k-NN 기반 공황 장애 관리 시스템
저자
맹환(MengHuan) ; 강윤정(YunJeong-Kang) ; 최동운(DongOun-Choi) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2019
작성언어
Korean
자료형태
학술저널
수록면
137-141(5쪽)
제공처
공황 장애는 사람들의 건강한 삶을 위협하는 비교적 흔한 만성 질환이다. 공황 장애로 인한 합병증은 사람들의 건강을 위협하고 심지어 사망을 초래하는 살인자이다. 공황 장애의 합병증은 다음과 같은 두 가지 특징이 있다. 하나는 조기 합병증을 찾기 쉽지 않으며, 다른 하나는 합병증이 발생하면 반복적으로 발생하고 장기간 치료가 필요하다는 것이다. 본 논문에서는 위와 같은 문제를 해결하기 위해 k-NN 관리 시스템과 공황 장애 간의 상관관계를 연구 목표로 선정하여 위의 문제점을 해결하기 위해 다음과 같은 공황 장애 예측을 위한 기계 학습 k-NN 알고리즘을 사용하고자 한다. 내용 : (1) 데이터 전처리를 위해 k-NN 알고리즘을 도입하고 공황 장애의 관련 개념을 설명하고 사용자 정보를 설명했다. (2) 공황 장애 예측 모델의 구축. 알고리즘의 장점과 단점을 고려하여 다양한 알고리즘의 특성을 분석 한 후 k-NN을 모델 구축을 위한 기본 알고리즘으로 선택하였다. (3) 시스템 설계 및 구현. 공황 장애를 예측하는 데 도움이 되는 기능을 제공하여 사용자가 의사 결정을 내리고 치료의 적시성을 향상시킬 수 있도록 지원한다. k-NN 알고리즘에 기반한 공황 장애 검출 방법은 지속적 인자가 학습을 통해 의료 분야를 도울 수 있다.
더보기Panic disorder is a relatively common chronic disease that threatens people"s healthy lives. Complications caused by panic disorder are killers that endanger people"s health and even cause death. Complications of panic disorder have the following two characteristics: one is that early complications are not easy to find; the other is that once complications occur, they occur repeatedly and require long-term treatment. Under the above background, this paper selects the correlation between k-NN management system and panic disorder as the research goal. To solve the above problems, the research problem of this paper is to use the machine learning k-NN algorithm to predict panic disorder, including the following. Content: (1) Data preprocessing. Introduced the k-NN algorithm, expounded the related concepts of panic disorder, and explained the source of user information. (2) Construction of panic disorder prediction model. After analyzing the characteristics of various algorithms, combined with the advantages and disadvantages of the algorithm, k-NN is selected as the basic algorithm for model construction, and (3) system design and implementation. Provides the ability to assist in predicting panic disorder, helping users make decisions and improve the timeliness of treatment. The panic disorder detection method based on the k-NN algorithm can help the medical field through continuous self-learning.
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