【摘 要】
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针对高血压和高血脂危险因素的相关性,集成多种数据挖掘模型分析获得两种疾病的共同危险因素,使用多元自适应回归样条(MARS)的方法建立高血压和高血脂疾病的预测模型。通过与BP神
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60873139);山西省回国留学基金项目(2011-028);山西省基础研究项目(2012011011-2)
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针对高血压和高血脂危险因素的相关性,集成多种数据挖掘模型分析获得两种疾病的共同危险因素,使用多元自适应回归样条(MARS)的方法建立高血压和高血脂疾病的预测模型。通过与BP神经网络预测方法相比较,表明多元自适应回归样条方法能够很好地反映疾病的危险因素与患病的关系,具有更高的稳定性,是很好的建立预测多种疾病模型的方法。
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