本文選題：支持向量機(jī) + 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《現(xiàn)代預(yù)防醫(yī)學(xué)》2017年11期

【摘要】：目的探討支持向量機(jī)(SVM)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)在2型糖尿病患病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用價(jià)值。方法采集2型糖尿病患病數(shù)據(jù)和體檢健康數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理�；赟VM和ANN對(duì)2型糖尿病患病影響因素進(jìn)行分析,建立模型,觀測(cè)其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。結(jié)果經(jīng)過(guò)比較,不同核函數(shù)的SVM的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分別為95.15%,93.65%,而不同ANN的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為96.32%,84.95%,其中分類器性能最好的是BP反向傳播網(wǎng)絡(luò)。結(jié)論 SVM和ANN模型都能為2型糖尿病分類提供一定的客觀影響因素依據(jù),具有良好的實(shí)用價(jià)值。
[Abstract]:Objective to evaluate the value of support vector machine (SVM) and artificial neural network (Ann) in predicting the risk of type 2 diabetes mellitus. Methods the data of type 2 diabetes mellitus and physical examination were collected and preprocessed. Based on SVM and Ann, the influencing factors of type 2 diabetes mellitus were analyzed, the model was established and the prediction accuracy was observed. Results the prediction accuracy of SVM with different kernel functions is 95.15 and 93.65, respectively, while the prediction accuracy of different Ann is 96.32 and 84.95 respectively. The best performance of classifier is BP back-propagation network. Conclusion both SVM and Ann model can provide some objective factors for the classification of type 2 diabetes mellitus and have good practical value.
【作者單位】： 燕山大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;秦皇島市第一醫(yī)院;
【基金】：河北省研究生創(chuàng)新資助項(xiàng)目(00302-6370027) 秦皇島市科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(201601B044)
【分類號(hào)】：R587.1

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2 劉R，

本文編號(hào)：2103182