مقایسه ی مدل های شبکه ی عصبی مصنوعی با رگرسیون لجستیک و تحلیل ممیزی در پیش بینی سندرم متابولیک

اسناد مشابه

• پیش‏بینی رضامندی زناشویی برمبنای ویژگی‏های شخصیتی: مقایسه مدل شبکه عصبی مصنوعی و روش رگرسیون

  مقالهعلوم رفتاریروح ا... عباسی، abbasi r. department of psychology, faculty of human sciences, tarbiat modares university, tehran, iranگروه روان‏شناسی، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران کاظم رسول زاده طباطبایی، rasoulzade tabatabaei k. department of psychology, faculty of human sciences, tarbiat modares university, tehran, iranگروه روان‏شناسی، دانشکده علوم انسانی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران احسان ا... کبیر، kabir e. department of electronics, technical school, tarbiat modares university, tehran, iranگروه الکترونیک، دانشکده فنی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران رضا ابراهیم پور

  مقدمه: ضرور ی است که با بررسی دقیق مدل‏ها‏ی پیش‏بینی‏‏کننده جدید و دارای قابلیت‏ها‏ی مضاعف، ضمن مقایسه با روش‏های‏ آماری‏ متداول و یافتن نقاط قوت و ضعف هر یک از آنها، بتوان در پژوهش‏ها‏ی آتی مدلی که محققان را به بهترین پیش‏بینی رهنمون ‏سازد، پیشنهاد نمود. هدف از پی­ریزی این پژوهش

• مقایسه مدل شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون کاکس در پیش بینی بقای بیماران مبتلا به سرطان پستان

  مقالهمجله دانشگاه علوم پزشکی ایلاممسعود صالحی، m salehi محمودرضا گوهری، mr gohari نسیم وهابی، n vahabi فرید زایری

  مقدمه: امروزه انواع سرطان یکی از مهم ترین عوامل مرگ و میر در دنیا و سرطان پستان از شایع ترین آن ها در زنان میان سال می باشد. میزان بقای پس از تشخیص و درمان در این بیماران یکی از شاخص های مهم در کنترل بیماری است. در این مطالعه دو مدل رگرسیون کاکس و شبکه عصبی مصنوعی در پیش بینی بقا

• مقایسه مدل شبکه عصبی مصنوعی و درخت تصمیم برای شناسایی و پیش بینی عوامل مرتبط با دیابت نوع2

  مقاله۲۰۱۸علوم پیراپزشکی و توانبخشیفرزاد میرزاخانی، آذر کاظمی، مرجان رسولیان کسرینه، سید یوسف جواد موسوی

  هدف: یکی از اهداف تحقیقات پزشکی تعیین عوامل مرتبط در پیش بینی بیماری می باشد. یکی از شایع ترین بیماری های متابولیک در ایران، دیابت میباشد. هدف از این مطالعه شناسایی عوامل موثر در پیش بینی دیابت با استفاده از مدل های شبکه عصبی مصنوعی و درخت تصمیم می باشد. روش بررسی: برای انجام مطا

• مقایسه مدلهای خودهمبسته شبکه عصبی مصنوعی دینامیک و استاتیک در پیش بینی جریان ماهانه ورودی به مخزن سد دز

  مقاله۲۰۱۱فصلنامه علوم و تکنولوژی محیط زیستمحمد ابراهیم بنی حبیب، محمد ولی پور، سید محمودرضا بهبهانی

  در مقاله حاضر قابلیت مدل خود همبسته شبکه عصبی مصنوعی دینامیک برای پیش­بینی جریان ماهانه ورودی مخزن سد دز ارزیابی شده و نتایج به دست آمده با مدل خودهمبسته شبکه عصبی مصنوعی استاتیک مقایسه شده است. در تحقیقات قبل مقایسه مدل های استاتیک و دینامیک در شبکه های عصبی مصنوعی صورت نگرفته ا

• مقایسه مدلهای خودهمبسته شبکه عصبی مصنوعی دینامیک و استاتیک در پیش بینی جریان ماهانه ورودی به مخزن سد دز

  مقاله۲۰۱۱علوم و تکنولوژی محیط زیستسید محمودرضا بهبهانی، محمد ابراهیم بنی حبیب، محمد ولی پور

  در مقاله حاضر قابلیت مدل خود همبسته شبکه عصبی مصنوعی دینامیک برای پیش­بینی جریان ماهانه ورودی مخزن سد دز ارزیابی شده و نتایج به دست آمده با مدل خودهمبسته شبکه عصبی مصنوعی استاتیک مقایسه شده است. در تحقیقات قبل مقایسه مدل‌های استاتیک و دینامیک در شبکه‌های عصبی مصنوعی صورت نگرفته ا

• ارزیابی کارایی مدل تلفیقی شبکه عصبی مصنوعی و آنالیز موجک در پیش بینی غلظت شاخص کیفی اکسیژن محلول در مخزن سد بولدر

  مقالهپژوهش های حفاظت آب و خاکطاهر رجایی، استادیار گروه مهندسی عمران/ دانشگاه قم امیر برومند، دانشجوی دکتری/ دانشگاه قم

  مدیریت کمی و کیفی منابع آب به منظور تامین تقاضا برای کاربری های مختلف از رویکردهای مهم سیاست گذاری در هر کشور است. در این راستا پایش کیفیت آب مخازن سدها به عنوان یک گام اساسی در مدیریت این منابع با ارزش اهمیت ویژه ای دارد. دراین تحقیق مدل های شبکه عصبی مصنوعی، رگرسیون خطی چند متغ