基于粒子群优化的支持向量机用于直肠感知功能重建

• 作者: 姜恩宇 昝鹏 朱晓锦 邵勇
• 来源期刊: 上海交通大学学报
• 学科: 生物学
• 关键词: 支持向量机 粒子群优化 直肠感知 小波包分解
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 页码范围: 168-172
• 分类号: Q811.2
• 语种: 中文

摘要

针对临床上肛门失禁导致的直肠感知功能丧失,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的支持向量机(SVM)重建患者直肠感知功能的方法.分析人体直肠压力生理特征,将典型直肠压力收缩波形中的巨大移行性收缩(HAPC)作为产生便意的主要依据,利用小波包分析对直肠压力信号进行特征提取,通过提取的特征向量对基于SVM的直肠感知预测模型进行训练,使用PSO算法对SVM的参数进行优化,并利用训练后的模型进行便意预测,同时对比分析了参数优化后的SVM和不同核函数的SVM便意预测的准确率.实验结果表明,所提出方法切实有效,能够帮助患者重建直肠感知功能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱晓锦	上海大学机电工程与自动化学院	67	280	10.0	12.0
2	邵勇	上海大学机电工程与自动化学院	24	116	6.0	9.0
3	姜恩宇	上海大学机电工程与自动化学院	6	7	2.0	2.0
5	昝鹏	上海大学机电工程与自动化学院	12	28	3.0	4.0