粗糙集和支持向量机应用于帕金森病辅助诊断

• 作者: 王安睿 费树岷
• 来源期刊: 中国康复理论与实践
• 学科: 医学
• 关键词: 粗糙集 属性约简 支持向量机 帕金森病
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 康复工程
• 页码范围: 1086-1088
• 页数: 3页
• 分类号: R742.5
• 字数: 3579字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9771.2009.11.036

摘要

目的 研究基于粗糙集和支持向量机辅助诊断帕金森病的可行性.方法 利用粗糙集理论中基于属性重要度的约简算法,对临床诊断帕金森病的常用特征进行约简,再分别用基于线性、多项式和径向基(RBF)核函数的支持向量机实现分类,与传统BP神经网络分类结果比较.结果 属性约简与支持向量机结合的算法预测准确率为92.71%,比传统BP神经网络算法在准确率和稳定性方面都有优势.结论 粗糙集和支持向量机结合的方法可以提高分类的准确率,节省资源,是临床上辅助诊断帕金森病的一个有效手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	费树岷	东南大学自动化学院	367	3210	27.0	37.0
2	王安睿	东南大学自动化学院	1	0	0.0	0.0