一种基于代价敏感的自适应神经模糊推理糖尿病预测算法

摘要

本发明涉及一种基于代价敏感的自适应神经模糊推理糖尿病预测算法，步骤如下：S1，搜集数据并进行缺失数据统计；S2，对步骤S1所述的数据进行分类整理；S3，将对步骤S1中缺失数据进行补全；S4，建立CS‑ELANFIS模型，并利用模型来实现糖尿病的预测。该基于代价敏感的自适应神经模糊推理糖尿病预测算法中利用了KMEANS‑EM算法来对缺失的数据进行补全，同时CS‑RELANFIS算法具有较高的准确率，能够提高整体准确率的同时降低了将糖尿病患者预测为正常人的概率，从而可以更好的帮助医生对糖尿病患者进行早期诊断和治疗，在临床上有很重要的意义。