基于支持向量机和遗传算法的皮肤显微图像特征选择

• 作者: 曹家麟 胡越黎 赵倩
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选择 遗传算法 支持向量机 皮肤显微图像 模式识别
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 502-505
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3312字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2005.04.020

摘要

在皮肤显微图像症状识别系统研究中,如何选择出对皮肤症状分类能力强的特征项组合是识别诊断面临的关键问题.本文把遗传算法和支持向量机结合起来,既利用遗传算法优化搜索特征空间,又克服了传统统计学的苛刻要求.通过对初步提取的皮肤显微图像的特征参数进行优化组合,选择出使系统的识别率得到较大提高(由88.24%提高到97.06%)的特征组合.实验证明本文提出的算法得到的结果是较令人满意的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡越黎	上海大学机电工程与自动化学院	70	436	11.0	16.0
2	曹家麟	上海大学机电工程与自动化学院	52	477	13.0	19.0
3	赵倩	上海大学机电工程与自动化学院	16	72	6.0	8.0