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摘要
一种基于证据理论的心血管病辅助预测方法,该方法主要包括步骤1,获取带有心血管病标签的数据集,对数据集进行数据的预处理；步骤2,对经预处理后的数据集进行危险因素分析,得出主要危险因素及潜在危险因素,从而得到主要危险因素数据集和潜在危险因素数据集；步骤3,将步骤2中得到的两个数据集分别训练分类模型得到分类器、；步骤4,分别用分类器、对实时的体检数据记录进行分类,其输出转换成后验概率得到证据、,运用证据理论对、进行合成,将满足合成决策规则的类作为最终输出。本发明可集成于医院的系统,可以对用户进行体检后的预诊断,或帮助用户有效预测自己的心血管健康状况,方便病人对心血管病的预防和事前干预。
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