15、利用数据挖掘技术对贫血进行分类及轨道转移优化研究

利用数据挖掘技术对贫血进行分类及轨道转移优化研究

贫血是一种常见的医学病症，其严重程度取决于患者血红蛋白水平低于正常范围的程度。而在航天领域，降低太空任务的运营成本，优化行星间轨道转移是工程师们面临的挑战。本文将分别探讨利用数据挖掘技术对贫血进行分类，以及禁忌进化规划（TEP）在地球到火星轨道转移优化中的应用。

贫血分类的数据挖掘技术

理论基础

• 决策树 ：决策树是一种类似流程图的树状结构，内部节点表示对属性的测试，分支代表测试结果，叶节点代表类别或类别分布。它是一种有监督的分类方法，简单易懂，能处理混合数据类型，对非线性函数建模，适用于分类任务。
• C4.5决策树算法 ：由Ross Quinlan开发，是ID3算法的扩展。该算法基于信息熵的概念，通过计算每个属性的归一化信息增益，选择信息增益最高的属性进行数据分割，递归处理子列表来构建决策树。
• 支持向量机（SVM） ：用于多维函数逼近的技术，目标是确定一个分类器或回归函数，使经验风险（训练集误差）和置信区间（泛化或测试集误差）最小化。SMO实现了使用多项式或高斯核训练支持向量分类器的顺序最小优化算法。
• Weka软件 ：新西兰大学开发的Waikato环境知识分析软件，实现了多种数据挖掘方法，如基于决策树的J48、基于规则的ZeroR和决策表，以及基于概率和回归的朴素贝叶斯算法。它提供统一接口，支持多种学习算法，输入数据为ARFF格式。

贫血的定义与诊断