基于海量数据分析的人体中药潜在过敏性估计

• 作者: 佘侃侃
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据分析 过敏 支持向量基 自回归
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 仿真智能化
• 页码范围: 419-422
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3346字
• 语种: 中文

摘要

在医学领域研究中药对人体过敏准确判断问题.由于,中药对人体过敏的影响是一个较为漫长的过程,不同中药对不同人体的过敏性影响也不同.针对中药过敏信息存在各种干扰,关于建立不同类型的过敏数据联系,剔除无关数据干扰,传统建模很难.提出利用自回归支持向量机的人体对中药潜在过敏性估计方法.根据过敏数据主成份分析相关理论,将人体对中药过敏的初始变量进行标准化处理,计算相应的协方差矩阵,删除所有的可能的过敏判断干扰冗余数据,使得到的结果作为大数据分析的样本数据.用自回归模型和支持向量基模型进行融合,建立自回归支持向量基模型,再把过敏样本数据输入到模型中,实现人体中药潜在过敏性估计.实验结果表明,利用改进算法进行人体对中药潜在过敏性分析,能够提高分析的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	佘侃侃	南京中医药大学信息技术学院	32	59	5.0	5.0