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
赵一凡1
卞良2
张飞飞1
1.宁夏医科大学公共卫生与管理学院,银川,7500002.宁夏医科大学理学院,银川,750000
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.
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
分类号：R318(医用一般科学)
资助基金：研究生创新教育计划(YXW2017016)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 54-58 )
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