification algorithms is used to analyze on heart disease patient data, it will check all the symptoms to predict the presence of heart disease and also measure the accurate result based on the performance of the algorithm. The predictive accuracy determined by Naïve Bayes, Decision Table, Hybrid algorithms are measured and finds that hybrid provides best result while comparing with others. For the future study, analysis of heart disease patient based on the treatment and medicine provided by the doctors to find the best and effective treatment for the risky patient.

دانلود رایگان مقاله انگلیسی

خرید ترجمه فارسی مقاله