Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 107,059,616
An Agile Mortality Prediction Model: Hybrid Logarithm Least-Squares Support Vector Regression with Cautious Random Particle Swarm Optimization
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Chien-Lung Chan, Chia-Li Chen, Hsien-Wei Ting, Dinh-Van Phan
Nơi đăng:
International Journal of Computational Intelligence Systems (SCIE);
S
ố:
11;
Từ->đến trang
: 873-881;
Năm:
2018
Lĩnh vực:
Khoa học công nghệ;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
Logarithm Least-Squares Support Vector Regression (LLS-SVR) has been applied in addressing forecasting problems in various fields, including bioinformatics, financial time series, electronics, plastic injection moulding, Chemistry and cost estimations. Cautious Random Particle Swarm Optimization (CRPSO) uses random values that allow pbest and gbest to be adjusted to the correct weight using a random value. CRPSO limits the random value to be conditional, to avoid premature convergence into a local optimum. If the random value is greater than 0.6, another random value is chosen. The movement of the range (cautious flow) is controlled to avoid premature convergence. This pilot study retrospectively collected data on 695 patients admitted to intensive care units and constructed a novel mortality prediction model with logarithm least-squares support vector regression (LLS-SVR) and cautious random particle swarm optimization (CRPSO). LLS-SVR-CRPSO was employed to optimally select the parameters of the hybrid system. This new mortality model can offer agile support for physicians' intensive care decision-making.
ABSTRACT
Logarithm Least-Squares Support Vector Regression (LLS-SVR) has been applied in addressing forecasting problems in various fields, including bioinformatics, financial time series, electronics, plastic injection moulding, Chemistry and cost estimations. Cautious Random Particle Swarm Optimization (CRPSO) uses random values that allow pbest and gbest to be adjusted to the correct weight using a random value. CRPSO limits the random value to be conditional, to avoid premature convergence into a local optimum. If the random value is greater than 0.6, another random value is chosen. The movement of the range (cautious flow) is controlled to avoid premature convergence. This pilot study retrospectively collected data on 695 patients admitted to intensive care units and constructed a novel mortality prediction model with logarithm least-squares support vector regression (LLS-SVR) and cautious random particle swarm optimization (CRPSO). LLS-SVR-CRPSO was employed to optimally select the parameters of the hybrid system. This new mortality model can offer agile support for physicians' intensive care decision-making.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn