Predicción de hipertensión arterial usando máquinas de vectores de soporte
Fuente:
Redalyc
Guardado en:
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Artículo científico |
| Lenguaje: | es |
| Publicado: |
Universidad de Carabobo
2006
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | |
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| _version_ | 1876456748200493056 |
|---|---|
| author | César Seijas |
| author_facet | César Seijas |
| contents | Predicción de hipertensión arterial usando máquinas de vectores de soporte César Seijas Antonino Caralli Sergio Villasana Laura Sáenz Francisco Arteaga Ingeniería clasificación hipertensión arterial Máquinas de vectores de soporte En este trabajo se usó las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM, de sus siglas en inglés) como predictor oclasificador (SVC) del padecimiento de Hipertensión Arterial (HTA) en humanos. El SVC desarrollado usó factoresfisiológicos, que según los expertos pueden producir HTA, para decidir el padecimiento o no de la enfermedad. Losconjuntos de entrenamiento y validación del SVC construido constan de 600 y 200 datos respectivamente, tomadosaleatoriamente de una base de datos de la Asociación Norteamericana de HTA, año 2000, con 7200 evaluaciones deHTA y 28 factores fisiológicos antes mencionados. La SVC construida usó como kernel funciones de base radial,lográndose un error medio cuadrático menor de 3%. Se verificó el excelente desempeño como clasificador de las SVM,tanto con datos de distribución conocida, como de datos experimentales, correspondientes a la evaluación de variablesfisiológicas humanas obtenidas en consultas cardiológicas. 2006 artículo científico 1316-6832 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=70713303 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=707 Revista INGENIERÍA UC application/pdf Universidad de Carabobo Revista INGENIERÍA UC (República Bolivariana de Venezuela) Num.3 Vol.13 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_70713303 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2006 |
| publisher | Universidad de Carabobo |
| spellingShingle | Predicción de hipertensión arterial usando máquinas de vectores de soporte César Seijas Ingeniería clasificación hipertensión arterial Máquinas de vectores de soporte Predicción de hipertensión arterial usando máquinas de vectores de soporte César Seijas Antonino Caralli Sergio Villasana Laura Sáenz Francisco Arteaga Ingeniería clasificación hipertensión arterial Máquinas de vectores de soporte En este trabajo se usó las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM, de sus siglas en inglés) como predictor oclasificador (SVC) del padecimiento de Hipertensión Arterial (HTA) en humanos. El SVC desarrollado usó factoresfisiológicos, que según los expertos pueden producir HTA, para decidir el padecimiento o no de la enfermedad. Losconjuntos de entrenamiento y validación del SVC construido constan de 600 y 200 datos respectivamente, tomadosaleatoriamente de una base de datos de la Asociación Norteamericana de HTA, año 2000, con 7200 evaluaciones deHTA y 28 factores fisiológicos antes mencionados. La SVC construida usó como kernel funciones de base radial,lográndose un error medio cuadrático menor de 3%. Se verificó el excelente desempeño como clasificador de las SVM,tanto con datos de distribución conocida, como de datos experimentales, correspondientes a la evaluación de variablesfisiológicas humanas obtenidas en consultas cardiológicas. 2006 artículo científico 1316-6832 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=70713303 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=707 Revista INGENIERÍA UC application/pdf Universidad de Carabobo Revista INGENIERÍA UC (República Bolivariana de Venezuela) Num.3 Vol.13 |
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| topic | Ingeniería clasificación hipertensión arterial Máquinas de vectores de soporte |
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