| 基于支持向量机的老年痴呆症-头发微量元素相关性研究 |
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| 引用本文： | 杨兴华,肖缇,吴锋.基于支持向量机的老年痴呆症-头发微量元素相关性研究[J].计算机与应用化学,2013(2):125-128. |
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| 作者姓名： | 杨兴华 肖缇 吴锋 |
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| 作者单位： | 怀化学院化学化工系 |
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| 基金项目： | 湖南省高校“中药制剂工程与质量控制”产学研合作示范基地(2010)资助;民族药用植物资源研究与利用湖南省重点实验室资助项目(HHUW2011-68) |
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| 摘 要： | 将支持向量机(SVM)应用于老年痴呆症(AD)的模式识别研究。通过测定22个AD患者和25个健康人头发样品中微量元素的含量,继用支持向量机算法研究头发中微量元素含量与AD的相关性,建立分类判别模型。结果显示:该模型对AD的判别准确率为100%,留一法交互预测准确率也达到100%。变量筛选结果表明,与AD症相关性最大的三种元素是Al、Cd、Mn,Al、Cd与AD呈现正相关,Mn与AD呈现负相关。同时与主成分分析进行了比较,表明SVM是更适合于进行这类非线性多变量相关分析的方法。
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| 关 键 词： | 支持向量机(SVM) 老年痴呆症(AD) 微量元素 模式识别 |
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