Abstract:Chronic kidney disease is a prolonged disease that damages the kidneys and prevents the normal duties of the kidneys. This disease is diagnosed with an increase of urinary albumin excretion lasting more than three months or with significant reduction in a kidney functions. Chronic kidney disease can lead to complications such as high blood pressure, anemia, bone disease and cardiovascular disease. In this study we have been investigated to determine the factors that decisive for early detection of chronic kidney disease, launching early patients treatment processes, prevent complications resulting from the disease and predict of disease. The study aimed diagnosis and prediction of disease using the data set that composed of data of 250 patients with chronic kidney disease and 150 healthy people. First, the chronic kidney disease data was classified with machine learning algorithms and then training and test results were analysed. The estimation results of chronic kidney disease were compared with similar data and studies.
ÖZETÇEBelge ve banknot sahteciliği kişilerin ve kurumların haklarının gasp edilmesi olarak karşımıza çıkar. Teknolojinin ilerlemesiyle orijinal banknotlarda özel kâğıt, mürekkep kullanımı, filigran yerleştirilmesi, mikro yazı gibi tedbirler alınması sahteciliği zorlaştırsa da kalpazanlığın yaygınlaşmasını engelleyemiyor. Sahte banknotların tespit edilmesi ve zararlarının en aza indirilmesi önemli unsurlardan birisidir. Burada banknot verileri kullanılarak sahte banknotun tahmin edilmesi için uzman ve karar sistemleri geliştirilebilir. Bu noktada banknot verileri önce sınıflandırılacak sonra test aşamasında karşılaştırmalı sonuçları irdelenecektir. Bu çalışmada gerçek ve sahte banknot görüntülerinin sayısallaştırılmış hazır verileri kullanılarak sınıflandırma algoritmaları ile sınıflandırılır. Sınıflandırmada Yapay Sinir Ağları ve Destek Vektör Makineleri kullanılır. Yapay Sinir Ağları ile test sonuçlarında %74,6 oranında doğru tespit saptanmıştır. Destek Vektör Makineleri ile yapılan test sonuçlarında %93,8 oranında doğru tespit saptanıştır. ABSTRACTThe document and banknote counterfeiting remove us as a usurpation of the rights of individuals and institutions. By the advancement of technology special paper, the ink usage in the original banknote, placing watermarks, micro text are challenged to fraud that also does not prevent the counterfeiting of widespread. The counterfeit banknotes detection and minimizing damage is one of the important elements. In this, decided and expert systems can be improved to estimate the counterfeit banknotes to using dates of the moneys.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.