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改进GA-SVM在冠状动脉疾病诊断中的应用
被引量：
3
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作者
卢春红
顾晓峰
《生物学杂志》
CAS
CSCD
2014年第4期90-94,共5页
改进的遗传算法(GA)自动优化支持向量机(SVM)参数,同步决策最优特征子集。新颖的分组多基因交叉技术保留了基因小组中的信息,而且允许后代继承更多的来自染色体的遗传信息。该算法促进可行解集中的高质量染色体信息交换,提高了解空间的...
改进的遗传算法(GA)自动优化支持向量机(SVM)参数,同步决策最优特征子集。新颖的分组多基因交叉技术保留了基因小组中的信息,而且允许后代继承更多的来自染色体的遗传信息。该算法促进可行解集中的高质量染色体信息交换,提高了解空间的搜索能力。实验结果说明:改进GA-SVM不仅可决策出与疾病相关的重要特征变量、优化SVM参数,而且可提升分类性能。与前馈BP神经网络及自适应模糊推理系统两种学习算法的比较表明,改进GA-SVM具有更好地表现。
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关键词
冠状动脉疾病诊断
支持向量机
遗传算法
前馈BP神经网络
自适应模糊推理系统
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题名
改进GA-SVM在冠状动脉疾病诊断中的应用
被引量：
3
1
作者
卢春红
顾晓峰
机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
出处
《生物学杂志》
CAS
CSCD
2014年第4期90-94,共5页
基金
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(JUDCF12027
JUSRP211A37
+1 种基金
JUSRP51323B)
江苏高校优势学科建设工程(PAPD)
文摘
改进的遗传算法(GA)自动优化支持向量机(SVM)参数,同步决策最优特征子集。新颖的分组多基因交叉技术保留了基因小组中的信息,而且允许后代继承更多的来自染色体的遗传信息。该算法促进可行解集中的高质量染色体信息交换,提高了解空间的搜索能力。实验结果说明:改进GA-SVM不仅可决策出与疾病相关的重要特征变量、优化SVM参数,而且可提升分类性能。与前馈BP神经网络及自适应模糊推理系统两种学习算法的比较表明,改进GA-SVM具有更好地表现。
关键词
冠状动脉疾病诊断
支持向量机
遗传算法
前馈BP神经网络
自适应模糊推理系统
Keywords
coronary artery disease diagnosis
support vector machines
genetic algorithm
feedforward back-propagation artificial neural network
adaptive neuro-fuzzy inference system
分类号
TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
R319 [医药卫生—基础医学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进GA-SVM在冠状动脉疾病诊断中的应用
卢春红
顾晓峰
《生物学杂志》
CAS
CSCD
2014
3
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