[发明专利]一种基于多分类器融合的阿尔兹海默症分类预测方法在审
| 申请号： | 202110589378.X | 申请日： | 2021-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN113096814A | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 郑旭阳;苗世迪;程可;李静 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙江省哈*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多分类器融合的阿尔兹海默症分类预测方法。本发明首先对所获得数据中含有的缺失数据和异常数据进行处理和评估，确保数据的有效性；然后结合专家知识和特征选择算法，从k个特征指标中选择出n个特征子集，n≤k，去掉冗余特征和无关特征，提高最终模型的预测效果；提出基于多分类器融合的预测模型；将经过预处理的数据集输入到所提出的模型中，通过多种评估方法评估模型的性能。本发明对阿尔兹海默症的分类预测具有更好的效果和普适性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分类 融合 阿尔兹海默症 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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