数学的实践与认识
數學的實踐與認識
수학적실천여인식
MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY
2011年
6期
109-111
,共3页
胎膜早破%预测%支持向量机
胎膜早破%預測%支持嚮量機
태막조파%예측%지지향량궤
为快速、准确地对胎膜早破进行预测,首次应用了一种新型的数据挖掘技术一支持向量机预测模型.该模型针对所获取的胎膜早破及正常破膜数据集100个病例进行建模,并与神经网络、Logistic回归建模的性能进行了比较.结果表明,支持向量机具有可调参数少、学习速度快等优点,计算所得到的结果无论从准确率,还是所获取知识的可理解性等方面,都优于常用的神经网络等方法.用支持向量机方法建立的胎膜早破预测模型合理可行.
為快速、準確地對胎膜早破進行預測,首次應用瞭一種新型的數據挖掘技術一支持嚮量機預測模型.該模型針對所穫取的胎膜早破及正常破膜數據集100箇病例進行建模,併與神經網絡、Logistic迴歸建模的性能進行瞭比較.結果錶明,支持嚮量機具有可調參數少、學習速度快等優點,計算所得到的結果無論從準確率,還是所穫取知識的可理解性等方麵,都優于常用的神經網絡等方法.用支持嚮量機方法建立的胎膜早破預測模型閤理可行.
위쾌속、준학지대태막조파진행예측,수차응용료일충신형적수거알굴기술일지지향량궤예측모형.해모형침대소획취적태막조파급정상파막수거집100개병례진행건모,병여신경망락、Logistic회귀건모적성능진행료비교.결과표명,지지향량궤구유가조삼수소、학습속도쾌등우점,계산소득도적결과무론종준학솔,환시소획취지식적가리해성등방면,도우우상용적신경망락등방법.용지지향량궤방법건립적태막조파예측모형합리가행.
