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北京市教育委员会科技发展计划(01KJ-096)

作品数：1 被引量：3H指数：1
相关作者：孙铭李宁王磊刘兴龙童隆正更多>>
相关机构：首都医科大学更多>>
发文基金：北京市教育委员会科技发展计划更多>>
相关领域：医药卫生更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇医药卫生

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇图像
  • 1篇图像分类
  • 1篇最优分类超平...
  • 1篇纤维化
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇基于支持向量...
  • 1篇二叉树
  • 1篇分类超平面
  • 1篇肝纤维化
  • 1篇CT图像
  • 1篇超平面

机构

  • 1篇首都医科大学

作者

  • 1篇童隆正
  • 1篇刘兴龙
  • 1篇王磊
  • 1篇李宁
  • 1篇孙铭

传媒

  • 1篇北京生物医学...

年份

  • 1篇2007
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于支持向量机的肝纤维化CT图像分类被引量：3
2007年
基于统计学习理论中结构风险最小化原则的支持向量机是易于小样本的机器学习方法。本文使用支持向量机和二叉树的方法对肝纤维化CT图像进行分类,并与k近邻法和BP神经网络等其它算法进行比较,结果显示对于肝纤维化图像,支持向量机的分类效果和鲁棒性要高于其他两种算法。
李宁孙铭王磊刘兴龙童隆正
关键词：肝纤维化CT图像支持向量机最优分类超平面二叉树
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共1页<1>
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