基于支持向量机和人工神经网络的2型糖尿病患病风险预测研究
Risk prediction of type 2 diabetes based on support vector machine and artificial neural network
摘要:
目的 探讨支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)在2型糖尿病患病风险预测中的应用价值.方法 采集2型糖尿病患病数据和体检健康数据,进行数据预处理.基于SVM和ANN对2型糖尿病患病影响因素进行分析,建立模型,观测其预测准确性.结果 经过比较,不同核函数的SVM的预测准确率分别为95.15%,93.65%,而不同ANN的预测准确率为96.32%,84.95%,其中分类器性能最好的是BP反向传播网络.结论 SVM和ANN模型都能为2型糖尿病分类提供一定的客观影响因素依据,具有良好的实用价值.
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作者:
作者单位:
燕山大学经济管理学院,河北秦皇岛,066004
[1]
秦皇岛市第一医院,河北秦皇岛,066000
[2]
期刊:
《现代预防医学》2017年44卷11期 1921-1924页
ISTICPKU
关键词:
支持向量机人工神经网络2型糖尿病风险预测Support vector machineArtificial neural networkType 2 diabetes mellitusRisk prediction
主题词:
糖尿病, 2型(Diabetes Mellitus, Type 2)预测(Forecasting)支持向量机(Support Vector Machine)神经网(Nerve Net)研究(Research)
分类号:
R195
栏目名称:
流行病与统计方法
发布时间:
2017-07-06
基金项目:
河北省研究生创新资助项目
秦皇岛市科技支撑计划项目
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- 被引:12
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