计算机工程与科学

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国内刊号:43-1258/TP

国际刊号:1007-130X

计算机工程与科学杂志2016年第1期:基于小波分析和Gaussian回归的急性低血压预测

发布日期:

作者:孙浩军,张崇锐,张磊,李惊涛

单位:(汕头大学计算机科学系,广东 汕头 515063)

关键词:小波多尺度分析,Gaussian回归过程,函数拟合,数据驱动,

基金:国家自然科学基金(61170130)

急性低血压是危害病人健康的并发症之一,对急性低血压发生的提早预测,能够帮助医生对重症病人找到更好的医疗处理方案。提出了一个基于趋势分量的Gaussian函数拟合预测模型,即用小波多尺度分析提取出信号的趋势分量;再根据Gaussian回归模型对趋势分量进行函数拟合,得到的函数参数作为特征值,用支持向量机SVM对数据分类。Gaussian回归模型使用的是数据驱动,用系数来描述数据之间的关系。通过在较大病人数据集上实验得到了较好的效果。

来源:2016年第1期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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