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摘要:
支持向量机是根据统计理论提出的一种新的学习算法.该算法通常可用于解决二分类问题,本文将其推广到多分类问题,利用多级支持向量机分类器对骨髓中不同成熟阶段的血细胞进行了分类.文中首先提出了利用逐步分解的分级聚类算法进行多级支持向量机的构建,然后通过一定准则在各级中确定支持向量机相应的最优控制参数.为了进一步了解分类性能和较好的估计分类错误率,使用3次交叉验证法将其与传统的分类方法作了比较.实验表明,支持向量机分类器巧妙避开了维数灾难问题,具有较好的推广能力,可提高血细胞分类的正确率.
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文献信息
篇名 支持向量机在血细胞分类中的应用
来源期刊 生物医学工程学杂志 学科 医学
关键词 支持向量机 多分类问题 血细胞
年,卷(期) 2003,(3) 所属期刊栏目 论著
研究方向 页码范围 484-487
页数 4页 分类号 R318
字数 3348字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-5515.2003.03.027
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郑崇勋 西安交通大学生物医学工程研究所 122 1268 20.0 26.0
2 李映 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室 11 133 4.0 11.0
3 王浩军 西安交通大学生物医学工程研究所 10 120 6.0 10.0
4 朱华锋 第四军医大学西京医院血液科 36 98 6.0 8.0
5 闫相国 西安交通大学生物医学工程研究所 36 354 12.0 18.0
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
多分类问题
血细胞
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
生物医学工程学杂志
双月刊
1001-5515
51-1258/R
大16开
四川省成都市武候区外南国学巷37号 四川大学华西医院
62-65
1984
chi
出版文献量(篇)
5280
总下载数(次)
31
总被引数(次)
37300
论文1v1指导