基于支持向量机和人工神经网络的2型糖尿病患病风险预测研究

侯玉梅; 朱亚楠; 尹福在

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基于支持向量机和人工神经网络的2型糖尿病患病风险预测研究

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目的探讨支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）在2型糖尿病患病风险预测中的应用价值。方法采集2型糖尿病患病数据和体检健康数据,进行数据预处理。基于SVM和ANN对2型糖尿病患病影响因素进行分析,建立模型,观测其预测准确性。结果经过比较,不同核函数的SVM的预测准确率分别为95.15%,93.65%,而不同ANN的预测准确率为96.32%,84.95%,其中分类器性能最好的是BP反向传播网络。结论 SVM和ANN模型都能为2型糖尿病分类提供一定的客观影响因素依据,具有良好的实用价值。

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来源
《现代预防医学》 |2017年第11期|1921-1924|共4页
作者
侯玉梅; 朱亚楠; 尹福在;
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作者单位

1. 燕山大学经济管理学院 2. 秦皇岛市第一医院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类糖尿病;
关键词
支持向量机; 人工神经网络; 2型糖尿病; 风险预测;

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