Numer: 06/2024 Str. 122
Autorzy: Tasneem Sofri , Allan Andrew , Hasliza Rahim , Hiromitsu Nishizaki , Latifah Kamarudin , Peng Wong , Ping Soh :
Tytuł: Udoskonalanie modeli predykcyjnych do oceny wpływu narażenia na sieć 5G na zdrowie ludzkie i funkcje poznawcze poprzez nadzorowane uczenie maszynowe: wieloetapowe podejście do wyboru funkcji
Streszczenie: Żadne wcześniejsze przeglądy nie skupiały się na kompleksowym badaniu wpływu narażenia na sieć 5G (700 MHz do 30 GHz) na zdrowie ludzkie i funkcje poznawcze przy użyciu nadzorowanego uczenia maszynowego (ML). W tym nowatorskim badaniu połączono wieloetapowy wybór cech (MSFS) i funkcje hybrydowe na potrzeby modelu uczenia maszynowego klasyfikującego. Podejście obejmujące wykorzystanie MSFS dało lepsze wyniki pod względem dokładności, precyzji, współczynnika f1, czułości i specyficzności w porównaniu z podejściem, które nie obejmowało MSFS z dokładnością większą niż 0,95 dla obu zbiorów danych
Słowa kluczowe: antena i propagacja; bioelektromagnetyczny; probabilistyczna sieć neuronowa; nadzorowane uczenie maszynowe.