高斯模糊积分及其在癌症诊断中的应用

• 作者: 王希 王文中 王金凤 田绪红
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 模糊积分 高斯函数 分类模型 高斯模糊积分 癌症诊断
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 3345-3348
• 页数: 4页
• 分类号: TP181|TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001--3695.2016.11.032

摘要

经典模糊积分只是将高维空间的数据沿着线性被积函数决定的直线投影到一维空间，无法覆盖现实问题中不规则分布的数据。提出一种新的模糊积分扩展形式———基于高斯函数的模糊积分（高斯模糊积分）。由于高斯函数的分布曲线趋于正态分布，将其作为被积函数，能更大范围地覆盖数据，并基于此构建分类模型。在实验部分将新的分类模型应用到几个经典数据库，以验证扩展后的性能，结果表明基于高斯函数的模糊积分能更好地发挥模糊积分的特性，分类效果明显优于传统模糊积分。最后将其应用到疑似乙肝病毒基因数据库进行疾病诊断。所有病例来自威尔士医院，包括真正病人和疑似患者两类。笔者试图通过高斯模糊积分来进一步诊断病人的真实情况，结果表明高斯模糊积分具有较高的测试敏感度，这一指标是医学研究者最为关心的，即尽量保证不错过一个可能病例。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田绪红	华南农业大学数学与信息学院	44	307	10.0	15.0
2	王希	华南农业大学数学与信息学院	4	2	1.0	1.0
3	王文中	华南农业大学华南农业大学经济管理学院	10	31	4.0	5.0
4	王金凤	华南农业大学数学与信息学院	10	3	1.0	1.0