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睡眠质量影响因素分类研究

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摘要摘要由于睡眠质量的低下，这使得中国成年人失眠率高达38.2%。所以研究睡眠的本征数据，找出睡眠质量的影响因素刻不容缓。利用2017年亚太数学建模提供的数据，通过分析各诊断结果的比例情况将诊断结果分为8类，并给予标签。利用聚类的方法对数据进行预处理，剔除异常数据，针对非线性分类情况，将原输入空间的样本映射到高维的特征空间，利用Largrange对偶理论解出分类超平面，其次引入核函数，降低运算难度。最后通过数据的归一化处理以及核函数的处理方法来对模型进行优化，使得预测准确率达到90%。

DOI wjv8pe79d7/4138750

作者吉广山1刘皓月2只卫行3

机构地区（1.华北理工大学材料科学与工程学院，河北省唐山市06320；2.华北理工大学理学院，河北省唐山市063210；3.华北理工大学建筑工程学院，河北省唐山市063210）

出处《新材料·新装饰》 2018年8期

关键词特征空间 SVM分类模型分类超平面核函数

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2018年08月18日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）