【摘 要】
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纵观全球,心血管疾病已是致死率最高的一种慢性疾病,因此研究心血管疾病也是当下较为迫切的话题,许多学者致力于研究一种高质量的预测方法作为辅助医学诊断的工具。通过阅读大量文献及参考资料,能够发现在目前的心血管疾病预测模型研究上,主要集中于决策树算法、支持向量算法等机器学习的范畴上。本文研究目的是为了提升心血管疾病预测的准确率和预测的可靠性,以及通过何种算法及改进算法来实现目的。因此以心血管疾病中的冠心
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纵观全球,心血管疾病已是致死率最高的一种慢性疾病,因此研究心血管疾病也是当下较为迫切的话题,许多学者致力于研究一种高质量的预测方法作为辅助医学诊断的工具。通过阅读大量文献及参考资料,能够发现在目前的心血管疾病预测模型研究上,主要集中于决策树算法、支持向量算法等机器学习的范畴上。本文研究目的是为了提升心血管疾病预测的准确率和预测的可靠性,以及通过何种算法及改进算法来实现目的。因此以心血管疾病中的冠心病为研究对象,收集当地医院的病人诊断数据,并基于机器学习中的支持向量机模型及改进模型参数的研究方法来展开全文的研究。本论文以当地一家权威三甲医院的数据着手,经过数据加工、特征选择、模型构建和参数优化,对心血管疾病的预测进行深入分析。首先对SVM、GA算法、PSO算法进行了相关的理论介绍,接着分别采用网格搜索法、GA算法、PSO算法以及本文提出的GA-PSO混合元启发算法建立SVM参数优化预测模型,并使用多个Benchmark测试函数对几个算法进行精度和收敛效果对比,验证了GA-PSO混合算法优化的性能优于GA算法,而GA算法优化的性能更优于PSO算法。而后将上述的模型应用在研究对象数据上进行对比,分析其可靠性。实验结果显示,所提出GA-PSO混合元启发算法相对于其他两种元启发算法和网格搜索法具有更高的准确率,其中采用GA-PSO混合元启发算法优化SVM得到的心血管疾病预测准确性为87.75%,采用GA算法、PSO算法和网格搜索优化的模型预测准确率分别为84.27%、83.81%和79.6%。最后采用了P值、R值、F1值和ROC曲线及其AUC值多个度量指标对模型进行评估,进一步验证了改进GA-PSO混合元启发算法的可靠性。本文提出的改进GA-PSO混合元启发算法应用在心血管疾病上具有较好的预测结果,在辅助医生对心血管疾病进行更加准确的判断具有参考价值。
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