ANALYSIS OF INPUT PARAMETERS OF THE EXPERT SYSTEM FOR EARLY DIAGNOSIS OF THE DISEASE
https://doi.org/10.34822/1999-7604-2020-4-33-41
Abstract
About the Author
A. S. SerobabovRussian Federation
E-mail: aserobabow95@mail.ru
References
1. Polat K., Şahan S., Kodaz H., Güneş S. Breast Cancer and Liver Disorders Classification using Artificial Immune Recognition System (AIRS) with Performance Evaluation by Fuzzy Resource Allocation Mechanism // Expert Systems with Applications. 2007. Vol. 32. Iss. 1. P. 172–183.
2. Rizzo L., Longo L. An Empirical Evaluation of the Inferential Capacity of Defeasible Argumentation, Non-Monotonic Fuzzy Reasoning and Expert Systems // Expert Systems with Applications. 2020. Vol. 147. P. 113220. DOI 10.1016/j.eswa.2020.113220.
3. Osuagwu C. C., Okafor E. Framework for Eliciting Knowledge for a Medical Laboratory Diagnostic Expert System // Expert Systems with Applications. 2010. Vol. 37, Iss. 7. P. 5009–5016. DOI 10.1016/j.eswa.2009.12.012.
4. Abdar M., Zomorodi-Moghadam M., Das R., Ting I-H. Performance Analysis of Classification Algorithms on Early Detection of Liver Disease // Expert Systems with Applications. 2017 Vol. 67. P. 239–251.
5. Altay E. V., Alatas B. A Novel Clinical Decision Support System for Liver Fibrosis using Evolutionary Multi-Objective Method Based Numerical Association Analysis // Medical Hypotheses. 2020. Vol. 144. P. 110028.
6. Weeraratne N. C. The Effectiveness of Factor Analysis as a Statistical Tool of Variable Reduction Technique // International Journal of Core Engineering and Management. 2016. Vol. 3. P. 145–153.
7. Вирстюк А. Ю., Микшина В. С. Применение факторного анализа для редукции признакового пространства нагнетательных скважин // Вестник кибернетики. 2018. № 2. С. 172–178.
8. Li S., Sari Y. A., Kumral M. New Approaches to Cognitive Work Analysis through Latent Variable Modeling in Mining Operations // International Journal of Mining Science and Technology. 2019. Vol. 29. Iss. 4. P. 549–556. DOI 10.1016/j.ijmst.2019.06.014.
9. Баранов В. В., Белоновская И. Д., Чепасов В. И. Факторный анализ как инструмент педагогического знания о саморазвитии студента университетского комплекса // Вестн. Оренбург. гос. ун-та. 2012. № 2. С. 145–148.
10. Серобабов А. С., Чебаненко Е. В., Денисова Л. А., Кролевец Т. С. Разработка экспертной системы ранней диагностики заболеваний: программные средства первичной обработки и выявление зависимостей // Омск. науч. вестн. 2018. № 4 (160). C. 179–184.
11. Серобабов А. С. Формирование диапазонов переменных экспертной системы с использованием дерева принятия решений // Journal of advanced research in technical science. 2019. № 17–2. C. 161–166.
12. Серобабов А. С. Проверка входных параметров экспертной системы на соответствие нормальному закону распределения // Проблемы и перспективы студен. науки. 2019. № 2 (6). C. 3–6.
13. Factor Analyzer package. URL: https://factor analyzer.readthedocs.io/en/latest/factor_analyzer.html (дата обращения: 11.10.2020).
14. Kaiser H. F. An Index of Factorial Simplicity // Psychometrika. 1974. Vol. 39. № 1. P. 31–36.
15. Barlett M. S. Properties of Sufficiency and Statistical Tests // Proceedings of the Royal Society of London. Series A, Mathematical and Physical Sciences. 1937. Vol. 160. P. 268–282.
16. Principal component analysis. URL: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html (дата обращения: 11.10.2020).
17. Костюченко О. А. Анализ математической модели объѐма производства продукции и прогнозирование выручки // Концепт. 2014. № 3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analizmatematicheskoy-modeli-obyoma-proizvodstva-produktsii-i-prognozirovanie-vyruchki (дата обращения: 12.10.2020).
Review
For citations:
Serobabov A.S. ANALYSIS OF INPUT PARAMETERS OF THE EXPERT SYSTEM FOR EARLY DIAGNOSIS OF THE DISEASE. Proceedings in Cybernetics. 2020;(4 (40)):33-41. (In Russ.) https://doi.org/10.34822/1999-7604-2020-4-33-41