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摘要：中风是大脑血液供应突然中断，影响一条或多条滋养大脑的血管。这会导致大脑供氧紊乱或不足，从而导致脑细胞损伤或受损。在某些情况下，确定中风的时间和严重程度可能具有挑战性。本研究提出了一种基于人工智能的 EMS（ElasticNet - MLP - SMOTE）模型，具体利用两种机器学习算法，即 Elastic Net 和多层感知器 (MLP)，并使用合成少数过采样技术 (SMOTE)。Elastic Net 算法用于特征选择以识别关键特征，然后使用 MLP 算法进行预测。使用 Elastic Net 算法是因为它结合了 L 2 和 L 1 正则化，在辨别影响模型性能的特征方面提供了良好的结果。使用 MLP 算法是因为它依赖于深度学习技术，在这种情况下产生了有希望的结果。该算法从包含与中风相关的基本特征的综合数据集中对数据进行分类。SMOTE 用于提高模型的性能。值得注意的是，之前没有研究将这三种技术（Elastic Net – MLP – SMOTE）结合在一起。EMS 的预测准确率达到 95%，MSE = 0.05。该模型有助于根据患者的历史数据预测中风的发生，从而缓解这种严重疾病的突然发作。
基于 SMOTE (EMS) 的增强中风预测模型
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