• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   DSpace Ana Sayfası
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   DSpace Ana Sayfası
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Diagnosis of diabetes by using adaptive SVM

Tarih

2011

Yazar

Gürbüz E.
Kiliç E.

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Özet

In this study, a new Support Vector Machine (SVM) based method for diagnosis of diabetes is proposed. In the proposed method, feature of adaptibility is added to the support vector machine. Thus, a new kind of SVM named "Adaptive SVM" is proposed, and smartly diagnosis of diseases is aimed. During the training and testing of this newly designed smart system, diabetes data set which is obtained from the medical database of University of California is used. It is observed that the classification rate of this newly proposed method on the diabetes data set is 100%. © 2011 IEEE.

Kaynak

2011 IEEE 19th Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2011

Bağlantı

https://doi.org/10.1109/SIU.2011.5929584
https://hdl.handle.net/20.500.12712/4592

Koleksiyonlar

  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [14046]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Politika | Rehber | İletişim |

DSpace@Ondokuz Mayıs

by OpenAIRE

Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

İstatistikler

Google Analitik İstatistiklerini Görüntüle

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Politika || Kütüphane || Ondokuz Mayıs Üniversitesi || OAI-PMH ||

Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Samsun, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
Ondokuz Mayıs Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@Ondokuz Mayıs:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.