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借鉴人工免疫系统的学习和识别机制,研究了病例数据的免疫要素的模拟和定义,描述了B细胞和记忆细胞的动态演化,利用超变异和克隆机制以及资源控制机制对临床中积累的病例数据产生记忆数据,利用这些数据并结合K近邻方法,对待诊断的病例数据进行分类,从而建立一种新的疾病预测诊断模型。
基于人工免疫的疾病预测诊断模型研究
【摘 要】
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借鉴人工免疫系统的学习和识别机制,研究了病例数据的免疫要素的模拟和定义,描述了B细胞和记忆细胞的动态演化,利用超变异和克隆机制以及资源控制机制对临床中积累的病例数据
【机 构】
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四川大学,四川省医学科学院
【出 处】
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数理医药学杂志
【发表日期】
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2013年1期
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