1. 毕业设计（论文）主要目标：
1、解决影响因素多、病理复杂而患病个体少容易造成误诊导致医疗风险的医疗诊断问题，提高医疗诊断的准确率。
2、降低医疗风险与医疗成本，从而提升患者的满意度，缓解医患矛盾。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
本文为了解决影响因素多、病理复杂而患病个体少容易造成误诊导致医疗风险的医疗诊断问题，提出了基于Elastic net的支持向量机模型进行医疗诊断。文章采用UCI网站提供的Cardiotocography数据集进行模型的构建及测试，通过利用Elastic net方法对包含了22个胎心监护属性的样本进行特征选取有效的特征子集并通过构建SVM分类模型对其进行分类预测，得到了经过10折交叉验证优化参数后的训练集分类模型精度。证明该模型相比传统的Elastic net 回归模型以及SVM模型具有较好的分类效率与分类效果，能够实现对高维小样本医疗数据的分类诊断。在此基础上，本文考虑了该数据作为不均衡数据集对模型精度的影响，通过利用adaboost算法来迭代SVM弱分类器，组成强分类器的方法，对Elastic-SVM分类器在不均衡数据集的分类性能上进行了改进，使方法能够有效的改善非均衡的样本对模型分类准确度的影响，为医疗人员提供更加精准的进行医疗诊断。
3. 主要参考文献
[1]章永来，史海波，尚文利等.面向乳腺癌辅助诊断的改进支持向量机方法[J].计算机应用研究，2013,30（8）：2373-2376
[2]赵紫奉，李韶斌，孔抗美.基于决策树算法的疾病诊断分析[J]. 中国卫生信息管理杂志，2011,8（5）：67-69.
[3]KONG Gui-Lan,XU Dong-ling,BODY R,et al.A belief rule-based decision support system for clinical risk assessment of cardiac chest pain[J].European Journal of Operational Research,2012,219(3):564-573.
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