【摘 要】
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采用支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和逻辑回归(LR)等机器学习方法对脑卒中患者进行分类研究,构建脑卒中疾病预测模型,以期为疾病发生提供早期预警.对kaggle网站下载healthcare-dataset-stroke-data的数据通过SMOTE智能过抽样算法构建均衡数据集,运用支持向量机、随机森林和逻辑回归算法构建脑卒中预测模型.将SMOTE算法优化前后的预测结果进行比较分析,并采用支持向量机、随机森林和逻辑回归算法对优化后的数据集构建疾病预测模型,其结果的准确率、精确度、召回率和ROC值都有明
【机 构】
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湖南中医药大学信息科学与工程学院 长沙 410208;湖南中医药大学信息科学与工程学院 长沙 410208;湖南中医药大学中医学国内一流建设学科 长沙 410208;湖南中医药大学药学院 长沙 410
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采用支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和逻辑回归(LR)等机器学习方法对脑卒中患者进行分类研究,构建脑卒中疾病预测模型,以期为疾病发生提供早期预警.对kaggle网站下载healthcare-dataset-stroke-data的数据通过SMOTE智能过抽样算法构建均衡数据集,运用支持向量机、随机森林和逻辑回归算法构建脑卒中预测模型.将SMOTE算法优化前后的预测结果进行比较分析,并采用支持向量机、随机森林和逻辑回归算法对优化后的数据集构建疾病预测模型,其结果的准确率、精确度、召回率和ROC值都有明显提高.仿真实验结果可知SMOTE+随机森林算法预测模型的准确率、精确度、ROC值都优于支持向量机和逻辑回归预测模型,可用于脑卒中疾病的早期预测,为医疗手段干预赢得时间,对降低脑卒中的发病具有重要意义.
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随着移动通信技术的升级与移动通信产业的兴起,移动互联网正蓬勃发展.然而,由于移动设备爆发式增长,网络规模不断扩大和用户对服务质量的要求的不断提高,移动互联网络正面临着下一场技术革命.虽然5G技术可以通过密集的网络部署来实现千百倍的网络性能提升,但同信道干扰和高突发性的用户请求等问题使得该方案下需要消耗巨大的能量.为了在5G网络中提供高性能服务,升级改进现有网络管理方案势在必行.针对这些问题,使用带缓存队列的短周期管理框架实现对请求突发场景的敏捷平滑管理,避免由突发性请求导致的服务质量剧烈波动.此外,采用深
传统K-means算法应用于入侵检测,存在聚类数目难以估计的缺点,导致入侵检测效果不佳.针对这个问题,提出了一种改进的K-means入侵检测算法.算法根据有效性指标确定最优的聚类数目;依据各维特征对聚类效果的影响进行加权;引入三支决策聚类方法改善聚类效果.在kddcup99数据集的实验结果表明,与传统K-means算法相比,改进后的K-means算法提高了入侵检测的检测率,降低了其误报率.
为了解决传统A~*算法规划路径时未考虑到障碍物分布对路径选取的影响,文中提出了一种改进的A~*算法。将人工势场的思想与传统的A~*算法相结合,对栅格地图中的障碍物赋予斥力场函数并计算周围栅格的斥力大小,进行路径搜索时将栅格的斥力大小引进到A~*算法的评价函数当中以改进A~*算法的搜索能力。通过MATLAB仿真和Turtlebot机器人的实验结果表明,与传统的A~*算法相比,改进后的新算法与人工势场
针对部分传统骨架提取方法提取骨架位置偏离中轴的问题,提出了一种基于距离变换的A~*搜索骨架的提取方法。根据距离变换和形态学分水岭算法获得包含物体骨架的骨架潜在图,通过主动轮廓线模型确定骨架关键点,通过A~*算法对骨架线进行搜索,得到骨架。实验证明,该方法获得的骨架具有连通性、单像素性、多尺度性及位置准确等优点。
提出了一种改进的基于分解的多目标进化算法,用于解决不连续帕累托前沿的多目标优化问题中出现帕累托近似前沿分布不均匀与不完整的问题.主要的思想是通过基于密度的聚类算法将尽量逼近帕累托前沿的种群划分为若干个子种群,将不连续帕累托前沿问题转化为多个连续子问题,然后协同演化所有子种群,最后获得更为均匀与完整的帕累托解集.实验表明对于处理不连续帕累托问题的优越性.
利用电加热板对背胶连接类型手机后盖进行加热处理,能够实现手机后盖的有效拆解.研究出一种基于模糊自适应PID的手机后盖加热控制系统,控制核心为STC89C52RC单片机.对加热系统的电加热板进行数学建模,利用模糊控制对传统PID控制进行在线参数整定.同时,在Matlab2013a的Simulink模块建立模糊自适应控制器与传统PID进行比较分析比较.仿真结果表明,模糊自适应PID可以得到超调量小、调整速度快且稳定性更高的控制效果.
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