换一批摘要基于上海某医院一年的手术时长数据,采用三相位的超伽马(Hypergamma)概率分布模型拟合所有手术、各科室、各种类三种分类层级手术时长的经验概率分布.通过最大期望算法(Expectation Maximization,EM)和遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对拟合模型进行参数估计.以均方根误差(RMSE)作为拟合效果的衡量指标,数值实验结果表明超伽马概率分布在三种分类层级手术时长分布的拟合上,性能优于对数正态(Lognormal)、伽马(Gamma)和威布尔(Weibull)三种经典分布.在超伽马概率分布模型的参数估计上,设计的GA算法在求解效率上优于经典的EM算法.
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关键词
Hypergamma概率分布手术时长最大期望算法遗传算法hypergammaprobability distributionsurgery durationexpectation maximization algorithmgenetic algorithm
栏目名称
DOI
10.19495/j.cnki.1007-5429.2018.01.008
发布时间
2018-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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