支持向量机在尿沉渣有形成分分类中的应用

• 作者: 沈美丽 陈殿仁
• 来源期刊: 电子器件
• 学科: 工学
• 关键词: 尿沉 支持向量机 分类 核函数
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 页码范围: 98-101
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3470字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9490.2006.01.028

摘要

计算机显微图像尿沉渣分析仪,是运用图像处理技术和统计学习理论中支持向量机(SVM)技术,对尿沉渣的有形成分进行自动分类和识别,并从形态学方面对其进行了特征描述.在应用SVM分类方法的过程中,首先建立已知分类的图像,进而提取图像的特征,再对这些特征进行训练,同时交叉验证确定最优的SVM核函数和参数.最后根据训练过程建立的模型来对测试图像分类.结果表明,选用了支持向量机来实现沉渣识别,与传统的方法相比,取得了更高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈殿仁	长春理工大学电子信息工程学院	30	261	8.0	15.0
2	沈美丽	长春理工大学电子信息工程学院	4	29	3.0	4.0