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基于支持向量机的慢性阻塞性肺疾病诊断辅助系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于支持向量机的慢性阻塞性肺疾病诊断辅助系统及方法,该系统包括多特征输入器和处理器,处理器具有多维特征选择模块、支持向量机构建模块和支持向量机模型测试模块;多维特征选择模块建立第一样本,通过基于粗糙集的最大依赖度算法对第一样本进行特征降维,得到若干个主特征子集,建立以若干个主特征子集构成的样本集合作为第二样本;支持向量机构建模块构建支持向量机模型;支持向量机模型测试模块将所述第二样本随机分为训练集和预测集,生成训练器,根据支持向量机模型预测通过降维得到的第二样本是否表现为慢性阻塞性肺疾病。本发明基于支持向量机模型,使得慢性阻塞性肺疾病与病患的各项生理指标建立联系,测试准确度高。

著录项

  • 公开/公告号CN108597601A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-09-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 山东师范大学;

    申请/专利号CN201810360519.9

  • 申请日2018-04-20

  • 分类号

  • 代理机构济南圣达知识产权代理有限公司;

  • 代理人李琳

  • 地址 250014 山东省济南市历下区文化东路88号

  • 入库时间 2023-06-19 06:37:13

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-10-26

    实质审查的生效 IPC(主分类):G16H50/20 申请日:20180420

    实质审查的生效

  • 2018-09-28

    公开

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