【摘 要】
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目的研究基于粗糙集和支持向量机辅助诊断帕金森病的可行性。方法利用粗糙集理论中基于属性重要度的约简算法,对临床诊断帕金森病的常用特征进行约简,再分别用基于线性、多项
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目的研究基于粗糙集和支持向量机辅助诊断帕金森病的可行性。方法利用粗糙集理论中基于属性重要度的约简算法,对临床诊断帕金森病的常用特征进行约简,再分别用基于线性、多项式和径向基（RBF）核函数的支持向量机实现分类,与传统BP神经网络分类结果比较。结果属性约简与支持向量机结合的算法预测准确率为92.71%,比传统BP神经网络算法在准确率和稳定性方面都有优势。结论粗糙集和支持向量机结合的方法可以提高分类的准确率,节省资源,是临床上辅助诊断帕金森病的一个有效手段。
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