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最小二乘支持向量机在睡眠打鼾诊断中的应用
引用本文:张晓丹,邵帅,刘钦圣.最小二乘支持向量机在睡眠打鼾诊断中的应用[J].计算机工程与应用,2008,44(5):242-245.
作者姓名:张晓丹  邵帅  刘钦圣
作者单位:北京科技大学,应用科学学院,数学系,北京,100083
摘    要:支持向量机是数据挖掘和机器学习领域中的重要方法之一,最小二乘支持向量机是支持向量机学习算法的重要扩展,在训练速度方面有明显优势。对支持向量机现有的多类分类算法(一对一方法、一对多方法、纠错输出编码方法和最小输出编码方法)引入了最小二乘支持向量机,并应用于睡眠打鼾疾病的诊断预测中,取得了较好的效果。

关 键 词:最小二乘支持向量机  多类分类  最小输出编码  阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征
文章编号:1002-8331(2008)05-0242-04
收稿时间:2007-06-13
修稿时间:2007-10-23

Application of least squares support vector machines to OSAHS
ZHANG Xiao-dan,SHAO Shuai,LIU Qin-sheng.Application of least squares support vector machines to OSAHS[J].Computer Engineering and Applications,2008,44(5):242-245.
Authors:ZHANG Xiao-dan  SHAO Shuai  LIU Qin-sheng
Affiliation:School of Applied Science,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China
Abstract:Support Vector Machines(SVM) is one of the most important data mining and machine learning method,and Least Squares Support Vector Machines(LS-SVM) is extended from Support Vector Machines learning algorithm and better in learning speed.The LS-SVM is applied to the multi-class classification methods of SVM including 1-a-r,1-a-1,ECOC and MOC.Then,the multi-class classification methods of LS-SVM are applied to OSAHS diagnoses,which have a good result.
Keywords:Least Squares Support Vector Machines  multi-class classification  Minimum Output Coding  Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome
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