Intelligent hypothermia care system using ant colony optimization for rules prediction
المؤلف
al-Buhayli, Haydar Nasir Khurayba
المصدر
Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences
العدد
المجلد 26، العدد 2 (28 فبراير/شباط 2018)، ص ص. 47-56، 10ص.
الناشر
تاريخ النشر
2018-02-28
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Intelligent Hypothermia Care System (IHCS) is an intelligence system uses set of methodologies, algorithms, architectures and processes to determine where patients in a postoperative recovery area must be sent.
Hypothermia is a significant concern after surgery.
This paper utilizes the classification task in data mining to propose an intelligent technique to predict where to send a patient after surgery: intensive care unit, general floor or home.
To achieve this goal, this paper evaluates the performance of decision tree algorithm, exemplifying the deterministic approach, against the AntMiner algorithm, exemplifying the heuristic approach, to choose the best approach in detecting the patient’s status.
Results show the outperformance of the heuristic approach.
The implication of this proposal will be twofold: in hypothermia treatment and in the application of ant colony optimization.-
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Buhayli, Haydar Nasir Khurayba. 2018. Intelligent hypothermia care system using ant colony optimization for rules prediction. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences،Vol. 26, no. 2, pp.47-56.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094078
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Buhayli, Haydar Nasir Khurayba. Intelligent hypothermia care system using ant colony optimization for rules prediction. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences Vol. 26, no. 2 (2018), pp.47-56.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094078
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Buhayli, Haydar Nasir Khurayba. Intelligent hypothermia care system using ant colony optimization for rules prediction. Journal of Babylon University : Journal of Applied and Pure Sciences. 2018. Vol. 26, no. 2, pp.47-56.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094078
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 55-56
رقم السجل
BIM-1094078
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر