12、心脏病心律失常自动分类与糖尿病诊断的智能方法

心脏病心律失常自动分类与糖尿病诊断的智能方法

在医疗领域，利用机器学习和人工智能技术进行疾病的诊断和分类正变得越来越重要。本文将介绍心脏病心律失常自动分类的几种机器学习技术，以及在北塞浦路斯应用模糊逻辑进行糖尿病诊断的研究。

心脏病心律失常自动分类

模糊神经网络（FNN）

在模拟过程中，为了提高学习精度，所有输入值都被缩放到[0,1]区间。使用均方根误差（RMSE）来衡量网络性能，并采用十折交叉验证。不同数量的规则（隐藏神经元）被用于模拟网络，具体结果如下表所示：
| 规则数量（隐藏神经元） | 训练误差 | 评估误差 | 测试误差 | 准确率 |
| — | — | — | — | — |
| 8 | 0.247 | 0.325 | 0.312 | 0.970 |
| 12 | 0.183 | 0.211 | 0.186 | 0.985 |
| 16 | 0.152 | 0.158 | 0.154 | 0.998 |

从表中可以看出，当隐藏神经元数量为16时，模型取得了最佳效果，准确率达到了99.8%。训练、评估和测试的RMSE分别为0.152、0.158和0.154。

graph LR
    A[输入数据] --> B[数据缩放至[0,1]]
    B --> C[使用不同数量隐藏神经元训练FNN]
    C --> D[计算RMSE和准确率]
    D --> E[选择最佳隐藏神经元数量]

朴素贝叶斯（Naive Bayes）机器学习技术