Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Disease Recognition using Machine Learning Techniques.

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Garima Bhatia
ISBN: 9783659897276
Год издания: 2016
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 80
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 23578 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли экономики:
Код товара: 159479
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: Healthcare is very important aspect in everyone’s life. Elder people are usually dependent on medicines and continuous health support from outside environment for their health management. The bones of people in age group 65 and above have become so weak that they are not able to walk within their homes, so, they prefer to stay alone rather than being shifted to old age homes or nursing care centers as it gives a feeling of independence to them. To prevent the late recognition and treatment of health problems, systems for automatic health monitoring, diagnose and care have been proposed. Once the system identifies a problem, the physician is notified with the details of the problem diagnosed. The movement pattern of people is acquired using a motion capture system and then classified into: Parkinson disease, Back pain, Normal, Hemiplegia and leg pain. The various classification techniques are applied on the dataset and the clustering is done. Validity of the clustering algorithm is done using CVAP. The classification accuracies of various classification techniques are compared and tested.
Ключевые слова: Data Mining, Machine Learning, Neural Network, Disease Recognition, Classification and Clustering