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基于SVM的9电极人体成分分析模型
被引量:
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1
作者
常甜甜
霍旭阳
《西安邮电大学学报》
2021年第4期40-45,共6页
为提高体成分模型的精度,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的9电极人体成分分析模型。在8电极测量模型的基础上,在腹部增加一个电极,利用9个测量电极以提高测量数据的准确性。采用SVM方法对受试人群数据进行分组,...
为提高体成分模型的精度,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的9电极人体成分分析模型。在8电极测量模型的基础上,在腹部增加一个电极,利用9个测量电极以提高测量数据的准确性。采用SVM方法对受试人群数据进行分组,针对各个分组建立体成分分析模型。人体实验结果表明,所提模型的测量结果更加准确,且对模型经验参数不敏感。
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关键词
人体成分分析
4电极法
分段模型
支持向量机
生物阻抗分析
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职称材料
题名
基于SVM的9电极人体成分分析模型
被引量:
1
1
作者
常甜甜
霍旭阳
机构
西安邮电大学理学院
吉林医药学院生物医学工程系
出处
《西安邮电大学学报》
2021年第4期40-45,共6页
基金
陕西省自然科学基础研究计划项目(2020JM-577),陕西省重点研发计划项目(2020SF-377)。
文摘
为提高体成分模型的精度,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的9电极人体成分分析模型。在8电极测量模型的基础上,在腹部增加一个电极,利用9个测量电极以提高测量数据的准确性。采用SVM方法对受试人群数据进行分组,针对各个分组建立体成分分析模型。人体实验结果表明,所提模型的测量结果更加准确,且对模型经验参数不敏感。
关键词
人体成分分析
4电极法
分段模型
支持向量机
生物阻抗分析
Keywords
human body composition
four electrodes method
piecewise model
SVM
bio-impedance
分类号
TN98 [电子电信—信息与通信工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVM的9电极人体成分分析模型
常甜甜
霍旭阳
《西安邮电大学学报》
2021
1
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