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题名AABC算法优化ELM的心脏病辅助诊断
被引量：2
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作者
周孟然
周悦尘
闫鹏程
胡锋
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机构
安徽理工大学电气与信息工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第5期1439-1444,共6页
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基金
国家重点研发计划基金项目(2018YFC0604503)
安徽省科技重大专项基金项目(18030801134)
安徽省自然科学基金青年基金项目(1808085QE157)。
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文摘
针对ELM算法在心脏病辅助诊断中分类精度不高的缺陷,提出自适应人工蜂群算法优化ELM隐层输入权值和偏置的心脏病辅助诊断方法。采用自适应遗传算法对数据进行特征选择,以最优特征子集构造样本输入自适应人工蜂群算法优化ELM的分类模型。自适应人工蜂群算法改进原算法的跟随蜂概率选择机制,在搜索阶段引入最优解与次优解,通过自适应算子调整二者的引导作用。仿真结果表明,该方法相比于其它方法提高了分类精度,减少了总体耗时。
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关键词
心脏病辅助诊断
极限学习机
人工蜂群算法
自适应遗传算法
权值自适应调整
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Keywords
cardiac assisted diagnosis
extreme learning machine
artificial bee colony
adaptive genetic algorithm
weight adaptive adjustment
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于树莓派的实时心脏病辅助诊断
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作者
颜芳
禹素萍
许武军
范红
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机构
东华大学信息科学与技术学院
教育部数字化纺织服装技术工程研究中心
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出处
《软件导刊》
2019年第6期101-105,共5页
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文摘
依据心电图特征参数R峰面积与S峰面积比,对正常、异常心电图进行快速二分类以提高心电分类效率和准确率。通过MIT-BIH数据库统计分析,正常心电图R峰面积与S峰面积比远大于异常心电图中的面积比值。在QRS波群检测中,改进QRS波群起止点检测算法,将移动窗口积分法、距离最大值法与斜率突变法3种方法加权平均结果作为QRS起止点最终检测结果,弥补单一算法的不足,提高起止点检测精确度,为面积比计算及后续心脏病辅助诊断提供可靠前提。基于低功耗、便携的树莓派平台实现算法,以树莓派Raspbian系统自带的Python为工具,构建了一个便携、实时的心电辅助诊断平台。
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关键词
面积比
树莓派
心电图
心脏病辅助诊断
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Keywords
area ratio
Raspberry Pi
ECG
auxiliary diagnosis of heart disease
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分类号
TP319
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于k近邻算法的心脏病在线辅助诊断系统
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作者
王浩瑞
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机构
陕西省宝鸡市宝鸡中学
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出处
《电子制作》
2018年第20期49-51,76,共4页
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文摘
近年来,随着我国科技事业的不断进步和发展,各个领域的数据量成指数规模增大,医学领域也是如此。医疗数据集已风起泉涌,人工难以在短时间内分析处理这些信息,因此如何合理利用这些信息,是现阶段我国医疗事业亟需解决的问题。机器学习应运而生,它是计算机依靠训练数据集和机器学习算法构建概率模型,并运用模型对新的数据进行预测和分析的一门学科,是处理海量数据的有效方法,是计算机智能化的有效手段。本文利用k近邻算法来分析心脏疾病数据,实现心脏病的在线辅助诊断,该系统对提高疾病诊断的正确性、实时性和减轻医务人员的工作强度,具有十分重要的意义。
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关键词
机器学习
数据挖掘
K近邻算法
心脏病辅助诊断
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
R54
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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