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研究生:李懿巡
研究生(外文):Yi-Syun Lee
論文名稱:改良式鯨魚演算法應用於 ILPD 肝病資料集分析
論文名稱(外文):Improved Whale Optmization Algorithm for the Analysis of Liver Disease of ILPD Dataset
指導教授:劉振隆劉振隆引用關係
指導教授(外文):Jenn-Long Liu
學位類別:碩士
校院名稱:義守大學
系所名稱:資訊管理學系
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2019
畢業學年度:107
語文別:中文
論文頁數:69
中文關鍵詞:鯨魚演算法肝病
外文關鍵詞:Whale Optimization AlgorithmWekaLiver Disease
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隨著大數據與演算法的進步,科學上逐漸將演算法應用於各式學科中,其中尤其以醫學為代表。因此本研究改良鯨魚演算法,希望改良式鯨魚演算法效率能獲得更進一步的提升。本研究採用UCI machine learning的ILPD印度肝病資集,內含583筆資料,11項資料屬性。並且採用的分類方法為Weka探勘軟體內建的J48決策樹分析、純樸貝氏、貝氏決策、多層感知機四種。進一步的比較原始鯨魚演算法、改良式鯨魚演算法與Weka內建的四種分類法對ILPD資料集進行分類後的正確率。本研究結果將可以幫助疾病研究員尋找另一種正確率較高的演算法協助醫學分析。
With the advancement of big data and algorithms, a variety of algorithms have been applied to science for various disciplines, especially in the medical science. This study proposes an improved Whale Optimization Algorithm (WOA) to enhance the performance of the basic WOA. Some experiments are performed using benchmark functions by the proposed WOA and original WOA. Furthermore, this thesis conducts the data mining analysis of ILPD (Indian Liver Patient Dataset) reported in the UCI machine learning repository. The dataset of ILPD includes 583 instances and 11attributes. To classify the dataset of liver disease, we also use four data mining techniques included in the WEKA: J48, Naïve Bayes, Bayes Net, and Multilayer Perceptron. To compare the classified accuracy of liver disease dataset, the original and enhanced WOAs and the four aforementioned algorithms included in the WEKA are evaluated for the classification analyses of ILPD dataset. From the computed results, this study can help medical researchers to find out an available algorithm with higher accuracy for the medical analysis.
第一章 緒論
1-1研究動機 1
1-2研究目的 1
1-3研究結構 2
第二章 文獻探討
2-1印度 3
2-2肝炎 4
2-3肝病檢測指標 4
2-4肝炎的預防及治療 5
2-5鯨魚演算法 8
2-5-1包圍階段 8
2-5-2開發階段 9
2-5-3探勘階段 10
第三章 研究方法
3-1研究流程 13
3-2研究方法介紹 15
3-3資料屬性 16
3-4改良式鯨魚算法 17
第四章 研究成果
4-1改良與原始鯨魚演算法的比較 18
4-2 J48決策樹分析 18
4-3貝氏決策 19
4-4純樸貝氏 20
4-5多層感知機 20
4-6 資料集匯入Fitness改良式鯨魚演算法 21
第五章 結論與建議 57
參考文獻 58
一、中文部分
[1]王全楚, & 张玉龙. (2005). 慢性乙型肝炎治疗指南 (美国肝脏病研究协会) (Doctoral dissertation).
[2]林芝安(2012)。肝病治療八大新趨勢。康健雜誌,162。取自https://www.commonhealth.com.tw/
[3]罗伟, 周学文, 易曼, 张海英, 刘莉, 陈慧, ... & 曹文. (2017). 预防性体检甲型, 戊型肝炎 IgM 抗体检测方式. 公共卫生与预防医学, (6), 26.
[4]陳秀麗(2017)。C型肝炎全口服新藥正式上路!肝病新福音邁向C型肝炎根除願景。衛福季刊,12,24-27。取自http://www.mohwpaper.tw/adv3/maz21/
[5]李泰誼(2018),2017國人十大死因出爐!癌症高居死因榜首36年。風傳媒,取自https://www.storm.mg/
二、英文部分
[1]De Bandt, J. P., Jegatheesan, P., & Tennoune-El-Hafaia, N. (2018). Muscle Loss in Chronic Liver Diseases: The Example of Nonalcoholic Liver Disease. Nutrients, 10(9), 1195.
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[3]Engel, T. A., Charao, A. S., Kirsch-Pinheiro, M., & Steffenel, L. A. (2014). Performance improvement of data mining in Weka through GPU acceleration. Procedia Computer Science, 32, 93-100.
[4]Kaur, G., & Arora, S. (2018). Chaotic whale optimization algorithm. Journal of Computational Design and Engineering, 5(3), 275-284.
[5]Mirjalili, S., & Lewis, A. (2016). The whale optimization algorithm. Advances in engineering software, 95, 51-67.
[6]Rocco, A., Compare, D., Angrisani, D., Zamparelli, M. S., & Nardone, G. (2014). Alcoholic disease: liver and beyond. World journal of gastroenterology: WJG, 20(40), 14652.
[7]Younossi, Z. M., Koenig, A. B., Abdelatif, D., Fazel, Y., Henry, L., & Wymer, M. (2016). Global epidemiology of nonalcoholic fatty liver disease—meta‐analytic assessment of prevalence, incidence, and outcomes. Hepatology, 64(1), 73-84.
[8]Zhou, J. H., Cai, J. J., She, Z. G., & Li, H. L. (2019). Noninvasive evaluation of nonalcoholic fatty liver disease: Current evidence and practice. World journal of gastroenterology, 25(11), 1307.
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