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基于改进GA-SVM的智能推荐诊断挂号算法 被引量:2
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作者 陈俊梅 周晋阳 张慧英 《现代电子技术》 北大核心 2017年第11期115-118,共4页
为提高患者就医效率设计了一套智能推荐诊断挂号算法,对大量的历史病案文本进行训练和机器学习,以患者特征为依据进行分类并推荐相应的科室。使用遗传算法与支持向量机结合进行特征值提取和参数优化,以核函数参数和文本特征值作为遗传... 为提高患者就医效率设计了一套智能推荐诊断挂号算法,对大量的历史病案文本进行训练和机器学习,以患者特征为依据进行分类并推荐相应的科室。使用遗传算法与支持向量机结合进行特征值提取和参数优化,以核函数参数和文本特征值作为遗传算法的染色体执行选择、交叉和变异操作,为提高遗传算法效率并避免陷入局部最优值,在遗传算法初始化群体阶段使用加权深度优先搜索和轮盘赌结合的机制以保证种群多样性,并对交叉概率和变异概率进行自适应优化,在保留有用遗传信息的同时实现全局搜索。实验结果表明,该算法在有效降低特征值数目的同时提高了分类精度。 展开更多
关键词 改进遗传算法 支持向量机 智能医疗系统 智能推荐诊断挂号算法
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