期刊专题

10.16652/j.issn.1004-373x.2017.11.030

基于改进GA-SVM的智能推荐诊断挂号算法

引用
为提高患者就医效率设计了一套智能推荐诊断挂号算法,对大量的历史病案文本进行训练和机器学习,以患者特征为依据进行分类并推荐相应的科室.使用遗传算法与支持向量机结合进行特征值提取和参数优化,以核函数参数和文本特征值作为遗传算法的染色体执行选择、交叉和变异操作,为提高遗传算法效率并避免陷入局部最优值,在遗传算法初始化群体阶段使用加权深度优先搜索和轮盘赌结合的机制以保证种群多样性,并对交叉概率和变异概率进行自适应优化,在保留有用遗传信息的同时实现全局搜索.实验结果表明,该算法在有效降低特征值数目的同时提高了分类精度.

改进遗传算法、支持向量机、智能医疗系统、智能推荐诊断挂号算法

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TN911-34

国家自然科学基金资助项目81070339;山西省高校科技研究开发项目基金20091025

2017-06-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

115-118

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现代电子技术

1004-373X

61-1224/TN

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2017,40(11)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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