تشخيص بيماري ديابت به كمك الگوريتم بهينه سازي امواج آب و مقايسه آن با الگوريتم هاي يادگيري ماشين

Diabetes mellitus recognization by Water wave optimization algorithm and compare it with learning machine algorithms

بيماري ديابت با افزايش مقدار قند خون يا كاهش هورمون انسولين در بدن ايجاد مي¬شود. اين بيماري در صورتيكه دير تشخيص داده شود اثرات زيان¬باري بر روي سلامت افراد خواهد گذاشت. امروزه براي تشخيص بيماري ديابت آزمايشات مختلفي انجام مي¬شود كه اين بيماري را تشخيص مي دهد. تشخيص بيماري ديابت با استفاده از اطلاعات موجود در مراكز درماني و به كمك ابزارهاي داده¬كاوي يك شيوه موثر و كاربردي در تشخيص بيماري¬ ديابت در نظر گرفته مي¬شود و قادر است در زمان اندك و دقت مناسب بيماري ديابت را تشخيص دهد. شبكه عصبي مصنوعي يكي از ابزارهاي مهم داده¬كاوي در تشخيص بيماري ديابت محسوب مي¬شود كه كمينه كردن خطاي طبقه¬بندي در آن باعث افزايش دقت تشخيص بيماري ديابت مي¬شود. در اين پژوهش به كمك الگوريتم فرا ابتكاري بهينه¬سازي امواج آب يك روش براي تشخيص بيماري ديابت به كمك شبكه عصبي مصنوعي ارايه شده است. يافته¬هاي ما نشان مي¬دهد الگوريتم بهينه¬سازي امواج آب با دقت بيشتري نسبت به ابزارهاي داده¬كاوي بيماري ديابت را تشخيص مي¬دهد. دقت، حساسيت و تشخيص متوسط روش پيشنهادي به ترتيب برابر 91.54%، 92.36% و 89.21% مي¬باشد.

Diabetes mellitus is created by an increase in the amount of glucose or insulin hormone in the body. if this disease detected late, will have detrimental effects on the health. Nowadays, various tests are performed to diagnose diabetes. Diagnosis of Diabetes mellitus by using information and data of medical centers and data mining tolls is considered as an effective way to diagnose diabetes and It is able to diagnose diabetes at a low and accurate time. Artificial neural network is one of the important tools for data mining in diagnoses of diabetes, which minimizes the classification error in it causes increases the accuracy of diagnosis of diabetes. In this study, by water wave optimization meta-heuristic algorithm with the help of artificial neural network proposed a method for diagnosis of diabetes. Our result show that the water waves optimization algorithm with more accurate than the data mining tools is detected diabetes mellitus. The accuracy, sensitivity and mean diagnosis of the proposed method are 91.54%, 92.36% and 89.21% respectively.