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基于随机森林的脉象信号特征降维与分类研究
被引量：
7
1
作者
张诗雨
杨珂
+3 位作者
夏春明
金陈玲
王忆勤
燕海霞
《世界科学技术-中医药现代化》
CSCD
北大核心
2020年第7期2418-2426,共9页
应用于中医脉象信号分类研究中的多种方法提取了大量复杂特征,但使用时由于缺乏系统分析而难以在算法中高效利用,本文提出了一种基于随机森林的脉象信号特征评估降维方法。首先,提取常用的脉象时域、频域以及时-频域特征共93维;随后,使...
应用于中医脉象信号分类研究中的多种方法提取了大量复杂特征,但使用时由于缺乏系统分析而难以在算法中高效利用,本文提出了一种基于随机森林的脉象信号特征评估降维方法。首先,提取常用的脉象时域、频域以及时-频域特征共93维;随后,使用随机森林算法,基于Gini指数对各个特征重要性进行排序,并使用支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BP-NN)以及随机森林(RF)算法验证排序的正确性,最后,结合序列前向选择算法,根据算法的分类准确率变化进行特征选择。实验结果表明:基于随机森林算法的脉象特征重要性排序可行,且进行特征筛选后,特征维数从93维降低到13维左右,对平、实、弦、滑四类脉象的分类,SVM和BP-NN的准确率均提高了10%以上,对特征冗余性不敏感的RF算法分类准确率也提高了4.5%,该方法可用于脉象信号分析中大量特征的评估降维,可显著提高算法的分类准确率和运行效率。
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关键词
脉象分类
特征提取
特征降维
随机森林
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职称材料
题名
基于随机森林的脉象信号特征降维与分类研究
被引量：
7
1
作者
张诗雨
杨珂
夏春明
金陈玲
王忆勤
燕海霞
机构
华东理工大学机械与动力工程学院
上海中医药大学四诊信息综合实验室
出处
《世界科学技术-中医药现代化》
CSCD
北大核心
2020年第7期2418-2426,共9页
基金
国家自然科学基金委员会面上项目(81673880):基于中医四诊大数据的冠心病风险评估与预测模型研究,负责人:王忆勤
文摘
应用于中医脉象信号分类研究中的多种方法提取了大量复杂特征,但使用时由于缺乏系统分析而难以在算法中高效利用,本文提出了一种基于随机森林的脉象信号特征评估降维方法。首先,提取常用的脉象时域、频域以及时-频域特征共93维;随后,使用随机森林算法,基于Gini指数对各个特征重要性进行排序,并使用支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BP-NN)以及随机森林(RF)算法验证排序的正确性,最后,结合序列前向选择算法,根据算法的分类准确率变化进行特征选择。实验结果表明:基于随机森林算法的脉象特征重要性排序可行,且进行特征筛选后,特征维数从93维降低到13维左右,对平、实、弦、滑四类脉象的分类,SVM和BP-NN的准确率均提高了10%以上,对特征冗余性不敏感的RF算法分类准确率也提高了4.5%,该方法可用于脉象信号分析中大量特征的评估降维,可显著提高算法的分类准确率和运行效率。
关键词
脉象分类
特征提取
特征降维
随机森林
Keywords
Pulse signal classification
Feature extraction
Feature reduction
Random forest
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
R241.1 [医药卫生—中医诊断学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于随机森林的脉象信号特征降维与分类研究
张诗雨
杨珂
夏春明
金陈玲
王忆勤
燕海霞
《世界科学技术-中医药现代化》
CSCD
北大核心
2020
7
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