I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute r  E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   9 ,   No .   2 ,  A p r il   201 9 ,   p p .   1379 ~ 1 3 8 4   I SS N:  2088 - 8708 ,  DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 9 i 2 . pp 1 3 7 9 - 1384           1379       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s co r e . co m/ jo u r n a ls /in d ex . p h p / I JE C E   Cla ss ificatio n of  m edi ca l data sets  using  back pro pa g a tion  neura l net w o rk  p o w ered by g enetic - ba sed feat ures el ector       H us s ei n At t y a   L a f t a ,  Z a ina b   F a l a h  H a s a n ,  N o o r   K a dh im   Ay o o b   Co m p u ter  De p a rtm e n t,   S c ien c e   Co ll e g e   f o r  W o m e n ,   Ba b y lo n   Un iv e rsit y ,   Ba b y lo n ,   Ira q       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   A p r   10 ,   2 0 1 8   R ev i s ed   J u n   1 2 ,   2 0 1 8   A cc ep ted   No v   1 ,   2 0 1 8       T h e   c las si f ic a ti o n   is  a   o n e   o f   th e   m o st  in d is p e n sa b le  d o m a in s   in       th e   d a ta   m in in g   a n d   m a c h in e   lea rn in g .   T h e   c las si f ic a ti o n   p ro c e ss   h a s  a   g o o d   re p u tatio n   in   th e   a re a   o f  d ise a se s   d iag n o sis  b y   c o m p u ter  s y ste m s  w h e re   th e   p ro g re ss   in   sm a rt  tec h n o l o g ies   o f   c o m p u ter  c a n   b e   in v e ste d   i n   d iag n o sin g   v a rio u s  d ise a se s  b a se d   o n   d a ta  o f   re a l  p a ti e n ts  d o c u m e n ted   i n   d a tab a se s.   T h e   p a p e r  in tr o d u c e d   a   m e th o d o l o g y   f o r  d iag n o sin g   a   se t  o f   d ise a se s   in c lu d in g   tw o   ty p e s  o f   c a n c e r  ( b re a st  c a n c e r  a n d   lu n g ),   tw o   d a tas e ts   f o r  d iab e tes   a n d   h e a rt  a tt a c k .   Ba c k   P ro p a g a ti o n   Ne u ra l   Ne tw o rk   p la y s  t h e   ro le  o f   c las si f ier.  T h e   p e rf o r m a n c e   o f   n e u ra l  n e t  is  e n h a n c e d   b y   u sin g   t h e   g e n e ti c   a lg o rit h m   w h ich   p ro v id e s  th e   c la ss if ier  w it h   th e   o p ti m a l  fe a tu re s  t o   ra ise   th e   c las si f ica ti o n   ra te  to   t h e   h ig h e st   p o ss ib le.  T h e   sy ste m   sh o w e d   h ig h   e ff ici e n c y   in   d e a li n g   w it h   d a tab a se s  d if fe rs  f ro m   e a c h   o th e r  in   siz e ,   n u m b e r  o f   fe a tu re s   a n d   n a tu re   o f   th e   d a ta  a n d   th is  is  w h a t  th e   r e su lt s  il lu stra ted ,   w h e re   th e   ra ti o   o f   th e   c las sif ic a ti o n   re a c h e d   t o   1 0 0 %   in   m o st d a tas e ts ) .   K ey w o r d s :   Gen eti c  alg o r i th m   Me d ic al  d atas ets   Neu r a l  n etw o r k s   cl ass if ic ati o n   Co p y rig h t  ©   2 0 1 9   In stit u te o f  A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e .    Al l  rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   No o r   K ad h im   A y o o b ,   C o m p u ter   Dep ar t m en t ,  Scien c e  C o lleg e  f o r   W o m e n ,   B ab y lo n   U n i v er s it y ,   B ab y lo n ,   I r aq .   E m ail:  n o o r . k ad h u m @ g m ai l.c o m       1.   I NT RO D UCT I O N   C las s i f icatio n   is   d ef i n ed   as   t h e  p r o ce s s   o f   al lo ca tin g   o b j ec ts   to   a   p ar ticu lar   s et  d ep en d in g   o n   t h e   attr ib u tes  o f   t h ese  o b j ec ts   [ 1 ] .   C lass i f icatio n   o f   d is ea s e s   is   a   d is ti n cti v e  g o al  o f   ar tif icia l  i n telli g en ce   r esear ch   [ 2 ] .   W h en   u s i n g   a  co m p u ter   to   b u ild   class if icat io n   s y s te m s ,   a  w id e  r an g e  o f   tech n o lo g ie s   ar e  av ailab le  f o r   th is   p u r p o s e  s u c h   as  k - n ea r est,  f u zz y   clas s i f ie r ,   a  d if f er en t  t y p e s   o f   n eu r al  n et w o r k s ,   an d   o th er   s ch e m es.  So m eti m e s ,   t h e  i n te g r atio n   o f   m o r e  t h a n   o n e  m et h o d   ca n   s ig n i f ica n tl y   i m p r o v e   s y s te m   s ca lab il it y   th u s   o b tain in g   b etter   r es u lt s .   Neu r al  Net w o r k ,   S u p p o r t  Vec to r   Ma ch in e   an d   Dec i s io n   T r ee   ar e  also   d if f er en t   f o r m   o f   clas s if icatio n   al g o r ith m s   [ 3 ] ,   Dec is io n   T r ee s ,   Pro b ab ilis tic  n eu r al  n et w o r k   an d   r an d o m   f o r est   tech n iq u es a r e  ap p lied   f o r   clas s if ica tio n   o f   d i f f er en t s ig n als   [ 4 ] .   A r ti f icial   n e u r al  n et w o r k   i s   an   au to m ated   lear n in g   tec h n i q u e  th at   p r o v ed   its   e f f icie n c y   i n   m an y   s co p es  s u ch   as   s p ee c h   a n d   p atter n   r ec o g n itio n ,   cla s s i f icati o n   p r o b le m s ,   m ed ical   an d   b u s in e s s   ap p licatio n s .   T h e  m o s t  co n v e n ie n t  p o in t  i n   n eu r al   n et w o r k   i s   to ler an c e  to   n o is y   d ata,   p ar alleli s m ,   an d   lear n in g   f r o m   ex a m p le.   Feed   f o r w ar d   b ac k   p r o p ag atio n   is   o n e  o f   n e u r al  n e t w o r k s ,   it  co n s i s ts   o f   a  s et  o f   i n p u t  ce ll s ,   a  s et  o f   o u tp u t  ce lls   a n d   o n e  o r   m o r e  in ter m ed iate  la y er   ( s )   [ 5 ]   W eig h ts   ar e  co n tr o llin g   th e  co n n ec t io n   a m o n g   ce lls   o f   ad j ac en t  lay er s .   T h e  n et  i s   le ar n in g   b y   e x a m p le s   th r o u g h   tr ain i n g   p r o ce s s   a n d   th e  w ei g h t s   ar e  r ep ea ted ly   u p d atin g   u s in g   t h e  ca lcu late d   er r o r   w h ic h   r ep r esen t s   th e   d if f er e n ce   b et w ee n   n et w o r k   o u tp u t  an d   p er f ec t   o u tp u t  [ 6 ] .   A t  t h e  e n d   o f   t h e   tr ain i n g ,   t h e  n et w o r k   h as  g o t  th e  w ei g h t s   t h at  ca n   m a k e   it  w o r k   co r r ec tl y .   T h e  tr ain in g   p h ase  i s   f o llo w e d   b y   an o t h er   s ta g e  w h er e  t h e  n et w o r k   i s   e x p o s ed   to   o th er   p atter n s   to   v er i f y   t h e   q u alit y   o f   n et w o r k   p er f o r m a n c e.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   2 ,  A p r il   201 9   :   1 3 7 9   -   1384   1380   Gen etic  a lg o r it h m   is   also   p r o v ed   its   i m p o r ta n ce   i n   t h e  cla s s if ica tio n   f ie ld   b ec au s e   o f   its   ab ilit y   o f   s ea r ch i n g   f o r   o p ti m a l so l u tio n ,   it g i v e s   a  s tr o n g   p u s h   f o r   an y   class i f ier   to   g et  e n h an ce d   r es u lts ,   f o r   t h is   r ea s o n ,   th e  u s ag e  o f   g e n etic  alg o r it h m   w it h   an y   clas s if ier   w i ll  b e  v alu ab le  ad d itio n   [ 1 ] .   Fo r   ex am p le,   th e  G A   is   w el l  k n o w n   f o r   d eter m i n i n g   th e  o p ti m al  f ea tu r e,   cr ea ti n g   r u les  in   t h e  ca s e  o f   f u zz y   cla s s i f ier   [ 7 ] ,   it  ca n   also   b e   u s ed   i n   th e   tr ai n in g   o f   n e u r al  n et s .   Ge n e tic   al g o r ith m   [ 8 ]   w o r k s   b y   g e n er atin g   r a n d o m   s o lu t io n s   ca lled   ch r o m o s o m e s   w h ic h   ar e  ev a l u ated   u s i n g   f it n e s s   f u n ct io n   d eter m i n ed   a cc o r d in g   to   t h e  p r o b lem   n at u r e.   T h e  s o lu tio n   ( ch r o m o s o m e)   [ 6 ]   is   u s u all y   a  v ec to r   o f   g e n es  t h at  m a y   h a v e  b in ar y ,   i n teg er ,   r ea l  v alu e s .   Gen e tic   alg o r ith m   p r o d u ce s   a  n u m b er   o f   g e n er atio n s   t h at  i n v o lv e  g en etic  o p er atio n s   s u ch   a s   s e le ctin g ,   r ep r o d u cin g ,   an d   m u tatio n   to   r ea ch   t h e  b est  s o lu tio n   [ 5 ] - [ 9 ] .       2.   RE VI E W  O F   RE L E VAN T   RE S E ARCH S   Ma n y   r esear c h er s   w o r k ed   i n   a  class i f icatio n   o f   m ed ica l  d is e ases   d ataset s .   I n   f ac t,  t h i s   f ie l d   h as  b ee n   a  r ich   s u b j ec t  f o r   th e  r esear ch er s   an d   th e  r e s u l t  o f   t h is   in ter est  w as  a  n u m b er   o f   r esear c h es.   T h e  ai m   o f   t h i s   p ap er   is   to   p r o v id e  an o th er   r esear ch   b ased   o n   u s i n g   t h e   in tell ig e n t  s y s te m s   i n   t h e  p r o ce s s   o f   d is ea s es  d iag n o s i n g   an d   clas s i f icatio n   t h r o u g h   m ed ical  d ataset.   T ab le   1   co v er s   p ap er s   p u b lis h ed   in   t h e  r ec en t  y ea r s   f o r   ea ch   d ataset  u s ed   in   t h is   w o r k .       T ab le  1.   Su m m ar y   o f   R elev a n t Res ea r ch e s   R e f .   n o   P u b l i s h i n g   Y e a r   M e t h o d o l o g y   C l a ssi f i c a t i o n   r a t e   P I M A   [ 9 ]   2 0 1 2   A N N   a n d   sw a r m o p t i mi z a t i o n   8 0 . 6 2 % ,   [ 1 0 ]   2 0 1 5   C o n f u s i o n   ma t r i x   8 1 . 8 9   [ 1 1 ]   2 0 1 7   L o g i st i c   r e g r e ssi o n   8 0 . 4 3 %   I r a q i   D i a b e t e s   [ 1 2 ]   2 0 1 5   I mp r o v e d   R I P P ER   1 0 0 %   [ 5 ]   2 0 1 6   G e n e t i c   a l g o r i t h m  a n d   K - me a n s   9 8 %   L u n g   c a n c e r   [ 1 3 ]   2 0 1 5   B a c k   P r o p a g a t i o n   9 6 %   [ 1 4 ]   2 0 1 7   L o g i st i c   R e g r e ssi o n   7 7 . 4 %   [ 1 5 ]   2 0 1 7   R B F   N e u r a l   N e t w o r k   8 1 . 2 5 %   B r e a st   c a n c e r   ( W B C D )   [ 1 3 ]   2 0 1 5   A N N   b a se d   o n   m i g r a t i o n   me t h o d   9 9 . 9 7 %   [ 1 6 ]   2 0 1 6   G e n e t i c   a l g o r i t h m  a n d   K - me a n s   9 8 %   [ 5 ]   2 0 1 7   A N N   a n d   g e n e t i c   a l g o r i t h m fo r   t r a i n i n g   1 0 0 %   S t a t l o g   ( h e a r t )   [ 1 7 ]   2 0 1 5   S V M   8 7 . 5 %   [ 1 6 ]   2 0 1 6   G e n e t i c   a l g o r i t h m  a n d   K - me a n s   8 7 %   [ 1 8 ]   2 0 1 6   F u z z y   w i t h   g r a d i e n t   d e sce n t   8 5 . 8   [ 1 9 ]   2 0 1 7   F u z z y   P e t r i   N e t s   7 5 %       3.   T H E   P RO P O SE D   M E T H O DO L O G Y   T h e  i d e a  ad o p t ed   b y   th is   p a p er   is   s u m m ar ize d   w ith   u s in g   o f   g en et ic  alg o r i th m   to   p ick   t h e  p er f e ct   f ea tu r es   f r o m   th e   d ata b ase   t o   b e co m e  th e   in p u t  o f   th e   n eu r a l   n et .   T h e   p ar am eter s   f o r   G . A .   in   th is   w o r k   a r e   s e t  as f o ll o w s :   a.   R ep r o d u c in g   p r o b a b il ity =0 . 9   b.   Mu tati o n   p r o b ab ilit y =0 . 1   c.   Nu m b er   o f   in d iv i d u als   in   p o p u lati o n = 5 0   d.   L en g th   o f   ch r o m o s o m e = Nu m b er   o f   f ea tu r es   in   th e  d atas et   u n d e r   a p p lic ati o n .   e.   T y p e   o f   en co d in g :   b in a r y .   T h e  N . N   u s e d   in   th e   c lass if i ca t io n   p r o ce s s   is   ch a r a ct er i ze d   b y   th e   f o l lo w in g   p r o p e r ti es:   a.   Nu m b er   o f   in p u ts =N u m b e r   o f   f ea tu r es  ch o s en   b y   G. A .     b.   Nu m b er   o f   o u tp u ts = 1   ( o n e  ce ll   is   a d e q u at e  f o r   p at ien t' s   d iag n o s is :   h ea lth y /s ick )   c.   Nu m b er   o f   h i d d en   lay er s = 1   w i th   1 3   c ells   d.   A ctiv ati o n   f u n cti o n   o f   h i d d en /   o u t p u t l ay er   is   “ tan s ig "/ " l o g s ig ”   C lea r ly ,   N. N .   a r ch i tec tu r e  is   i n f lu en ce d   b y   th e  r esu lts   o f   th e   g en etic  alg o r i th m .   T h e  n o   o f   ce lls   in   th e   in ter m ed i at e  an d   o u t p u t  lay er s   ar e  f ix e d   w h ile  th e  n o .   o f   ce lls   in   th e  in p u t  lay er   a r e  d if f er en t  f r o m   o n e  ch r o m o s o m e  to   an o th e r   d e p en d in g   o n   th e  n u m b er   o f   f ea tu r es  ch o s en   b y   ch r o m o s o m e  as  s ee n   lat er .   W e  ca n   im ag in e  th e  a r ch ite ctu r e  n etw o r k   as   s h o w n   in   Fig u r e  1 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       C la s s i fica tio n   o f m ed ica l d a t a s ets u s in g   b a ck   p r o p a g a tio n   n eu r a l n etw o r k  p o w ered …  ( N o o r   K a d h im  A yo o b )   1381       Fig u r e  1 .  A r ch ite ctu r e   o f   N. N  c lass if i er       I n   g en e r a l,   th e   s y s tem   co n s is ts   o f   th e   f o l lo w in g   p h ases :   1.   First   p h ase:   "Ge t tin g   th e   Prim ar y   So lu ti o n s "   First  o f   al l,  G . A .   is   c r e atin g   s et  o f   b in a r y   ch r o m o s o m es  r an d o m ly .   T h e  v a lu e  ( 1 )   in d ic at e s   th at  th e  co r r es p o n d in g   f ea tu r e  is   s ele ct ed   to   b e  an   in p u t   t o   N . N  class i f ier   w h ile  th e  v a lu e  ( 0 )   r ef er s   t o   f e atu r es  th a t  w ill  b e  n eg lec te d .   F o r   ex am p le ,   th e   f o ll o w in g   ch r o m o s o m e  is   in te r p r ete d   as  s e lec tin g   2   f ea tu r es   o f   6   ( f e atu r e  n o .   1   an d   4 )   t o   p a r ti ci p a te   in   th e  clas s if icat io n   p r o c ess   as in p u ts   w h ile   n eg le ctin g   th e  r em ain in g   o n es:             2.   S ec o n d   P h a s e :   "R u n n i n g   N e u r a l   N etw o r ks   t o   A s s ess   t h e   C h r o m o s o me "   T h e  d a ta b as e  t o   b e  class if i e d   is   d iv i d e d   in t o   tw o   g r o u p s ,   o n e   f o r   tr ain in g   an d   th e  o th er   f o r   t esti n g .   T h e  ca l cu lat ed   r at io   is   c o n s i d e r e d   t o   b e  th e  f itn ess   o f   th e   ch r o m o s o m e  as  illu s t r at e d   in   Fig u r e  2.           Fig u r e  2 .   C alcu l atin g   th e   f i tn es s       T h e  N. N .   is   t r ain e d   b y   u s in g   d at a  o f   ch o s en   f ea tu r es  in   tr ai n in g   g r o u p   t o   g et  th e  f in al  w e ig h ts .   A f ter   th at,   th e   t r ain e d   n et   u s es  d a ta   o f   ch o s en   f ea tu r es   in   th e   t esti n g   g r o u p   to   ex am in e  th e   p e r f o r m an ce   o f   N . N   w h e n   w o r k in g   w ith   p at te r n s   d if f er   f r o m   tr a in in g   o n es  an d   th en   c o m p u tes   th e   r ati o   b y   th e   f o l lo w in g   e q u ati o n :         atio                       ( 1 )     w h ere :     C :   N u m b er  o f   p a tie n ts   w h o s e  d i a g n o s e d   b y  t h e   s yst em  c o r r e ctly   a s   d o c u m en te d   in   t h e   d a ta b a s e.   N :   T o t a l   n u m b er  o f   p a tie n ts   i n   test i n g   g r o u p .       1   0   0   1   0   0   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   2 ,  A p r il   201 9   :   1 3 7 9   -   1384   1382   3.   T h ir d   p h as e: "E x p l o r in g   M o r e  So lu ti o n s   Usi n g   G en eti c  Op er ati o n s "   G. A   co n tin u es  to   s ea r ch   n ew   s o lu ti o n s   t o   f in d   f e atu r es  th at  h av e  th e  h ig h est  im p ac t  o n   th e  class if ie r ;   th is   is   d o n e   b y   u s in g   th r e e  g en etic   o p e r ati o n s :   a.   Pre p a r in g   tw o   ch r o m o s o m es  f o r   r e p r o d u c in g   s tag e:  th e  f i r s t  m ate  is   ch o s en   b y   p ick in g   tw o   ch r o m o s o m es   r an d o m ly   f r o m   th e  cu r r en t  o n es  an d   th e  ch r o m o s o m e  w ith   t h e  b est  f it n ess   is   w in   b y   th e  co m p etit io n .   T h e   s ec o n d   m ate  is   s el ec te d   in   th e   s am e  m an n er .   b.   R ep r o d u c in g   s tag e:  th e  g en e s   o f   s ele ct ed   m ates  a r e  m ix ed   t o   p r o d u c e  n ew   s o lu tio n s .   I n i tial ly ,   n e w   s o lu ti o n s   l o o k   lik e  th e  o r ig in a l  m ates  ex ce p t   f o r   p a r ti cu la r   r eg io n   w h er e  tw o   r an d o m   p o s i tio n s   ar e  ch o s en   an d   th e   m ates e x ch an g e  d a ta   l o c ate d   b etw ee n   th e s e   p o s iti o n s   as   s ee n   in   F ig u r e   3 .           Fig u r e  3 .   R ep r o d u cin g   m eth o d   u s in g   in   p r o p o s e d   w o r k       Mu tati o n :   f o r   ea ch   n ew   s o lu tio n   r esu lt in g   f r o m   th e  p r e v io u s   s te p ,   th e  p o s s i b il ity   o f   a  m u tatio n   is   co n s i d e r e d .   T w o   r an d o m   g en es   a r e  s e le cte d   an d   th ei r   v alu es  a r e  ex ch an g e d .   A s s u m in g   th at  o r an g e  in d ic atin g   f o r   th e  v alu e  ( 1 )   a n d   g r e en   r e p r e s en t in g   th e  v al u e  ( 0 ) ,   Fig u r e  4   d em o n s tr at es   th e  ex ch an g e  o f   v alu es  b e tw ee n   p o s iti o n s   2   an d   6   t o   m ak e  a   m u tatio n .               Fig u r e  4 .   Mu tat io n   p r o c ess       c.   E v alu at io n :  ea ch   n ew   s o lu tio n   is   ev alu at e d   in   th e  s am e  w ay   ex p lain e d   in   s ec o n d   p h as e   to   ca l cu lat e  th e   class if i ca t io n   r ati o   ( f i tn ess ) .   4.   Fo u r th   P h ase :   "  T h e   E n d   o f   G . A "   T h e  th i r d   p h as e  is   r ep ea te d   u n til  th e  g o al   is   m et,   i. e.   th e   o p t i m al  f ea tu r es   a r e   o b t ain e d ,   th o s e   f ea tu r es  th at  m ak e  th e  n etw o r k   r ea ch es   th e  m ax i m u m   class if icat io n   r ati o .   I n   th is   w o r k ,   th e  G . A   s to p s   af te r   p r o d u cin g   a  s et  o f   g en er ati o n s .       4.   I M P L E M E NT AT I O N   a nd   RE SUL T S   T h e  s y s tem   is   p r o g r am m ed   in   Ma tl ab   R 2 0 1 1 a  an d   ap p l ie d   o n   f iv e  b i - c lass   m ed i ca l  d a tas ets   t o   s tu d y   th e  f ea s ib ili ty   o f   th e  m eth o d   an d   its   ab ilit y   to   ac h iev e  h ig h   p e r f o r m an ce .   A ll  o f   ch o s en   d a tasets   a r e  av aila b le   o n   UC I   r e p o s it o r y   ex ce p t  th e  d a tas et  c all ed   " I r aq i   Diab e tes"   w h ic h   is   a  lo ca l  d ata  c o llected   f r o m   I r aq i  en v ir o n m e n t.   I n f o r m atio n   a b o u t   n u m b er   o f   p a tien ts   an d   f e at u r es f o r   e ac h   d at aset   is   p r es en t ed   in   T a b l e  2 .       T a b le   2 .   T h e  P r o p er tie s   o f   Data s ets   i   D a t a se t   N o .   o f   F e a t u r e s   N o .   o f   p a t i e n t s   1   H e a r t   a t t a c k   13   2 7 0   2   I r a q i   D i a b e t e s    26   85   3   P i ma    8   7 6 8   4   L u n g   c a n c e r   56   32   5   B r e a st   c a n c e r   9   6 8 3       I n   ad d itio n   to   t h e  m e n tio n ed   f ea tu r es,  t h er e  is   a  co lu m n   ( t h e   last   co l u m n )   i n   ea c h   d atase t  d e s cr ib in g   th e  d iag n o s i s   ( h ea lth y / s ick ) .   Fo r   ea ch   d ataset,   t h e  r es u lt s   o f   th r ee   e x p er i m e n t s   w er e  d o cu m e n ted   w h er e  t h e   s ize  o f   te s ti n g   g r o u p   co n s tit u tes  ( 2 0 ,   3 0   an d   4 0 )   %  f r o m   t h e  en tire   d ata.   I n   ad d itio n ,   t h e  ef f icie n c y   o f   t h e  s y s te m   is   co m p ar e d   w ith   th at  o f   u s in g   n eu r a l  n etw o r k   o n ly   w ith o u t  in v o lv in g   th e  g en et ic  alg o r ith m   to   o b s e r v e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       C la s s i fica tio n   o f m ed ica l d a t a s ets u s in g   b a ck   p r o p a g a tio n   n eu r a l n etw o r k  p o w ered …  ( N o o r   K a d h im  A yo o b )   1383   th e  im p ac t   o f   g en eti c  alg o r ith m   o n   th e  p r o p o s e d   class if ie r .   T h e  r esu lts   a r e  r e c o r d e d   in   T ab l e  3   an d   T a b l e  4  r es p e ctiv e ly .       5.   P E RF O RM ANCE AN AL YS I S  AND  D I SCU SS I O N  O F   RE SU L T S   B as ed   o n   th e   r esu lts   s h o w n   in   th e  T a b le   4   w h ich   co n t ain s   c o m p ar is o n   b etw ee n   th e  tr ad iti o n al  an d   th e   en h an ce d   class if ie r ,   it  is   c lea r   th at  th e  p r o p o s ed   m eth o d o l o g y   is   o u td o n e  th e  c o n v en ti o n al  m eth o d .   T h is   im p r o v em en t  is   o c cu r r e d   d u e   to   th e  elim in ati o n   o f   u n n ec e s s ar y   f ea tu r es  th r o u g h   G . A .   W ith   th e  u n w an ted   f ea tu r es,  th e  p e r f o r m an ce   o f   t h e  class if ie r   is   d es ce n d e d   t o   t h e  w o r s e,   s o   th e  r em o v al  o f   t h ese  f ea tu r es  g iv es  a   p o w er f u l b o o s t   t o   p e r f o r m an ce .   I n   c o n clu s i o n ,   th e   g en et ic  alg o r ith m   r eta in s   th e   f ea tu r es   th at   g u ar an t ee   th e   b est   ac cu r a cy   o f   th e   w o r k .   T h e   r esu lts   o f   T a b le   3   s h o w   th at  th e   c la s s if icat io n   r ati o   o f   m o s t d at ase ts   r ea ch e d   1 0 0 %.       T a b le   3 .   T h e  A cc u r ac y   o f   NN   C lass if ie r   w ith   Gen e tic - B as ed   Featu r e   E l ec t i o n   S i z e   o f   Te st   g r o u p   D a t a se t   C l a ssi f i c a t i o n   R a t e   F e a t u r e   se l e c t e d   i n   t h e   b e st   A c c u r a c y   2 0 %   3 0 %   4 0 %   I r a q i   D i a b e t e s   1 0 0   1 0 0   1 0 0   {4 , 5 , 1 0 , 1 1 , 1 2 , 1 5 , 1 6 , 1 7 , 1 8 , 1 9 , 2 0 , 2 1 , 2 2 , 2 3 , 2 6 }   L u n g   c a n c e r   1 0 0   1 0 0   8 4 . 6   {1 , 8 , 9 , 1 0 , 1 6 , 1 8 , 1 9 , 2 2 , 2 7 , 3 3 , 3 4 , 3 6 , 3 8 , 4 1 , 4 2 , 4 4 , 4 5 , 4 6 , 4 7 , 5 0 , 5 1 , 5 4 , 5 5 , 5 6 }   P i ma   8 1 . 8 1 8   8 1 . 3 0 4   8 3 . 7 1 3   {2 , 3 , 6 , 8 }   B r e a st   c a n c e r   1 0 0   1 0 0   9 8 . 9 0 1 1   {2 , 3 , 4 , 7 , 9 }   S t a t l o g   ( H e a r t )   9 4 . 4 4 4   8 8 . 8 8 8   8 7 . 0 3 7   {1 , 2 , 3 , 7 , 8 , 2 0 , 1 1 , 1 2 , 1 3 }       T a b le   4 .   C o m p a r is o n   th e  Per f o r m an ce   o f   th e   C lass if ie r   w ith   a n d   W ith o u t  G. A     S i z e   o f   Te st   g r o u p     D a t a se t   A c c u r a c y   o f   t h e   c l a ssi f i e r   w i t h   G . A .   b a se   f e a t u r e   se l e c t i o n   w i t h o u t   G . A .   ( N . N .   o n l y )   2 0 %   3 0 %   4 0 %   2 0 %   3 0 %   4 0 %   I r a q i   D i a b e t e s    1 0 0   1 0 0   1 0 0   9 4 . 1 1 7   1 0 0   9 1 . 1 7 6   L u n g   c a n c e r   1 0 0   1 0 0   8 4 . 6 1 5   8 3 . 3 3 3   70   6 1 . 5 3 8   P i ma    8 1 . 8 1 8   8 1 . 3 0 4   8 3 . 7 1 3   7 6 . 6 2 3   7 6 . 9 5 6   8 0 . 1 3 0   B r e a st   c a n c e r   1 0 0   1 0 0   9 8 . 9 0 1 1   9 9 . 2 7 0   9 9 . 0 2 4   9 8 . 5 3 4   S t a t l o g   ( H e a r t )   9 4 . 4 4 4   8 8 . 8 8 8   8 7 . 0 3 7   8 7 . 0 3 7   9 0 . 1 2 3   8 4 . 2 5 9       6.   CO NCLU SI O N   T h is   s tu d y   ai m s   to   clas s if y   m ed ical  d atasets   u s in g   a  p o w er f u l  in te lli g en t  co u p le:  g e n etic   alg o r ith m   an d   n eu r al  n et.   G A   is   u s ed   f o r   ex p lo r in g   th e  m o s t  r elev an t  f ea t u r es  th at  m ak e  t h e  class i f i er   w o r k s   as  b est  as   co u ld .   T h e  class i f ier   is   b ased   o n   b ac k   p r o p ag atio n   n eu r al  n et w o r k .   Fi v e  d atase ts   ar e  u s ed   to   m ea s u r e  t h e   p er f o r m a n ce   o f   p r o p o s ed   class if ier .   T h e  b eh a v io r   o f   th e  n e u r al  n et  w as  s t u d ied   o n   t h e  f i v e  d atasets   w it h   an d   w it h o u t  u s i n g   t h e  g en et ic  al g o r ith m .   T h e  r es u lt s   s h o w ed   th at   r ed u cin g   th e   f ea t u r es   o f   t h e  d atab ase s   an d   s elec ti n g   t h e  i m p o r tan t  o n es  b y   th e  g e n etic  al g o r ith m   h ad   a  p o s itiv e  e f f ec t  o n   r ai s in g   t h e  class i f icatio n   r ate   f o r   all  th e  d atab ases   u s ed   i n   t h is   w o r k .   C h a n g i n g   t h e  t y p e  o f   n e u r al  n et w o r k   ca n   b e  co n s id er ed   as  a  f u t u r e   d ev elo p m en t   f o r   th i s   s tu d y .   I n   ad d itio n al,   th e   w o r k   o f   t h e   G. A   ca n   b e  e x p an d ed   to   ad o p t  th e  p r o ce s s   o f   tr ain i n g   n eu r al  n et w o r k   b esid e s   its   f u n d a m e n tal  r o le  in   r ed u c in g   f ea t u r es.       RE F E R E NC E S   [1 ]   A sr a a   A b d a ll u h   Hu ss e in   a n d   Zai n a b   F a lah   Ha sa n ,   " He a rt  Dise a s e   Clas sif ic a ti o n   by   G e n e ti c   A l g o rit h m , "   J o u rn a l  o f   Ba b y l o n   U n ive rs it y   Pu re   a n d   A p p li e d   S c ien c e s ,   n o . 9 .   v o l . 2 4 ,   2 0 1 6 .   [2 ]   A sr a a   A b d a ll u h   H u ss e i n ,   " Im p ro v e   th e   P e rf o rm a n c e   o f   K - m e a n s  b y   u sin g   G e n e ti c A lg o rit h m   f o r  Clas sif ic a ti o n   He a rt  A tt a c k , "   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  El e c trica l  a n d   Co m p u ter   En g in e e rin g   ( IJ ECE )  V o l. 8 ( 2 ),   p p .   1 2 5 6 - 1 2 6 1 .   A p r   2 0 1 8 .   [3 ]   M o lo u d   A b d a r,   S h a ra re h   R.   Nia k a n   Ka lh o ri,   T o le  S u ti k n o ,   Im a m   M u c h   Ib n u   S u b r o to   a n d   G o li   A r ji ,   " Co m p a rin g   P e rf o rm a n c e   o f   D a ta  M in in g   A lg o rit h m s  in   P re d ictio n   He a rt  Dise a se s, "   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f   El e c trica l  a n d   Co mp u ter   E n g in e e rin g   ( IJ ECE )   v o l. 5 ( 6 ),   p p .   1 5 6 9 - 1 5 7 6 .   De c   2 0 1 5 .   [4 ]   H.K.  P a lo   a n d   M ih ir  Na ra y a n   M o h a n ty ,   " Clas si f ica ti o n   o f   Emo ti o n a l  S p e e c h   o f   Ch il d re n   Us i n g   P r o b a b il isti c   Ne u ra l  Ne tw o rk , "   In ter n a ti o n a l   J o u rn a l  o f  E lec trica l  a n d   C o mp u t e r  En g i n e e rin g   ( IJ ECE )   V o l.   5 ( 2 ),   p p .   3 1 1 - 3 1 7   A p r   2 0 1 5 .   [5 ]   Hu ss in   A .   L a f t a ,   No o r   k .   Ay o o b ,   A sra a   A .   Hu ss e in ,   " Bre a st  c a n c e r  d iag n o sis  u sin g   g e n e ti c   a lg o rit h m   f o r  train in g   f e e d   f o r w a rd   b a c k   p ro p a g a ti o n , "  Ne w  T re n d s  in   In fo rm a ti o n   &   Co mm u n ica ti o n s  T e c h n o l o g y   Ap p li c a ti o n s  ( NT ICT )   An n u a l   Co n fer e n c e ,   2 0 1 7 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  9 ,   No .   2 ,  A p r il   201 9   :   1 3 7 9   -   1384   1384   [6 ]   No o r  K .   A y o o b ,   A sra a   A .   Hu s se i n ,   Zai n a b   F .   Ha ss a n .   " C las s i f ica ti o n   o f   Bra i n   M RI  Im a g e s  u s i n g   C las sif ie r  T e c h n i q u e s   s u p p o r te d   b y   G e n e ti c   a n d   F u z z y   C - M e a n s , "   Res e a rc h   J o u r n a l   o f  A p p l ie d   S c ie n c e s   Vo l . 1 1 (1 0 ),   p p .   1137 - 1 1 4 2 ,   2 0 1 6 .     [7 ]   Hu ss in   A .   L a f ta,   No o r  k .   Ay o o b ,   " Bre a st  C a n c e r  Dia g n o sis  u sin g   G e n e ti c   F u z z y   Ru le - Ba se d   S y ste m , "  J o u rn a l  o f   Ba b y l o n   U n ive rs it y . Pu re   a n d   A p p li e d   S c ien c e s   n o . 4   v o l.   2 1 ,   2 0 1 3 .   [8 ]   Nitas h a   S o n i  a n d   Dr.  T a p a s   Ku m a r ,   " S tu d y   o f   V a rio u s  Cr o ss o v e r  Op e ra to rs  in   G e n e ti c   A lg o rit h m s, "   In ter n a ti o n a l   J o u rn a l  o f  Co m p u ter   S c ien c e   a n d   In fo rm a ti o n   T e c h n o l o g ies ,   v o l.   5 (6 ),   p p .   7 2 3 5 - 7 2 3 8 ,   2 0 1 4 .   [9 ]   S a tch id a n a n d a   De h u ria,  Ra h u l  Ro y b ,   S u n g - Ba e   Ch o c   a n d   As h ish   G h o sh d ,   " A n   I m p ro v e d   S wa r m   Op ti m ize d   F u n c ti o n a l  L in k   A rti f icia l  Ne u ra l  Ne tw o rk   ( IS O - F LA N N )  f o r  Clas s if ica t io n ,"   T h e   J o u rn a l  o f  S y ste ms   a n d   S o ft w a re   ( El se v i e r) ,   p p .   1 3 3 3 –   1 3 4 5 ,   2 0 1 2 .   [1 0 ]   Am it   k u m a r  D e w a n g a n ,   P ra g a ti   A g ra wa l,   " Clas si f ica ti o n   o f   Dia b e tes   M e ll it u s   Us in g   M a c h in e   L e a rn in g   T e c h n iq u e s, "   In ter n a ti o n a l   J o u r n a l  o f  En g i n e e rin g   a n d   A p p l ied   S c i e n c e s ( I J EA S ) ,   v o l. 2 ,   Iss u e - 5 ,   M a y   2 0 1 5 .   [1 1 ]   M e ra j  Na b i,   P ra d e e p   Ku m a r  a n d   A b d u l  W a h id ,   " P e rf o rm a n c e   A n a l y sis  o f   Cla ss i f ica ti o n   A l g o rit h m s  in   P re d ictin g   Dia b e tes , "   In ter n a t io n a l  J o u rn a l  o f  A d v a n c e d   Res e a rc h   in   Co mp u t e r S c ien c e ,   v o l. 8 ( 3 ),   2 0 1 7 .   [1 2 ]   M o h a m m e d   A .   Na s e r,   F ry a l  J.  A b d   A l_ Ra z a q ,   " Us in g   Da ta  M i n in g   T e c h n iq u e   to   Clas sify   M e d ica l  Da ta  S e t, "   J o u rn a l  o f  B a b y lo n   Un ive rs it y /P u re   a n d   Ap p li e d   S c ien c e s ,   n o . 4   v o l . 2 3 ,   2 0 1 5 .   [1 3 ]   S u d i p   M a n d a l  a n d   In d ro ji t  Ba n e rjee ,   " C a n c e r  Clas sif i c a ti o n   Us in g   Ne u ra l  Ne t w o rk , "  In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f   Eme rg in g   En g in e e rin g   Res e a rc h   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l . 3 ,   Iss u e   7 ,   p p .   1 7 2 - 1 7 8 ,   J u l   2 0 1 5 .   [1 4 ]   A n i m e sh   Ha z ra ,   Na n ig o p a l  Be r a   a n d   Av ij it   M a n d a l,   " P re d icti n g   L u n g   Ca n c e r  S u rv iv a b il it y   u sin g   S V M   a n d   L o g isti c   Re g r e ss io n   A lg o rit h m s , "   In ter n a ti o n a l   J o u rn a l   o f   Co m p u ter   Ap p l ica ti o n s  ( 0 9 7 5   –   8 8 8 7 ) ,  v o l. 1 7 4 ( 2 ) ,   S e p   2 0 1 7     [1 5 ]   N.V .   Ra m a n a   M u rt y   a n d   P r o f .   M . S .   P ra sa d   Ba b u ,   " A   Crit ica l  S tu d y   o f  Clas si f ic a ti o n   A lg o rit h m s   f o r  L u n g Ca n c e r   Dise a se   De t e c ti o n   a n d   Dia g n o sis , "   In ter n a ti o n a l  J o u rn a l  o f  Co m p u ta ti o n a l  In telli g e n c e   Res e a rc h ,   v o l. 1 3 ( 5 ),   2 0 1 7 .   [1 6 ]   M o h a m m e d   A .   Na si r,   Zain a b   F .   H.  a n d   A sra a   A . H.  " A  h y b rid   G e n e ti c   K - M e a n s  A l g o rit h m   f o r  F e a tu re s  S e lec ti o n  to   Clas sify   M e d ica l  D a tas e ts, "   T h e   Fo rth   S c ien ti fi c   C o n fer e n c e   o f  th e   Co ll e g e   o f  S c ien c e   Un ive rs it y   o f  Ke rb a l a,   2 0 1 6 .   [1 7 ]   Eb e n e z e r  O.  Ola n iy i   a n d   O y e b a d e   K.  O y e d o tu n ,   " He a rt  Dise a se s   Dia g n o sis  Us in g   Ne u ra l  Ne t w o rk s  A rb it ra ti o n , "   In telli g e n t  S y ste ms   a n d   Ap p li c a t i o n s,   2 0 1 5 .   [1 8 ]   Hu ss e in   A .   L a f ta   a n d   Zah ra a   A .   " M o h a m m e d ,   Op ti m iza ti o n   o f   M e m b e rsh ip   F u n c ti o n   o f   F u z z y   Ru les   Ge n e ra ted   u sin g   S u b trac ti v e   Clu ste rin g , "   In t e rn a ti o n a l   J o u r n a l   o f   Cu rr e n t  E n g in e e rin g   a n d   T e c h n o lo g y ,   v o l. 6 ( 3 ),   Ju n   2 0 1 6 .   [1 9 ]   H u ss in   A .   L a f t a ,   W e d   K.  Ole i w i ,   " A   F u z z y   P e tri   Ne ts  S y s t e m   f o r  He a rt  Dise a se   Dia g n o sis, "  J o u rn a l  o f  Ba b y lo n   Un ive rs it y   Pu re   a n d   A p p li e d   S c ie n c e s ,   n o . 2 ,   v o l. 2 5 ,   2 0 1 7 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.