人体运动数据实时捕捉系统的设计与实现

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1、基于改进GA?SVM的智能推荐诊断挂号算法摘要：为提高患者就医效率设计Y—套智能推荐诊断挂号算法，对大量的历史病案文本进行训练和机器学习，以患者特征为依据进行分类并推荐相应的科室。使用遗传算法与支持向量机结合进行特征值提取和参数优化，以核函数参数和文本特征值作为遗传算法的染色体执行选择、交叉和变异操作，为提高遗传算法效率并避免陷入局部最优值，在遗传算法初始化群体阶段使用加权深度优先搜索和轮盘赌结合的机制以保证种群多样性，并对交叉概率和变异概率进行自适应优化，在保留有用遗传信息的同时实现全局搜索。实验结果

2、表明，该算法在有效降低特征值数目的同时提高了分类精度。本文采集自网络，本站发布的论文均是优质论文，供学习和研究使用，文中立场与本网站无关，版权和著作权归原作者所有，如有不愿意被转载的情况，请通知我们删除匕转载的信息，如果需要分享，请保留本段说明。关键词：改进遗传算法；支持向量机；智能医疗系统；智能推荐诊断挂号算法中图分类号：TN911734文献标识码：A文章编号：1004?373X(2017)11?0115?04Intel1igent?recommenclationdiagnosisregistrati

3、onalgorithmbasedonimprovedGA?SVMCHENJunmeil,ZHOUJinyangl,ZHANGHuiying2(1.DepartmentofBiomedicalEngineering,ChangzhiMedicalCollege,Changzhi046000,China；2.DepartmentofBasicMedicine,ChangzhiMedicalCollege,Changzhi046000,China)Abstract:Anintel1igent?recommen

4、dationdiagnosisregistrationalgorithmwasdesignedtoimprovetheefficiencyofmedicaltreatment.Theintelligentmedicalsystemperformstrainingandmachinelearningforalargenumberofhistoricalmedicalrecordtexts,andclassifiesandrecommendstheappropriatemedicaldepartmentsf

5、orpatientsaccordingtothepatientcharacteristics.Thegeneticalgorithm(GA)iscombinedwithsupportvectormachinetoextractthecharacteristicvalueandoptimizetheparameter.Thekernelfunctionparametersandtextcharacteristicvaluesaretakenasthechromosomesofthegeneticalgor

6、ithmtoexecutetheselection,crossoverandmutationoperations.ToimprovetheefficiencyofGA,andavoidtrappinginlocaloptimum,themechanismcombiningweighteddepth?firstsearchwithrouletteisusedinthegroupinitializationstagewithGAtoguaranteethepopulationdiversity，andper

7、formswithadaptiveoptimizationtothecrossoverprobabi1ityandmutationprobability,whichcanrealizetheglobalsearchwhilereservingtheusefulgeneticinformation.Theexperimentresultsshowthatthealgorithmcanimprovetheclassificationaccuracywhilereducingthequantityofchar

8、acteristicvalues.Keywords:improvedgeneticalgorithm；supportvectormachine；intelligentmedicalsystem；intclligcnt?rccommcndationdiagnosisregistrationsystem0引言现代医学分工精细化为门诊患者自助挂号带来Y—定的困扰，患者及其家人因缺乏专业基础知识而且选择主观性大，易出现桂号吋因科室较多难于选择而费时