31、智能医疗与代码克隆检测技术解析

智能医疗与代码克隆检测技术解析

在当今科技飞速发展的时代，智能医疗系统管理以及软件代码克隆检测成为了重要的研究领域。下面将为大家详细介绍这两方面的相关技术和方法。

智能医疗系统管理

在科技无处不在的时代，让医疗领域滞后显然是不明智的。物联网（IoT）、人工智能（AI）、大数据和云计算等技术的融合，有望打造出复杂而高效的全球医疗系统。

问题陈述与工作范围

本研究旨在结合 AI 和 IoT 技术，实现对心脏病和糖尿病的精准识别。具体而言，该模型涵盖了数据收集、预处理、分类以及参数调整等步骤。借助可穿戴设备和传感器，能够轻松收集 IoT 数据，进而利用 AI 进行疾病诊断。

工作范围包括利用具备互联网和云连接功能的设备收集患者数据，AI 对这些数据进行分析以评估患者健康状况。同时，AI 还可用于去除冗余数据，提升数据质量和预测准确性。研究采用了重复算法选择最准确的特征，并运用基于乌鸦行为的乌鸦搜索方法。在疾病诊断方面，将数据集按 80%（242 条记录）用于训练、20%（61 条记录）用于测试进行划分。

算法介绍

• 支持向量机（SVM） ：SVM 是一种线性分类和预测模型，能够处理线性和非线性问题。它通过直线或超平面将数据分类，在核化机器学习算法中常使用 RBF 核。
• 贝叶斯算法 ：朴素贝叶斯算法相较于复杂算法可能表现更优，它将每个类别的分布视为一维分布，减轻了维度灾难。该算法基于贝叶斯定理，要求特征相互独立，属于监督学习算法。此外，K - 最近邻（K - NN）算法是一种简单的监督学习方