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A Study on Hypertension Numerical Prediction Model Using Neural Network Algorithms
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초록
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본 논문은 고혈압 관리에 참고 지표로 활용가능하도록 혈압의 수치를 예측하여 제공하는 인공지능 알 고리즘에 대한 연구를 논한다. 고혈압 환자의 신체정보 데이터를 학습한 Multi-Layer Perceptron 알 고리즘과 Linear Regression 알고리즘의 성능 테스트를 진행하여 혈압 예측 결과를 비교분석하였다. 분석 결과, 다층 퍼셉트론 모델이 다중 선형 회귀 모델에 비해 높은 예측 정확도를 보였다
목차
Abstract
1. Introduction
2. 학습 데이터 셋
3. 인공지능 모델
3.1. 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)
3.2. 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)
4. Experiments
4.1. Experimental setup
4.2. Experimental result
4.3. MAPE(Mean Absolute Percentage Error)
5. Conclusions
Acknowledgement
References
1. Introduction
2. 학습 데이터 셋
3. 인공지능 모델
3.1. 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)
3.2. 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)
4. Experiments
4.1. Experimental setup
4.2. Experimental result
4.3. MAPE(Mean Absolute Percentage Error)
5. Conclusions
Acknowledgement
References
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