一种基于Bagging-Fuzzy-GBDT算法的心脏病预测方法

    公开(公告)号:CN110265146B

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN201910519177.5

    申请日:2019-06-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于Bagging‑Fuzzy‑GBDT算法的心脏病预测方法,首先根据病人心脏病数据的特点,将数据中取值范围变化大的属性取出,利用模糊逻辑将这些数据进行模糊化;将模糊化的数据与GBDT算法相结合,组成Fuzzy‑GBDT心脏病预测算法;最后利用Bagging算法通过m次有放回的采样,增加数据的多样性,将Bagging算法与Fuzzy‑GBDT算法相结合,提出本文的Bagging‑Fuzzy‑GBDT心脏病预测算法。本发明降低了Fuzzy‑GBDT预测算法的方差,以此来增加数据的多样性,避免单个点造成过拟合,在兼顾预测算法高泛化性的同时提高预测算法的准确性。(4)本发明通过实验进行了性能评价,结果表明,本发明的Bagging‑Fuzzy‑GBDT心脏病预测算法同时具有较好的准确性和泛化性。

    一种基于Bagging-Fuzzy-GBDT算法的心脏病预测方法

    公开(公告)号:CN110265146A

    公开(公告)日:2019-09-20

    申请号:CN201910519177.5

    申请日:2019-06-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于Bagging-Fuzzy-GBDT算法的心脏病预测方法,首先根据病人心脏病数据的特点,将数据中取值范围变化大的属性取出,利用模糊逻辑将这些数据进行模糊化;将模糊化的数据与GBDT算法相结合,组成Fuzzy-GBDT心脏病预测算法;最后利用Bagging算法通过m次有放回的采样,增加数据的多样性,将Bagging算法与Fuzzy-GBDT算法相结合,提出本文的Bagging-Fuzzy-GBDT心脏病预测算法。本发明降低了Fuzzy-GBDT预测算法的方差,以此来增加数据的多样性,避免单个点造成过拟合,在兼顾预测算法高泛化性的同时提高预测算法的准确性。(4)本发明通过实验进行了性能评价,结果表明,本发明的Bagging-Fuzzy-GBDT心脏病预测算法同时具有较好的准确性和泛化性。

    基于RFID的图书借阅系统
    4.
    实用新型

    公开(公告)号:CN203084836U

    公开(公告)日:2013-07-24

    申请号:CN201220726588.5

    申请日:2012-12-24

    Abstract: 本实用新型公开了一种基于RFID的图书借阅系统,包括粘贴于图书上的RFID电子标签(1)和读取该RFID电子标签(1)数据的RFID读写器(2),RFID电子标签(1)和RFID读写器(2)无线连接;所述的RFID电子标签(1)包括:第一天线(3)、第一射频模块(4)、第一控制模块(5)和存储模块(6),第一天线(3)、第一射频模块(4)、第一控制模块(5)和存储模块(6)顺次连接。本实用新型通过采用RFID电子标签代替图书上的纸质标签,由于RFID电子标签的使用寿命长,因而更换频率较低,成本也较低;此外,由于RFID电子标签本身的特性,在RFID读写器读取信息数据时,信息传输实时、准确,延时较小。

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