标题：基于混合核函数PSO-SVM的初期肝病患者辨识模型研究
作者：梁礼明 夏雨辰
作者单位：江西理工大学电气工程与自动化学院，江西 赣州 341000
关键字：支持向量机，混合核函数，肝功能指标，粒子群优化算法
摘要：以肝脏病人为例，提出将PSO-SVM分类模型用于识别肝病患者。针对单核函数SVM的局限性和改善SVM分类器的非线性处理能力和泛化能力的问题，提出将全局核函数和局部核函数结合的混合核函数应用到SVM模型建模中。然后通过PSO算法对SVM模型的参数寻优，最后利用混合核分类器对与肝功能相关的9种指标进行分类并识别初期肝病患者。该实验结果证明该模型对初期肝病患者的辨识有很好的准确率，可以为医生的诊断提供重要的辅助手段和对患者尤其是初期肝病患者及时发现、及时治疗。