TY - Jour A2 - Najarian，Kayvan Au - Jiang，Mingfeng Au - Jiang，Shanshan Au - Zhu，Lingyan Au - Wang，Minging Au - Huang，Wenqing Au - Zhang，Wenqing Au - Zhang，Heng Py - 2013 Da - 2013/07/25 Ti -求解逆心电图问题的支持向量回归参数优化研究SP - 158056 VL - 2013 AB - 典型的逆ECG问题是从体表电位（BSP）开始重建跨膜电位（TMP）。在该研究中，逆心电图问题可以被视为具有多输入（主体表面电位）和多输出（跨膜电位）的回归问题，其可以通过支持向量回归（SVR）方法来解决。为了获得具有最佳回归精度和泛化性能的有效SVR模型，必须仔细设置SVR的超级参数。提出了三种不同的优化方法，即遗传算法（GA），差分演进（DE）算法和粒子群优化（PSO），以确定SVR模型的最佳超参数。在本文中，我们试图调查哪一个是从BSP重建心脏TMP的最有效的方法，并且还提供了它们性能的完整比较。实验结果表明，在寻找SVR的适当参数时，这三种优化方法很好地进行，可以在解决逆心电图问题时产生良好的泛化性能。此外，与DE和GA相比，PSO算法在参数优化方面更有效，并且在解决逆心电图问题方面更好地执行，导致TMP的更准确地重建。SN - 1748-670x UR - HTTPS：//Doi.org/10.1155/2013/158056 Do - 10.1155/2013 / 158056 JF - 医学中的计算和数学方法PB - Hindwi Publishing Corporation KW - ER -