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基于集成学习的癌症预测系统

成果类型:: 发明专利,实用新型专利

发布时间: 2023-06-26 17:52:06

科技成果产业化落地方案
方案提交机构:重庆市高新区| 陈点 | 2023-07-12 10:58:21

本发明公开了一种基于集成学习的癌症预测系统,属于生物科学领域,包括:特征提取模块,用于对研究数据集中的样本进行特征提取,研究数据集包括病患的生活习惯样本、环境因素样本、体检报告样本;训练优化模块,用于对分类器进行训练,并在模型训练过程中对支持向量机参数进行优化,进而得到基分类器;集成模块,用于将完成训练的多个基分类器进行集成,得到用于对癌症发病风险进行预测的异态分类器。

本发明对研究数据集中样本特征进行提取,提取的病理特征能够充分显示出与癌症肿瘤发生的潜在联系,并进行基分类器的优化,最终搭建用于对癌症发病风险进行预测的异态分类器,以此大大提升分类器的预测准确度。

研究数据集包括病患的生活习惯样本、环境因素样本、体检报告样本;训练优化模块,用于对分类器进行训练,并在模型训练过程中对支持向量机参数进行优化,进而得到基分类器;集成模块,用于将完成训练的多个基分类器进行集成,得到用于对癌症发病风险进行预测的异态分类器。

周永,付锦涛,李林涛,郑德生,刘建超,温冬,田序伟,尚小磊,李晓瑜

研究数据集包括病患的生活习惯样本、环境因素样本、体检报告样本;训练优化模块,用于对分类器进行训练,并在模型训练过程中对支持向量机参数进行优化,进而得到基分类器;集成模块,用于将完成训练的多个基分类器进行集成,得到用于对癌症发病风险进行预测的异态分类器。

通过自主研发,组建研发团队,对用户进行调研,查阅文献了解市场需要,解决项目中的技术问题,确定项目总体方案设计,配置相关仪器设备,确保项目按计划进度实施。同时定期进行各项试验,改进技术方案及技术指标,完善工艺,规模生产。投入市场建立和完善市场营销网络。