基于人工神经网络的冠状病毒检测智能系统开发
机器学习
2023-09-26 v1 人工智能
摘要
本文介绍了一种基于人工神经网络开发冠状病毒检测智能系统的工作。此前一系列文献综述表明，高热占 COVID-19 症状的 87.9%。我们从尼日利亚埃努古的 Colliery 医院收集了 683 条体温 ≥38°C 的 COVID-19 患者数据，并用于训练一个用于检测 COVID-19 的人工神经网络判别模型。所生成的参考模型利用硬件描述语言（HDL）转换为 Verilog 代码，随后通过 Matlab 中的 FPGA 工具烧录至现场可编程门阵列（FPGA）控制器。当使用混淆矩阵、回归和均方误差（MSE）评估该模型时，结果表明回归值为 0.967；准确率为 97%；MSE 为 0.00100Mu。这些结果均意味着该新型检测系统可靠且对 COVID-19 的检测非常有效。
引用
@article{arxiv.2309.13636,
title = {Development of an intelligent system for the detection of corona virus using artificial neural network},
author = {Nwafor Emmanuel O and Ngozi Maryrose Umeh and Ikechukwu Ekene Onyenwe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.13636},
year = {2023}
}
备注
13 pages, 8 Figures