Indexed by：
Abstract：
为研究患者肿瘤进展情况与各项指标之间的关系，以支持向量机(SVM)作为分类模型，根据各项检查指标预测肿瘤进展情况。设计三层粒子群优化算法(tlPSO)对SVM模型进行参数寻优，使用训练集建立分类模型，利用测试集评估模型性能，得到tlPSO-SVM模型。tlPSO算法能有效降低陷入局部最优解的机率，获取全局最优参数，从而使模型具有最优的分类性能。将血常规、中医症候、FACT评分等指标作为输入，肿瘤进展情况作为分类输出，建立分类模型并进行预测。实验结果表明，tlPSO-SVM模型准确率较高，具有较好的分类性能。
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Source ：
计算机工程
ISSN： 1000-3428
Year： 2014
Issue： 7
Page： 198-201
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count： -1
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 7
Affiliated Colleges：
