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提出了一种基于粗糙集（RS）与支持向量机（SVM）的冠心病诊断方法。利用粗糙集对原始数据进行属性约简,得到优化后的特征属性集和新的数据集,采用支持向量机对新的数据集进行分类训练和预测。结果表明该方法对冠心病预测的准确率达到91%以上,具有较好的应用前景。
粗糙集与支持向量机在冠心病诊断中的应用
【摘 要】
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提出了一种基于粗糙集（RS）与支持向量机（SVM）的冠心病诊断方法。利用粗糙集对原始数据进行属性约简,得到优化后的特征属性集和新的数据集,采用支持向量机对新的数据集进行分类训
【机 构】
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湖北理工学院土木建筑工程学院,济南军区总医院,湖北理工学院计算机学院
【出 处】
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湖北理工学院学报
【发表日期】
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2017年6期
【基金项目】
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湖北省自然科学基金科研项目（项目编号：2009CDZ004）, 湖北省教育厅科研项目（项目编号：B20104403）
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