10.3969/j.issn.2095-2163.2020.02.016
基于BP K-C4.5算法的高血脂辅助诊断系统
随着社会发展,人们生活方式的变化,疾病也伴随而来.针对这一情况优质的医疗服务已必不可少了.因此基于BP K-C4.5算法设计了一款高血脂辅助诊断系统.本系统理论基础是:首先用BP神经网络算法对数据集进行特征选择,然后构建K-C4.5分类预测模型.由于BP神经网络算法具有强自适应、容错性和自组织性等优点,综合改进后的分类预测模型降低了算法的复杂度,增强了算法的稳定性.实验结果表明改进后的算法具有较高的分类精度和效率.基于改进的算法设计的高血脂辅助诊断系统,能很好地辅助医疗进行诊断,给医护人员带来便利.
BP、特征选择、C4.5、KNN、分类预测、辅助系统
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TP18(自动化基础理论)
2020-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
83-88
