一种基于集成进化学习的华法林剂量预测建模方法
- 专利权人:
- 苏州大学
- 发明人:
- 陶砚蕴,张宇祯,姜鑫,王沁宇
- 申请号：
- CN201711378986.6
- 公开号：
- CN107993723A
- 申请日:
- 2017.12.19
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 陶海锋
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于集成进化学习的华法林剂量预测建模方法，包括如下步骤：（1）、基于遗传编码进化基函数；（2）、基于进化策略演算系数；（3）、基于遗传算法框架的选择、优化得到M个候选模型;（4）、在M个候选模型基础上,选择m个模型进行权重和的集成,得到最终的预测模型；集成学习得到的回归预测模型进行测试集合数据上的实际预测。本发明采用集成进化学习的方式构建模型，集成进化学习是构建出准确预测华法林剂量模型的关键点；相比于贝叶斯决策系统、人工神经网络和支持向量机等建模方法，集成进化回归模型有着更好的泛化能力；相比于个体进化回归模型，集成进化回归模型有着更好的稳定性。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
