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摘要
构建了一种基于模糊规则的算法来建立预测模型。该模型采用Takagi-Sugeno(T-S)结构,通过IF-THEN的表述方式来描述规则,并通过高斯隶属函数确定模型系数,生成预测模型规则库。实验数据来源于心脏传导系统的电生理信息,将实验数据分成训练集和验证集,通过训练集生成规则库,并使用验证集来预测急性高血糖的持续时间,对比验证集的实验测量输出与预测模型输出,使用预测均方根误差(RMSEP)评价预测精度。将预测结果与偏最小二乘法(PLS)、最小二乘支持向量机(LSSVM)和反向传播神经网络(BPNN)三种经典预测模型的结果进行比较,实验结果表明,基于模糊规则的预测模型预测精度最高,适合用来预测急性高血糖的持续时间。该模型可以为医学基础研究和临床诊断提供指导与建议。
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