基于遗传算法的模型拟合及其医学应用

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本文对不同模型拟合方法作了介绍，并重点对遗传算法的原理和步骤作了系统阐述，同时简要介绍了模型拟合的评价指标，主要包括：决定系数、剩余标准差和赤池信息准则等。通过五个实例分别采用传统方法和遗传算法进行模型拟合，并对两者的拟合效果进行对比分析。结果表明，除拟合效果等于或略优于传统方法外，遗传算法对线性和非线性问题，连续变量和离散变量模型拟合问题均有更强的适用性；通过抽样模拟分析可见，当样本含量n很大时，遗传算法利用少量样本，也能获得较好的拟合效果。

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作者
王素祥;
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作者单位

山西医科大学;

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授予单位山西医科大学;
学科流行病与卫生统计学
授予学位硕士
导师姓名刘桂芬,仇丽霞;
年度 2005
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类医用数学;算法理论;
关键词
模型拟合; 最小二乘法; 非线性最小二乘法; 最大似然估计法; 遗传算法; 医学应用;

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