Online Medical Data Stream Mining Based on Adaptive Neuro-Fuzzy Approaches

• Published in: Кибернетика и вычислительная техника
• Date: 2019
• Main Authors: Perova, I.G., Bodyanskiy, Ye.V.
• Format: Article
• Language: Ukrainian
• Published: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН України та МОН України 2019
• Subjects: Informatics and Information Technologies
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/168336
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Online Medical Data Stream Mining Based on Adaptive Neuro-Fuzzy Approaches / I.G. Perova, Ye.V. Bodyanskiy // Cybernetics and computer engineering. — 2019. — № 4 (198). — С. 3-25. — Бібліогр.: 29 назв. — англ.

The purpose of the paper is to develop approach, based on adaptive neuro-fuzzy systems to solve the tasks of medical data stream mining in online-mode. Results. As a result, approbation of the developed approach in supervised learning mode using multidimensional neo-fuzzy neuron on medical data of patients with urological disease was investigated. Метою статті є розроблення підходу, основаного на адаптивних нейро-фаззі системах, для розв’язання завдань оброблення потоків медичних даних в онлайн-режимі. Результати. Проведено апробацію розробленого підходу в режимі контрольованого навчання за допомоги багатовимірного нео-фаззі нейрона з використанням медичних даних пацієнтів з урологічними захворюваннями. Цель статьи — разработка подхода, основанного на адаптивных нейро-фаззи системах, для решения задач обработки потоков медицинских данных в онлайн-режиме. Результаты. Проведена апробация разработанного подхода в режиме контролируемого обучения с применением многомерного нео-фаззи нейрона при использовании медицинских данных пациентов с урологическими заболеваниями.