本文選題：糖尿病　切入點(diǎn)：特征分類　出處：《中華中醫(yī)藥雜志》2016年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：目的:結(jié)合醫(yī)用電子鼻技術(shù),探討糖尿病患者及其口腔呼氣的氣味圖譜特征。方法:選擇180例糖尿病患者和100例健康者,用醫(yī)用電子鼻采集280例口腔呼氣的氣味圖譜,采用基于數(shù)據(jù)特征劃分的方法,用支持向量機(jī)和隨機(jī)森林集成模型對(duì)糖尿病患者進(jìn)行分類預(yù)測(cè)。結(jié)果:1線性核函數(shù)的支持向量機(jī)(SVM1)分類結(jié)果不是很理想,低于多項(xiàng)式核(SVM2)、徑向基函數(shù)核(SVM3)和隨機(jī)森林(RF)3種分類器,說明分類超平面顯然是非線性的;2集成分類器對(duì)糖尿病患者和健康者的氣味圖譜特征的識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)88.04%。結(jié)論:基于特征劃分的分類器集成方法預(yù)測(cè)性能明顯好于單一分類器,為使用醫(yī)用電子鼻進(jìn)行糖尿病診斷分析提供了一種有效手段。
[Abstract]:Objective: to explore the characteristics of odour atlas of diabetic patients and their oral exhalation with medical electronic nose technique. Methods: 180 diabetic patients and 100 healthy subjects were selected and 280 oral breath breath odors were collected by medical electronic nose. Based on the method of data feature partition, support vector machine (SVM) and stochastic forest integrated model were used to predict the classification of diabetic patients. Results the classification results of the support vector machine SVM1 of the linear kernel function of 1: 1 were not very satisfactory. These classifiers are lower than polynomial kernel SVM2, radial basis function kernel SVM3) and random forest RFN. The results show that the classification hyperplane is obviously nonlinear and the accuracy of recognition of odour map features of diabetes patients and healthy people can reach 88.04.Conclusion: the prediction of classifier ensemble based on feature partition is better than that of single classifier. It provides an effective method for the diagnosis and analysis of diabetes using medical electronic nose.
【作者單位】： 福建工程學(xué)院信息科學(xué)與工程學(xué)院;廈門大學(xué)自動(dòng)化系;福建中醫(yī)藥大學(xué)中醫(yī)證研究基地;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.81373552) 福建省教育廳A類項(xiàng)目(No.JA14212) 福建工程學(xué)院科研啟動(dòng)項(xiàng)目(No.GY-Z12079)~~
【分類號(hào)】：R587.1

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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4 王U，

本文編號(hào)：1639216