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摘要:
本文主要对模糊支持向量机的模式分类算法进行研究,对模糊隶属度函数进行选择并计算隶属度值,并对是否患动脉硬化进行分类,实验表明基于模糊训练样本的支持向量机具有高的分类精度。
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文献信息
篇名 基于FSVM分类算法的动脉硬化病分类
来源期刊 电子测试 学科
关键词 支持向量机 模糊支持向量机 模糊因子 模糊隶属度值 决策函数 模式分类算法
年,卷(期) 2015,(13) 所属期刊栏目 理论与算法
研究方向 页码范围 30-31
页数 2页 分类号
字数 1730字 语种 中文
DOI
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 朱健 南京工业大学计算机科学与技术系 7 45 4.0 6.0
2 刘斌 南京工业大学计算机科学与技术系 28 203 7.0 13.0
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
模糊支持向量机
模糊因子
模糊隶属度值
决策函数
模式分类算法
研究起点
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研究去脉
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相关学者/机构
期刊影响力
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半月刊
1000-8519
11-3927/TN
大16开
北京市100098-002信箱
82-870
1994
chi
出版文献量(篇)
19588
总下载数(次)
63
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