文件名称：论文研究-面向乳腺癌辅助诊断的改进支持向量机方法.pdf
文件大小：1.45MB
文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 13:59:24
机器学习,支持向量机,乳腺癌,辅助诊断,分类
根据针吸细胞学方法影像中提取的特征值, 设计了一种改进的支持向量机分类方法, 并应用于乳腺癌的辅助诊断。通过对几种常用核函数的对比分析, 所建立的新核函数在诊断中具有很好的综合性能。使用实际临床数据分析显示, 该方法比模因佩雷托(memetic Pareto artificial neural network, MPANN)与一种改进型人工神经网络(evolutionary artificial neural network, EANN)方法在乳腺癌辅助诊断中具有更好的效果, 可以为医疗机构对该疾病的诊断提供有力的决策支持。