![](/images/graphics-bg.png)
Hybrid pso-rbfnn and proposed algorithms of DDDWT for the heart disease classification
المؤلف
المصدر
Engineering and Technology Journal
العدد
المجلد 39، العدد 4A (30 إبريل/نيسان 2021)، ص ص. 520-527، 8ص.
الناشر
تاريخ النشر
2021-04-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الموضوعات
الملخص EN
This paper introduced a Particle Swarm Optimization-Radial Basis Function Neural Networks (PSO-RBFNN)-based system for heart disease detection that used the PSO algorithm to optimize RBFNN parameters.
The newly developed signal digital algorithm presents the results of a new image contrast enhancement approach using Double Density Discrete Wavelet transform DDDWT for extraction of features, using adaptive DDDWT for the elimination of noise, and the use of PSO and ANN methods to classify the output from the Electrocardiogram (EGGS).
It also provides identification of all techniques and MATLAB codes used to improve the processes.
This approach merged the global search power of the PSO algorithm with the high efficiency of RBFNN's local optimums, overcome the inconsistency of the PSO algorithm and the RBFNN downside, quickly leading to a local minimum.
The results show that, as compared to other approaches, the PSO-RBFNN model of heart disease diagnosis is highly accurate in detecting and predicting.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jabbar, Ansam S.. 2021. Hybrid pso-rbfnn and proposed algorithms of DDDWT for the heart disease classification. Engineering and Technology Journal،Vol. 39, no. 4A, pp.520-527.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1281562
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jabbar, Ansam S.. Hybrid pso-rbfnn and proposed algorithms of DDDWT for the heart disease classification. Engineering and Technology Journal Vol. 39, no. 4A (2021), pp.520-527.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1281562
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jabbar, Ansam S.. Hybrid pso-rbfnn and proposed algorithms of DDDWT for the heart disease classification. Engineering and Technology Journal. 2021. Vol. 39, no. 4A, pp.520-527.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1281562
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 526-527
رقم السجل
BIM-1281562
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)