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系统性红斑狼疮并发肾受累文献资料
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模拟退火-支持向量机在SLE合并肾受累的辅助诊断应用研究
目的 建立一种计算机辅助诊断(CAD)模型对系统性红斑狼疮(SLE)合并肾受累进行分类辅助诊断,为及时发现并确诊该疾病提供一种新的方法.方法 利用模拟退火(SA)算法优化支持向量机(SVM)算法惩罚系数C和核函数参数g,并基于此构建SA-SVM分类器模型,将其应用于SLE的智能辅助诊断.结果 该方法避免了单一SVM分类器易陷入局部优的缺点,提高了分类器的分类精度,且针对SLE合并肾受累疾病的分类准确率高可达98.72％.结论 实验结果表明该分类模型在SLE合并肾受累疾病智能诊断中有较好的应用价值.
关键词： 支持向量机 模拟退火 人工智能 诊断设备 系统性红斑狼疮并发肾受累
