基于主成分分析和支持向量机的细菌性食物中毒预警研究

• 作者: 段鹤君 邵兵
• 来源期刊: 卫生研究
• 学科: 医学
• 关键词: 主成分分析 支持向量机 细菌性食源性疾病 预警评估
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 747-750
• 分类号: R595.7
• 语种: 中文

摘要

目的 利用文献报道的细菌性食物中毒历史数据,快速有效地对细菌性中毒因素进行评估并建立预测模型.方法 通过归一化处理消除不同量纲影响,采用主成分分析方法(PCA)降低评分矩阵的维数即提取有效主元作为输入变量,随即抽取70%作为训练集结合支持向量机算法(SVM)建立回归模型,完成对剩余30%测试集预测.结果 主元成分分析通过降维对计算进行优化.提高了循环迭代运算效率.PCA与SVM联合计算可提供满意预警结果.在有限的样本数和高维等条件下突现算法的优势.此外参数优化后可以达到80%以上的预测准确率.结论 建立的预警系统对细菌性食物中毒暴发事件的监测、预警等提供科学的理论依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵兵		69	1164	20.0	32.0
2	段鹤君		8	24	3.0	4.0