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摘要:
数据挖掘技术在中医辅助诊断中被日益重视,计算机辅助诊断本质上是一个数据挖掘分类任务.针对中医临床数据的模糊性和不完整性,提出了一种基于特征提取的分类集成模型.这种模型能将扰动训练数据和扰动输入属性结合起来,生成精确且差异度大的个体分类器.与单个分类器和其他集成方法的对比实验,证明这种新模型在脾虚证辅助诊断上有更低的错误率.进一步的实验显示特征提取在这种新模型中对降低错误率有显著的作用.
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文献信息
篇名 基于特征提取的分类集成在脾虚证诊断中的应用
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 分类集成 特征提取 计算机辅助诊断 脾虚证
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 22-25
页数 4页 分类号 TP3
字数 5409字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386X.2010.03.008
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 陈蔚文 广州中医药大学脾胃研究所 170 2057 25.0 38.0
2 周继鹏 暨南大学计算机系 36 146 7.0 10.0
3 林传权 广州中医药大学脾胃研究所 29 207 9.0 14.0
4 王桂香 广州中医药大学脾胃研究所 7 77 5.0 7.0
5 邹永杰 暨南大学计算机系 4 12 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (14)
共引文献  (224)
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
分类集成
特征提取
计算机辅助诊断
脾虚证
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
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
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47
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101489
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