文件名称：基于tIPSO-SVM模型的肿瘤进展预测 (2014年)
文件大小：331KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-10 21:55:07
工程技术 论文
为研究患者肿瘤进展情况与各项指标之间的关系，以支持向量机(SVM)作为分类模型，根据各项检查指标预测肿瘤进展情况。设计三层粒子群优化算法(tlPSO)对SVM模型进行参数寻优，使用训练集建立分类模型，利用测试集评估模型性能，得到tlPSO-SVM模型。tlPSO算法能有效降低陷入局部最优解的机率，获取全局最优参数，从而使模型具有最优的分类性能。将血常规、中医症候、 FACT评分等指标作为输入，肿瘤进展情况作为分类输出，建立分类模型并进行预测。实验结果表明，tlPSO-SVM模型准确率较高，具有较好的分类性