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 1
 Görüntüleme 29
 İndirme 3
Gestational Diabetes Detection Using Machine Learning Algorithm: Research Challenges of Big Data and Data Mining
2022
Dergi:  
International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering
Yazar:  
Özet:

Abstract The prevalence of gestating moms from various countries and ethnic groups worldwide who have gestational diabetes mellitus (GDM), a disorder characterised by abnormally high blood glucose levels, has rapidly increased. This research propose novel technique in gestational diabetes detection using machine learning technique in big data with data mining analytics. Here the input has been collected as data of pregnant women for diabetes prediction. This data has been processed for dimensionality reduction and normalization. Then it has been segmented and feature fused using attention mechanism based weighted convolutional neural networks. The experimental analysis has been carried out in terms of accuracy, precision, recall, F-1 score and AUC. Proposed technique attained accuracy of 96%, precision of 92%, recall of 85% and F_1 score of 89%, AUC of 71%.

Anahtar Kelimeler:

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








International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering

Alan :   Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 1.632
Atıf : 489
2023 Impact/Etki : 0.054
International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering