为准确对乳腺肿瘤进行分类诊断,减轻病患痛楚,提出基于邻域粗糙集与遗传算法修正的LS-SVM解析模型的乳腺肿瘤分类诊断模型。文章对1569例乳腺癌患者数据在邻域粗糙集约简基础上,建立LS-SVM解析模型,利用遗传算法对LS-SVM解析模型参数修正并将修正后的模型对乳腺肿瘤进行分类诊断,与现有的方法对比发现,组合模型精确度高于LS-SVM、神经网络等模型。基于邻域粗糙集与修正LS-SVM解析模型的乳腺肿瘤分类诊断模型具有较好的临床诊断价值,其应用为乳腺肿瘤的诊断提供了一种新思路。

为准确对乳腺肿瘤进行分类诊断,减轻病患痛楚,提出基于邻域粗糙集与遗传算法修正的LS-SVM解析模型的乳腺肿瘤分类诊断模型。文章对1569例乳腺癌患者数据在邻域粗糙集约简基础上,建立LS-SVM解析模型,利用遗传算法对LS-SVM解析模型参数修正并将修正后的模型对乳腺肿瘤进行分类诊断,与现有的方法对比发现,组合模型精确度高于LS-SVM、神经网络等模型。基于邻域粗糙集与修正LS-SVM解析模型的乳腺肿瘤分类诊断模型具有较好的临床诊断价值,其应用为乳腺肿瘤的诊断提供了一种新思路。

天然气消费量的预测对于四川省这样的一个天然气资源大省有着非常重要的意义。影响天然气消费量的因素很多,并且影响机制比较复杂,传统的线形预测模型必然会存在较大误差。文章在考虑影响四川省天然气消费量众多影响因素的基础上,选择出比较有代表性的自变量体系,利用主成分分析方法对自变量体系进行降维及去噪,并将生成的主成分作为四川省天然气消费量预测模型的自变量体系,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立非线形预测模型。结果表明,该模型性能明显强于其它预测模型,具有一定的应用价值。

文章介绍了最小二乘支持向量机及遗传算法的原理,利用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机建立四川省天然气消费量的时间序列预测模型。并利用两个性能指标将其与BP神经网络模型进行了对比,结果表明,在样本有限保证一定精度的情况下,遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机模型的范化能力较强,能够利用该模型对四川省天然气消费量进行预测,并在最后利用该模型预测2007~2009年四川省天然气消费量。

以短期融资券为研究对象,构建基于信用利差的公司违约概率样本,并将传统正定核最小二乘支持向量机(LS-SVM)模型拓展到不定核LS-SVM模型对公司违约概率展开合理预测分析,进而对不定核LS-SVM模型与正定核LS-SVM模型以及Logistic模型进行了全行业以及分行业公司违约概率的预测精度对比。实证结果表明,基于不定核LS-SVM模型的公司违约概率预测模型无论在全行业还是在分行业中均展现出最优的预测性能,且具有更为优异的稳健性。

文章提出了一种基于灰色相似度和信息熵的最优样本子集生成方法,进而采用LS-SVM方法建立了软件成本预测模型,并运用混合网格搜索和粒子群优化算法进化得到模型的各项参数。实证以加拿大软件园的desharnais数据集为对象,通过网格搜索确定灰色相似度的分辨系数和样本子集的相似度阈值,采用粒子群算法确定LS-SVM模型的参数,通过与线性回归和不考虑样本子集生成的预测结果比较发现:该方法在软件成本预测中的准确率有较大提高。

文章根据森林火灾的实际数据,选取适当的目标函数,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立模型,通过对LS-SVM中超参数的联合优化选择出最佳模型,并把用所选模型进行预测的结果与支持向量机(SVM)预测的结果进行比较,结果表明所建立的森林火灾预测模型具有较高的预测精度。

In this paper, a new method based on LS-SVM (Least Squares Support Vector Machines) is presented to deal with credit assessment in commercial banks for solving the problem of inadequate samples of the financial data,which usually happended in most banks in China.On the basis of SLT(Statistical Learning Theory),this approach with methodology of SRM (Structural Risk Minimization)will overcome the shortcomings of traditional credit assessment models,such as over fitting and local optimization,and,by using kernel functions in model,it will effectively solve the problems of linear inseparability and selecting parameters of model.The approach has some good properties including a generalization ability and global optimization in terms of sample processing.It is a new way for the credit assessment on the condition of small samples from bank data.The feasibility,effectiveness and practicability of presented approach was verified by experiments.

为了提高财务困境预测的正确率,减少模型的训练样本数和训练时间,在传统支持向量机(SVM)预测模型的基础上,将遗传算法、信息熵和缩减记忆算法应用于最小二乘支持向量机(LS-SVM),提出了一种基于遗传算法和信息熵的缩减记忆式最小二乘支持向量机预测模型。并独立推导出了适合财务困境预测这一离散序列的熵以及支持向量机核函数的表达式,同时,给出了这一改进模型的实现步骤。实验结果表明,该模型无论是预测正确率,还是训练样本的数量和训练时间,都显著优于最小二乘支持向量机以及传统支持向量机模型。

目的:对纳入按单病种支付的乳腺良性肿瘤病种的费用与成本特征进行分析,并研究按单病种支付标准与医院实际发生的医疗费用之间的差异。方法:收集广东省南方医科大学珠江医院2014-2017年乳腺良性肿瘤的相关数据,分析病种均次费用结构并进行病种成本测算。结果:病种成本高于病种费用,且单病种定额标准难以弥补医院亏损。结论:改善单病种费用结构,促进合理控制费用,同时完善单病种测算方法,制定科学合理的结算标准,推进按单病种支付制度的建立和完善。

【目的】在底部具有木质样本热源的圆柱形封闭腔内,基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立自然对流引起的温度场预测模型,研究采暖木质地板蓄热后的温度场分布规律,为后续反演采暖木质地板的蓄热特性提供数据基础。【方法】首先,给出圆柱形封闭腔物理模型的边界条件和木质样本初始温度,根据流体力学定律建立热场传热的质量、动量和能量守恒方程,并用计算流体力学(CFD)软件进行求解。其次,对CFD求解的数据进行归一化处理,并根据木质样本初始温度将归一化后的数据分成训练集和验证集2部分,其中训练集5 481个温度,验证集8组,每组609个温度;利用训练集对LS-SVM模型进行训练,采用果蝇优化算法对模型的核函数参数σ和正则化参数γ进行寻优,得到σ和γ的最优参数组合为[1.0×10~(10),0.06]。最后,应用优化好的模型分别对每个验证集上的温度值进行预测,并与BP神经网络方法的预测结果进行比较。【结果】LS-SVM对不同样本温度场预测的最大拟合度为0.998 9,最小为0.996 8;平均相对误差、最大相对误差和均方误差最大值分别为0.25%、2.6%和0.31%,最小值分别为0.054%、0.84%和0.12%;最长建模时间为12.93 s,最短为12.72 s。与之相比,BP神经网络预测的最大拟合度为0.999 7,最小为0.998 3;平均相对误差、最大相对误差和均方误差最大值分别为0.47%、5.43%和0.63%,最小值分别为0.21%、2.08%和0.33%;最长建模时间为107.15 s,最短为106.23 s。LS-SVM对不同样本温度场预测的拟合误差比BP神经网络方法的预测结果要小一些,拟合度与BP神经网络方法相近,建模和预测需要的时间明显少于BP神经网络。【结论】采用LS-SVM对采暖木质地板的蓄热温度场建模是可行的,该方法适合对小样本建模,泛化性较好,对在试验条件下利用有限数据来对温度场建模和预测具有明显优势,可为后续开展采暖木质地板蓄热机制的反演工作提供指导。

针对工业系统监控数据不均衡导致的故障状态难以被识别问题,提出一种基于随机旋转森林的集成支持向量机(RRFESVM)故障诊断算法,通过将监控数据进行属性随机分割、组合、PCA变换和样本有放回重采样,组建多个新训练子集并使用支持向量机算法进行训练,得到多个支持向量机故障诊断基分类器,集成得到强分类器,由此既保证基分类器之间的差异性,又保证故障诊断精度和分类器性能稳定性,从而解决故障诊断易偏置问题,提高作为少数类的故障状态实时诊断准确率。亚轨道飞行器再入过程实验与TE化工过程实验都表明RRFESVM故障诊断算法能够有效提升不均衡数据情况下的实时故障诊断性能。

残差蕴含了线性回归模型基本假定的许多重要信息,文章通过分析残差,探讨回归模型基本假定的适应性和模型的合理性问题。以预测某一类型的肝手术病人的生存时间为例,利用残差的特点反推数据的适用性和模型的合理性。通过相应的措施实施改进,建立"最优"回归模型,减少盲目尝试修改模型的做法,为模型优化提供方向,为问题解决提供有效途径。

为探讨犬的乳腺肿瘤组织中PTEN和VEGF蛋白表达与临床病理学特征关系的相关性,采用免疫组织化学SP染色法检测了32例乳腺肿瘤组织及6例正常乳腺组织中上述2种蛋白的表达。结果发现:1)PTEN蛋白在正常乳腺组织和良性乳腺肿瘤高表达率为100%,在恶性乳腺肿瘤组织中的高表达率为67%(8/12),两者比较差异极显著(P0.05),而与淋巴结转移、组织学分级有关(P<0.01);...

犬乳腺肿瘤是犬类的一种常见肿瘤性疾病,目前治疗多为手术结合放、化疗法,但结果多易转移复发。双氢青蒿素(dihydroartemisinin,DHA)是中药提取物,近年来其抗肿瘤作用越来越受到重视。为探求双氢青蒿素是否影响犬乳腺肿瘤细胞的侵袭及其影响机制,本试验取对数增长期状态相同的犬乳腺肿瘤细胞CHMm,使用低(5μM)、中(10μM)、高(20μM)浓度DHA处理并分别培养24,48,72h。收集各组细胞,使用CCK-8法检测细胞活性;利用细胞划痕试验检测细胞迁移性;利用transwell检测细胞侵袭性