基于小波分析和Gaussian回归的急性低血压预测

• 作者: 孙浩军 张崇锐 张磊 李惊涛
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 小波多尺度分析 Gaussian回归过程 函数拟合 数据驱动
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 156-162
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6011字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2016.01.026

摘要

急性低血压是危害病人健康的并发症之一,对急性低血压发生的提早预测,能够帮助医生对重症病人找到更好的医疗处理方案.提出了一个基于趋势分量的Gaussian函数拟合预测模型,即用小波多尺度分析提取出信号的趋势分量;再根据Gaussian回归模型对趋势分量进行函数拟合,得到的函数参数作为特征值,用支持向量机SVM对数据分类.Gaussian回归模型使用的是数据驱动,用系数来描述数据之间的关系.通过在较大病人数据集上实验得到了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张磊	汕头大学计算机科学系	7	24	3.0	4.0
2	孙浩军	汕头大学计算机科学系	16	69	5.0	7.0
3	李惊涛	汕头大学计算机科学系	2	2	1.0	1.0
4	张崇锐	汕头大学计算机科学系	2	2	1.0	1.0