A Combined Multi-Objective Memetic Algorithm and ANFIS for Heat Stroke Prediction
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Heat stroke risk prediction is a problem that demands high classification accuracy. It is a tool to help prevent heat stroke occurrence. This research introduced a prediction system based on a combination of Multi- Objective Memetic Algorithm (MOMA) and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) in brief MOMAANFIS. When MOMA-ANFIS was applied to solve the problem in the prediction of heat stroke risks, it was found that the accuracy rate of the classification test result was as high as 98.51% which was greater than the rate obtained when the traditional ANFIS. As the number of rules decreased, the fuzzy rule architecture became less complicated.
การทำนายความเสี่ยงในการเกิดโรคลมร้อนเป็น ปัญหาหนึ่งที่ต้องการความแม่นยำในการจำแนก เพื่อนำมาใช้เป็นเครื่องมือช่วยในการเฝ้าระวังการเกิดโรคลมร้อน งานวิจัยนี้ จึงได้นำเสนอระบบผสมผสานบนพื้นฐานขั้นตอนมีมีติกแบบหลายวัตถุประสงค์ร่วมกับระบบอนุมานนิวโรฟัซซีแบบปรับตัว ได้เรียกโดยย่อว่า MOMA-ANFIS เมื่อนำ MOMA-ANFIS ทดสอบแก้ปัญหาในการทำนายความเสี่ยงในการเกิดโรคลมร้อนพบว่าผลการทดลองให้อัตราความถูกต้องของการจำแนก ข้อมูลที่สูงถึง 98.51% ซึ่งสูงกว่าการทดลองด้วยแบบจำลอง ANFIS แบบดั้งเดิม และจำนวนกฎของระบบลดลงทำให้ โครงสร้างกฎของฟัซซีมีความซับซ้อนลดลง
Article Details
It is the policy of ACTISNU to own the copyright to the published contributions on behalf of the interests of ACTISNU, its authors, and their employers, and to facilitate the appropriate reuse of this material by others. To comply with the Copyright Law, authors are required to sign an ACTISNU copyright transfer form before publication. This form, a copy of which appears in this journal (or website), returns to authors and their employers full rights to reuse their material for their own purposes.