| 基于XGBoost算法的新冠病毒拉曼光谱感染诊断 |
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| 引用本文： | 杭芒芒,曾万聃,薛庆水,夏志平,吴敏.基于XGBoost算法的新冠病毒拉曼光谱感染诊断[J].四川激光,2022,43(3):200-205. |
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| 作者姓名： | 杭芒芒 曾万聃 薛庆水 夏志平 吴敏 |
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| 作者单位： | 上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院,上海 201418,军事兽医研究所,长春 130062 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划(No.2016YFC1201605)； |
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| 摘 要： | 新型冠状病毒的出现给全球经济、公共安全等方面带来严重损失,快速且准确地诊断新冠病毒对控制疫情爆发尤为重要.将机器学习与拉曼光谱技术结合,选取157份(包含确诊和健康)血清样品对应的拉曼光谱数据作为样本.首先使用Min-max方法对样本数据归一化、Savitzky-Golay方法对光谱平滑滤波和线性判别分析方法LDA对光...
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| 关 键 词： | 新型冠状病毒诊断 机器学习 拉曼光谱 线性判别分析 XGBoost算法 |
Raman spectrum infection diagnosis of COVID-19 based on XGBoost algorithm |
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| HANG Mangmang,ZENG Wandan,XUE Qingshui,XIA Zhiping,WU Min.Raman spectrum infection diagnosis of COVID-19 based on XGBoost algorithm[J].Laser Journal,2022,43(3):200-205. |
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| Authors: | HANG Mangmang ZENG Wandan XUE Qingshui XIA Zhiping WU Min |
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