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COPD多维特征提取与集成诊断方法

摘要:目前对慢性阻塞性肺疾病(COPD)的研究存在局限性,一方面,研究成果只利用数据分析单一特征对疾病的影响;另一方面,研究成果仅通过简单算法模型对病例数据验证,因此提出了COPD多维特征提取与集成诊断方法。首先,提出最大依赖度MDF-RS算法,提取多维特征的最优组合;其次,提出DSA-SVM集成模型,构建分类器进行诊断及预测;最后,利用交叉验证方法验证准确率等各项性能指标。通过实验对比验证了提出算法的有效性。

关键词:
  • 慢性阻塞性肺疾病  
  • 多维特征  
  • 集成方法  
  • 交叉验证  
作者:
房有丽; 王红; 狄瑞彤; 王露潼; 宋永强
单位:
山东师范大学信息科学与工程学院; 济南250358; 山东师范大学生命科学学院; 济南250358; 山东省分布式计算软件新技术重点实验室; 济南250358
刊名:
计算机应用研究

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:计算机应用研究

计算机应用研究杂志紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:51-1196/TP。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于1984年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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