本文關(guān)鍵詞：SVM在冠心病分類預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《河北工業(yè)大學(xué)》 2015年

基于人群搜索—支持向量機(jī)的心臟病多生理參數(shù)診斷方法研究

董慧康  

【摘要】：心臟病是各種心臟疾病的統(tǒng)稱,具體包括風(fēng)濕性心臟病、先天性心臟病、高血壓性心臟病、冠心病、心肌炎等。作為一種高死亡率的疾病,心臟病已成為人類死亡的首要因素,給患病者家庭帶來(lái)了巨大的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)和生活災(zāi)難。在醫(yī)療領(lǐng)域,如果能夠?qū)π呐K病進(jìn)行早期確診,并由此開展早期干預(yù),可以使患者盡早采取有效治療手段,避免心臟病的突發(fā)造成災(zāi)難性的后果。因此,針對(duì)性地開展患者生理參數(shù)監(jiān)測(cè),有效開展心臟病的診斷研究,對(duì)心臟病的早期干預(yù)和治療具有很大的應(yīng)用價(jià)值。本文圍繞著疾病診斷領(lǐng)域中的心臟病診斷展開研究,通過借助對(duì)患者多生理參數(shù)的監(jiān)測(cè),結(jié)合先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析和人工智能方法,建立了基于人群搜索-支持向量機(jī)(SOA-SVM)的心臟病多生理參數(shù)診斷模型,從而有效地對(duì)患者的心臟狀態(tài)進(jìn)行診斷,增強(qiáng)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域心臟疾病診斷的準(zhǔn)確性。主要內(nèi)容包括以下方面:一、心臟病多生理監(jiān)測(cè)參數(shù)的選取與處理。圍繞著心臟病的機(jī)理和發(fā)展現(xiàn)狀展開分析,進(jìn)而明確了論文的分析對(duì)象。指出了醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的特點(diǎn),并針對(duì)本文研究,論述了數(shù)據(jù)選取的基本來(lái)源和預(yù)處理方法。二、基于人群搜索SOA的支持向量機(jī)模型參數(shù)優(yōu)化方法研究。在基于支持向量機(jī)分類模型的應(yīng)用過程中,最重要的環(huán)節(jié)就是選取核函數(shù)參數(shù)與懲罰因子,這直接影響到模型的分類準(zhǔn)確率,論文研究了人群搜索SOA這一啟發(fā)式隨機(jī)搜索算法,通過仿真分析驗(yàn)證了其與PSO、GA等算法的優(yōu)勢(shì)。并為SVM的模型參數(shù)優(yōu)化,建立最優(yōu)的分類診斷模型打下良好的基礎(chǔ)。三、基于SOA-SVM的心臟病診斷模型的建立與應(yīng)用。通過建立高效的病例參數(shù)監(jiān)測(cè)診斷模型,可以依據(jù)心臟病患者的生理參數(shù)特征進(jìn)行分析診斷。通過引入人群搜索優(yōu)化算法SOA,可以有效地對(duì)SVM的模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,本文提出基于SOA-SVM的心臟病多生理參數(shù)診斷模型,并對(duì)該模型的應(yīng)用流程進(jìn)行論述。采用UCI提供的Heart Disease數(shù)據(jù)集進(jìn)行方法的有效性驗(yàn)證。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：河北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R541
【目錄】：

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 佟樂;添加Universum數(shù)據(jù)雙支持向量機(jī)[D];河北大學(xué);2015年

2 胡金扣;魯棒支持向量機(jī)研究[D];河北大學(xué);2015年

3 邱志勇;一類支持張量機(jī)及其算法研究[D];華南理工大學(xué);2015年

4 董慧康;基于人群搜索—支持向量機(jī)的心臟病多生理參數(shù)診斷方法研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2014年

5 李萌;基于支持向量機(jī)的高分遙感影像分類技術(shù)研究與應(yīng)用[D];中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京);2015年

6 甘樂;基于支持向量機(jī)的高光譜圖像降維與分類研究[D];長(zhǎng)江大學(xué);2015年

7 蘇超;基于支持向量機(jī)的太原市土壤重金屬污染評(píng)價(jià)研究[D];山西大學(xué);2014年

8 李勝剛;基于支持向量機(jī)的短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)[D];湖南工業(yè)大學(xué);2015年

9 孫亭亭;基于支持向量機(jī)的燃煤機(jī)組燃燒優(yōu)化算法的研究[D];山東大學(xué);2015年

10 王芳;基于支持向量機(jī)的滬深300指數(shù)回歸預(yù)測(cè)[D];山東大學(xué);2015年

  本文關(guān)鍵詞：SVM在冠心病分類預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：135916