基于半监督学习的人体腹部脂肪面积预测模型

• 作者: 夏阳 徐晓冰 李奇越 李帷韬 王建平
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 半监督学习 腹部脂肪面积 人工蜂群算法 支持向量回归机 赤池信息量准则
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 264-269,287
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5834字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.09.047

摘要

人体腹部脂肪面积与人体腹部生物电阻抗和腹部皮下阻抗测量值存在着强非线性关系.采用人工蜂群算法对标记样本输入特征属性寻优获取最优解,通过支持向量回归机进行建模,计算赤池信息量准则(AIC)取得最优多项式模型.半监督学习方法通过反复预测大量未标记样本集,组建新的输入标记样本集进行重新寻优、训练、预测,计算最优AIC值的预测模型.通过测试样本集的标准差和相关性仿真实验表明,该模型具有较强的非线性函数逼近,能有效预测人体腹部脂肪面积.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建平	合肥工业大学电气及自动化工程学院	177	1643	23.0	31.0
2	徐晓冰	合肥工业大学电气及自动化工程学院	36	300	9.0	16.0
3	李帷韬	合肥工业大学电气及自动化工程学院	19	81	5.0	8.0
4	李奇越	合肥工业大学电气及自动化工程学院	29	275	9.0	16.0
5	夏阳	合肥工业大学电气及自动化工程学院	1	0	0.0	0.0