TY -的A2 -艾哈迈德沙基尔AU -佩尔维斯•,是pml - q索比亚盟——Ul-Qayyum齐亚盟——Bangyal Waqas海德尔AU -高,梁AU -艾哈迈德贾米尔PY - 2021 DA - 2021/09/14 TI -粒子群优化技术的一项系统性文献回顾医学疾病检测SP - 5990999六世- 2021 AB -人工智能(AI)是计算机科学领域,专注于发展的机器,像人类一样运转。在人工智能领域,医学疾病检测是一个立即增长领域的研究。在过去的几年中,许多努力了医学疾病检测的改进,因为医学疾病检测的错误和问题导致严重错误的治疗。Meta-heuristic技术经常用于医疗疾病的检测和承诺更好的感知精度和预测疾病的生物医学领域。粒子群优化(PSO)是一群智能随机搜索技术的内在的方式鼓励蜜蜂群在搜索他们的食物来源。因此,数值实验的多功能性,算法主要应用于解决最优化问题的不同类型。然而,经常采用的算法技术检测疾病但仍有差距的比较调查。本文提供了一个洞察医疗疾病的诊断在卫生保健使用各种算法的方法。本研究提出了提供一个系统的文献回顾当前的PSO方法知识发现领域的疾病检测。系统分析揭示算法策略的潜在研究领域以及研究空白,虽然,主要目标是提供增强和发展在这一领域未来发展的方向。 This paper gives a systematic survey of this conceptual model for the advanced research, which has been explored in the specified literature to date. This review comprehends the fundamental concepts, theoretical foundations, and conventional application fields. It is predicted that our study will be beneficial for the researchers to review the PSO algorithms in-depth for disease detection. Several challenges that can be undertaken to move the field forward are discussed according to the current state of the PSO strategies in health care. SN - 1748-670X UR - https://doi.org/10.1155/2021/5990999 DO - 10.1155/2021/5990999 JF - Computational and Mathematical Methods in Medicine PB - Hindawi KW - ER -