Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 3
 Görüntüleme 11
 İndirme 1
Adaptable Web Prediction Framework for Disease Prediction Based on the Hybrid Case Based Reasoning Model
2016
Dergi:  
Engineering, Technology & Applied Science Research
Yazar:  
Özet:

Abstract Nowadays, we are witnessing the rapid development of medicine and various methods that are used for early detection of diseases. In order to make quality decisions in diagnosis and prevention of disease, various decision support systems based on machine learning methods have been introduced in the medical domain. Such systems play an increasingly important role in medical practice. This paper presents a new web framework concept for disease prediction. The proposed framework is object-oriented and enables online prediction of various diseases. The framework enables online creation of different autonomous prediction models depending on the characteristics of diseases. Prediction process in the framework is based on a hybrid Case Based Reasoning classifier. The framework was evaluated on disease datasets from public repositories. Experimental evaluation shows that the proposed framework achieved high diagnosis accuracy.

Anahtar Kelimeler:

0
2016
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler








Engineering, Technology & Applied Science Research

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 1.845
Atıf : 2.898
2023 Impact/Etki : 0.733
Engineering, Technology & Applied Science Research