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基于仿射统计不变量的目标识别算法

引用

河南大学学报（自然科学版） 2008年第6期38卷 628-632页

作者：高敬礼文成林乔芃喆河南大学计算机与信息工程学院河南开封475001 杭州电子科技大学自动化学院杭州310018 郑州牧业工程高等专科学校信息工程系郑州450011

在实际中,由于目标环境的干扰及传感器的噪声等因素的存在,会在不同程度上影响着目标识别的效果.针对这些问题,提出一种基于仿射统计不变量的目标识别新算法,仿真结果表明了该方法的有效性.

关键词：目标识别仿射变换统计不变量边界跟踪

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Comparative Study on SVM and LUSI for Classification of Chronic Diseases

Comparative Study on SVM and LUSI for Classification of Chro...

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作者： RAHIM SADDAM 海南大学

学位级别：硕士

当前的世界面临着许多严重的问题,其中之一便是对人类社会中高危疾病的病发风险预测。在临床实践中,疾病预测研究需要获取一些重要信息,例如相关数据,以便能够正确且及时地诊断某些疾病。目前,许多研究尽管已经使用了一些机器学习工具... 详细信息

当前的世界面临着许多严重的问题,其中之一便是对人类社会中高危疾病的病发风险预测。在临床实践中,疾病预测研究需要获取一些重要信息,例如相关数据,以便能够正确且及时地诊断某些疾病。目前,许多研究尽管已经使用了一些机器学习工具来达到这个目的,但是由于各种原因,例如缺乏适当的数据、数据不均衡、多数和少数类之间的不平衡,或者使用不恰当的不变量来分析数据,这些工具的效果并不理想。由于缺乏这些数据所代表的具体含义,正确的诊断和分类变得十分困难,这可能导致全球许多患有高危疾病的群体只能面对死亡。在最近的研究中,针对不同疾病的案例(如心脏病、糖尿病、肾脏病和帕金森病),研究人员正在使用机器学习技术解决高危疾病预测问题。机器学习技术是一种新兴技术,以克服这些问题。本研究为了解决这个问题,提出了再平衡的算法模型LUSI(使用再平衡的统计不变量进行学习),并且与LSSVM方法进行比较。通过使用F-Measures、GMeans和平均精度等指标对结果性能进行评估。研究结果表明,针对心脏病、糖尿病、肾脏病和帕金森病,LUSI的平均准确率分别为99.65%、74.26%、99.82%和92.31%。相比之下,使用LSSVM在这些疾病的评估中表现相对较低,其准确率分别为99.60%、64.88%、72.65%和72.65%。实验结果表明,LUSI方法在高危疾病数据集上表现良好,这是由于该算法模型能够完美地估计数据比例,利用特征组合的信息进行学习。因此,当前的研究得出结论,LUSI是一种有效的方法,可用于正确诊断多种不同的疾病,包括心脏病、糖尿病、肾脏病和帕金森病。

关键词：高危疾病预测诊断机器学习统计不变量非平衡数据

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