Простий
пошук
Розширений
пошук
Покажчики
Професійний
пошук
Рубрикатор
НБУВ
Розподілений
пошук

Бази даних

Наукова періодика України - результати пошуку

Книжкові видання та компакт-диски
Журнали та продовжувані видання
Автореферати дисертацій
Реферативна база даних
Наукова періодика України
Тематичний навігатор
Авторитетний файл імен осіб
Mozilla Firefox Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер
"Mozilla Firefox"
Вид пошуку
Повнотекстовий пошук
 Знайдено в інших БД:Журнали та продовжувані видання (1)Реферативна база даних (2)
Список видань за алфавітом назв:
A  B  C  D  E  F  G  H  I  J  L  M  N  O  P  R  S  T  U  V  W  
А  Б  В  Г  Ґ  Д  Е  Є  Ж  З  И  І  К  Л  М  Н  О  П  Р  С  Т  У  Ф  Х  Ц  Ч  Ш  Щ  Э  Ю  Я  

Авторський покажчик    Покажчик назв публікацій


Пошуковий запит: (<.>A=Basarab M$<.>)
Загальна кількість знайдених документів : 1
1.

Basarab M. R. 
Prediction of the Development of Gestational Diabetes Mellitus in Pregnant Women Using Machine Learning Methods [Електронний ресурс] / M. R. Basarab, K. O. Ivanko, V. Kulkarni // Мікросистеми, Електроніка та Акустика. - 2021. - Т. 26, № 2. - С. 228845-1. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/eisv_2021_26_2_3
Розглянуто застосування методів машинного навчання (ММН) для прогнозування розвитку гестаційного цукрового діабету (ГЦД) на ранніх термінах вагітності. На основі двох публічнодоступних баз даних (БД) оцінено вплив таких показників, як індекс маси тіла, товщина шкірної складки трицепса, ультразвукове вимірювання вісцерального жиру у матері, перше визначення глюкози у плазмі венозної крові натщесерце та інших параметрів для прогнозування розвитку ГЦД. ММН із вчителем, засновані на деревах рішень, методі опорних векторів (МОВ), логістичній регресії, класифікаторі k-найближчих сусідів, ансамблевому навчанні (АН), наївному Байєсівському класифікаторі та нейронних мережах реалізовано для визначення найкращих моделей класифікації для комп'ютеризованого прогнозування гестаційного діабету (ГД). Визначено та порівняно точність різних класифікаторів. МОВ продемонстрував найвищу точність класифікації у прогнозуванні розвитку ГД на основі навчання з використанням показників із БД Pima Indians Diabetes Database (83,0 % загальних вірно спрогнозованих випадків, 87,9 % для класу здорових жінок і 78,1 % для класу ГЦД). Класифікатор із використанням АН дерев рішень показав найкращі результати у порівнянні з іншими ММН на основі навчання з використанням показників із БД Visceral Adipose Tissue Measurements During Pregnancy - 87,9 % загальних вірно прогнозованих випадків, 82,2 % для класу здорових жінок і 93,6 % для класу ГЦД).
Попередній перегляд:   Завантажити - 958.596 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
 
Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів
Пам`ятка користувача

Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського