基于FSVM分类算法的动脉硬化病分类

• 作者: 刘斌 朱健
• 来源期刊: 电子测试
• 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
• 页码范围: 30-31
• 页数: 2页
• 字数: 1730字
• 语种: 中文

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。

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