作業的方法跟內容
- 目錄
第1章目錄1
實驗步驟與方法
1.1 應用一:粗糙度的建模與預測.......................1
1.2 實驗數據.................................................2
1.3 數據歸一化..............................................3
1.4 ProModel於粗糙度之預測..............................4
1.5 IGA於粗糙度之精準度預測 .................................5
1.6 IGA於精準度預測.....................6
1.7 應用二:(血氧濃度等)+打鼾特徵(塞或沒塞有不同)的建模與預測 ...............7
1.8 實驗數據.................................................8
1.9 數據編碼化 .............................................9
2.0 ProModel於打鼾特徵(塞或沒塞有不同)之預測.......................10
2.1 OSA已術前的分析,外加術後的檢測與建模...........................11
2.2 Fuzzy K-means作為第三預測的精準度的結果..............12
2.3 Fuzzy K-means作為第三預測的精準度的結果....................................13
2.4 OSA 的病人,探討其阻塞部位與鼾聲頻率和其生理特徵 (sex, age, BMI, RDI, etc.) 之關聯性..........................................14
2.5 預測結果與分析.........................................15
2.6 粗糙度結果分析...................................16
2.7 精度預測結果...................................17
結論.....................................................28
參考文獻.........................................................29
附錄一ProModel之建模參數指令...........................31
未使用fuzzy logistic regression之預測法,是在醫學上預測的準確度有很大的差異,精準度有很大的差距,所以未採用fuzzy logistic regression之預測法。
去年份研究成果為參考資料,非是採用做目前論文推展的發表,以過去經驗的預測結果,來檢測目前所做預測的精準度。
Fuzzy K-means為第三預測的精準度,加深原先預測所產生的可能的誤差精準度,避免因為誤差度而產生不準的預測結果。
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