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

【摘要】：本文基于體檢獲得的血壓、血脂、尿糖和尿酸等數(shù)據(jù)指標(biāo),應(yīng)用支持向量機(SVM)對南方人群冠心病患者和非冠心病患者進行分類研究,為進一步的預(yù)防和治療提供指導(dǎo)。首先選取徑向基核函數(shù)、線性核函數(shù)和多項式核函數(shù),構(gòu)造了SVM分類器,再采用粒子群優(yōu)化(PSO)算法SVM懲罰參數(shù)C和核參數(shù)σ,最后進行冠心病的診斷和預(yù)測。通過與反向傳播模型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、線性判別分析法、Logistic回歸分析及優(yōu)化前的SVM進行比較,我們的計算結(jié)果顯示優(yōu)化后的RBF-SVM的總體分類效果要優(yōu)于其他數(shù)據(jù)挖掘算法,其分類準(zhǔn)確率、敏感性和特異性分別高達94.51%、92.31%及96.67%。研究表明SVM在心血管疾病的預(yù)測和輔助診斷中有很大的應(yīng)用潛力。
【作者單位】： 華南理工大學(xué)生物科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 支持向量機 冠心病 分類預(yù)測 粒子群優(yōu)化
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(10972081,11072080) 廣東省自然科學(xué)基金資助項目(S2011010005451)
【分類號】：R541.4
【正文快照】： 引言心血管疾病一直以來都是歐美發(fā)達國家首位的死亡原因[1],由于及時預(yù)防和治療服務(wù)的提高,自1960年以來,心血管疾病的患病率和死亡率呈逐年遞減,盡管目前的遞減速度已大大減緩[2]。與之相反,隨著中國經(jīng)濟的迅猛發(fā)展,城鎮(zhèn)化進程的推進和生活節(jié)奏的加快,居民身體活動量呈現(xiàn)下

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本文編號：384796