發(fā)布時(shí)間：2017-06-23 06:49

  本文關(guān)鍵詞：一種數(shù)字化評(píng)估出入境人員亞健康風(fēng)險(xiǎn)的方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目的建立一種數(shù)字化評(píng)估出入境人員亞健康風(fēng)險(xiǎn)的方法。方法收集2008—2014年出入境人員的鷹演電子掃描系統(tǒng)的檢查數(shù)據(jù)與臨床體檢數(shù)據(jù),經(jīng)數(shù)據(jù)預(yù)處理后,采用極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)和支持向量機(jī)(SVM)同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,建立數(shù)學(xué)模型,并對(duì)兩種方法的評(píng)估效果進(jìn)行比較。結(jié)果 ELM對(duì)出入境人員呼吸系統(tǒng)、泌尿生殖系統(tǒng)、免疫系統(tǒng)、內(nèi)分泌系統(tǒng)、神經(jīng)系統(tǒng)、消化系統(tǒng)、循環(huán)系統(tǒng)和運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)的訓(xùn)練準(zhǔn)確率分別為99.6%、99.4%、99.9%、99.8%、99.7%、97.8%、98.5%和99.0%,SVM的訓(xùn)練準(zhǔn)確率均為100.0%。ELM對(duì)8個(gè)系統(tǒng)的預(yù)測準(zhǔn)確率分別為87.2%、91.7%、92.8%、93.6%、81.7%、84.7%、87.0%和84.4%,而SVM的預(yù)測準(zhǔn)確率依次為69.4%、95.7%、81.5%、87.8%、71.1%、82.3%、85.9%和66.0%。結(jié)論采用ELM能夠準(zhǔn)確地對(duì)出入境人員亞健康情況進(jìn)行數(shù)字化評(píng)估,對(duì)實(shí)現(xiàn)出入境人員的亞健康早期干預(yù)和健康管理有重要意義。
【作者單位】： 沈陽國際旅行衛(wèi)生保健中心;撫順出入境檢驗(yàn)檢疫局;
【關(guān)鍵詞】： 亞健康 出入境 極限學(xué)習(xí)機(jī) 支持向量機(jī)
【基金】：質(zhì)檢公益性行業(yè)科研專項(xiàng)項(xiàng)目(201310083)
【分類號(hào)】：R185
【正文快照】： 隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步,生活水平的不斷提高,人們對(duì)健康的需求也越來越高。世界衛(wèi)生組織(WHO)的一項(xiàng)全球性調(diào)查表明,真正健康的人僅占5%,患有疾病的人占20%,而75%的人處于健康低質(zhì)量狀態(tài)[1]。中國保健學(xué)會(huì)2002年7月對(duì)中國16個(gè)百萬以上人口的城市居民抽樣調(diào)查顯示,亞健康狀態(tài)的人

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張向東,畢韶丹,關(guān)宏宇;拮抗藥化合物活性的支持向量機(jī)研究[J];遼寧大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2005年03期

2 羅萬春;;基于支持向量機(jī)的凝血功能診斷模型[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí);2013年06期

3 謝洪波,王志中,黃海;表面肌電的支持向量機(jī)分類[J];北京生物醫(yī)學(xué)工程;2004年02期

4 陸強(qiáng);馮敏;馬華;張西學(xué);;模糊聚類支持向量機(jī)在步態(tài)分類中的應(yīng)用[J];中國組織工程研究與臨床康復(fù);2011年09期

5 史鑫;羅述謙;;支持向量機(jī)在醫(yī)學(xué)圖像分割中的應(yīng)用[J];北京生物醫(yī)學(xué)工程;2007年03期

6 李磊;黃水平;;支持向量機(jī)原理及其在醫(yī)學(xué)分類中的應(yīng)用[J];中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì);2009年01期

7 鄭莉麗;李曉強(qiáng);李福鳳;閆西平;王憶勤;王真真;;基于支持向量機(jī)的中醫(yī)望診唇色自動(dòng)分類[J];生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志;2011年01期

8 王浩軍,鄭崇勛,李映,朱華鋒,閆相國;支持向量機(jī)在血細(xì)胞分類中的應(yīng)用[J];生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)雜志;2003年03期

9 周舒冬;張磊;葉小華;楊云升;;支持向量機(jī)技術(shù)在疾病預(yù)后中的應(yīng)用和比較[J];數(shù)理醫(yī)藥學(xué)雜志;2007年06期

10 胡康達(dá);符紅光;孔祥振;;分級(jí)聚類支持向量機(jī)在中醫(yī)舌像分類中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2010年S2期

中國重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 余樂安;姚瀟;;基于中心化支持向量機(jī)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型[A];第六屆（2011）中國管理學(xué)年會(huì)——商務(wù)智能分會(huì)場論文集[C];2011年

2 劉希玉;徐志敏;段會(huì)川;;基于支持向量機(jī)的創(chuàng)新分類器[A];山東省計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)2005年信息技術(shù)與信息化研討會(huì)論文集（一）[C];2005年

3 史曉濤;劉建麗;駱玉榮;;一種抗噪音的支持向量機(jī)學(xué)習(xí)方法[A];全國第19屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（下冊）[C];2008年

4 何琴淑;劉信恩;肖世富;;基于支持向量機(jī)的系統(tǒng)辨識(shí)方法研究及應(yīng)用[A];中國力學(xué)大會(huì)——2013論文摘要集[C];2013年

5 劉駿;;基于支持向量機(jī)方法的衢州降雪模型[A];第五屆長三角氣象科技論壇論文集[C];2008年

6 王婷;胡秀珍;;基于組合向量的支持向量機(jī)方法預(yù)測膜蛋白類型[A];第十一次中國生物物理學(xué)術(shù)大會(huì)暨第九屆全國會(huì)員代表大會(huì)摘要集[C];2009年

7 趙晶;高雋;張旭東;謝昭;;支持向量機(jī)綜述[A];全國第十五屆計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2003年

8 周星宇;王思元;;智能數(shù)學(xué)與支持向量機(jī)[A];2005年中國智能自動(dòng)化會(huì)議論文集[C];2005年

9 顏根廷;馬廣富;朱良寬;宋斌;;一種魯棒支持向量機(jī)算法[A];2006中國控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2006年

10 侯澍e，

本文編號(hào)：474151