支援向量迴歸建立血壓預測模型改善血壓量測的不準確性

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題名:	支援向量迴歸建立血壓預測模型改善血壓量測的不準確性
作者:	Kao, An;Hung, Jui-Chung;洪瑞鍾;Huang, Chih-Peng;黃志鵬
貢獻者:	臺北市立大學資訊科學系
關鍵詞:	支援向量迴歸;干擾因子;白袍症
日期:	2014-04
上傳時間:	2019-02-14
摘要:	本篇論文主是改善血壓量測時因外部干擾所產生的不準確數據，一般量測者測量血壓時常有的干擾包括:外部環境雜訊、儀器本身及白袍症(White Coat Hypertension)等，白袍症是量測者面對醫護人員因為緊張感而導致血壓異常升高的現象。量測者會因為看到不準確的數據而恐慌，甚至造成醫護人員誤判病情。本篇利用支援向量迴歸(Support Vector Regression, SVR )在非線性資料上能夠估測出其趨勢的特性，預測血壓趨勢的合理性，忽略異於趨勢的干擾因子(Interference)，進而減少錯誤數據。在模擬環境中，以實際血壓數據加入干擾因子，使用SVR估測，從實驗成果顯示，SVR並不會因為某些偏差值而影響趨勢。我們的實驗結果顯示運用SVR在降低干擾因子上有很好的效果。
關聯:	The 31st Workshop on Combinatorial Mathematics and Computation Theory，University of Taipei, Taipei，P.321，2014/04/25~26
顯示於類別:	[資訊科學系] 會議論文

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