一种连续无创血压预测的改进向量机学习方法

因不同人体生理特征的差异性,影响了基于光电容积脉搏波（PPG）和心电信号（ECG）的连续无创血压测量精度,提出一种基于优化的支持向量机模型预测血压的方法。该方法将PPG、ECG及人体特征进行处理并组成特征矩阵,通过水银血压计测得实时血压值,运用主成分分析法和遗传算法改进的支持向量机学习模型对特征矩阵和实时血压值进行回归训练,从而建立最优血压预测模型。实验证明,优化改进支持向量回归血压预测方法比传统支持向量机学习法准确度提升了10%~15%。     

具有脉冲接种和分布时滞的SVEIR传染病模型

研究具有脉冲预防接种和分布时滞的SVEIR传染病模型的动力学行为,利用脉冲微分方程比较原理等得到无病周期解的全局吸引性和疾病持久的充分条件.结果表明,选择适当的脉冲接种周期、较大的脉冲接种率或者较大的脉冲接种后获得免疫率将会导致传染病的灭绝.