基于布谷鸟算法优化支持向量机应用于胸痛三联征的分类诊断研究

• 作者: 卞良 张飞飞 赵一凡
• 来源期刊: 生物医学工程研究
• 学科: 医学
• 关键词: 布谷鸟算法 支持向量机 胸痛三联征 非平衡数据 主动脉夹层 肺栓塞 急性心肌梗死
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 54-58
• 页数: 5页
• 分类号: R318
• 字数: 3748字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19529/j.cnki.1672-6278.2019.01.11

摘要

胸痛三联征在临床上有相似的胸痛症状,误诊率居高,其确切病因尚不十分明确.针对经典支持向量机不适用于胸痛三联征此类非平衡数据集分类的缺点,本研究结合径向基核函数、布谷鸟算法以及支持向量机,提出一种基于布谷鸟算法优化支持向量机的分类识别模型,用于胸痛三联征的分类诊断.在收集到的735例有效样本数据集上,采用Java程序抽取平衡数据集.实验结果显示,基于平衡数据集,该模型的平均正确率为80.667％;基于非平衡数据集,其平均正确率为97.767％,相比经典支持向量机、粒子群算法-支持向量机、遗传算法-支持向量机均有不同程度的提高.因此,本研究模型对胸痛三联征的分类诊断具有一定的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张飞飞	宁夏医科大学公共卫生与管理学院	9	17	2.0	3.0
2	赵一凡	宁夏医科大学公共卫生与管理学院	5	33	2.0	5.0
3	卞良	宁夏医科大学理学院	20	53	4.0	7.0