ÇOK KATMANLI PERSEPTRON SİNİR AĞLARI İLE DİYABET HASTALIĞININ TEŞHİSİ

Authors : İnan GÜLER, Elif ÜBEYLİ

Pages : 319-326

View : 20 | Download : 11

Publication Date : 2013-03-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Yapay sinir ağları (YSA), farklı disiplinlerdeki karmaşık problemlerin çözümlenmesinde kabul gören ve uygulamalarda sıklıkla yer alan modelleme araçları haline gelmiştir. Farklı YSA yapıları, tıp alanında karar destek sistemlerinin gelişmesinde kullanılmakta olan önemli modellerdendir. Bu çalışmada, dört farklı algoritma ile eğitilen çok katmanlı perseptron sinir ağları diyabet hastalığının teşhisinde kullanılmış ve en başarılı algoritma belirlenmiştir. Geri yayılım, delta-bar-delta, genişletilmiş delta-bar-delta ve hızlı yayılım, çalışılmış olan dört algoritmadır. Çok katmanlı perseptron sinir ağlarının eğitimi, geçerliliği ve testi veri tabanında yer alan farklı kişilere ait kayıtlar ile yapılmıştır. Performans belirleyiciler ve istatistiksel ölçümler ile çok katmanlı perseptron sinir ağları değerlendirilmiş ve sonuçlar diyabet hastalığının teşhisinde hızlı yayılım algoritmasının en başarılı çok katmanlı perseptron eğitim algoritması olduğunu göstermiştir.
Keywords : Çok katmanlı perseptron sinir ağı, eğitim algoritmaları, diyabet hastalığının teşhisi