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基于属性约简及支持向量机的医疗诊断决策研究

Medical Diagnostic Decision Making Based on Attribute Reduction and Support Vector Machines

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【作者】 胡中辉李烨蔡云泽黄金杰

【Author】 Hu Zhonghui Li Ye Cai Yunze Huang Jinjie (Department of Automation,Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200030)

【机构】 上海交通大学自动化系上海交通大学自动化系 上海200030上海200030上海200030

【摘要】 把基于粗集的属性约简方法与支持向量机分类器的基本理论相结合,以提高决策分类的综合性能。将所提方法应用于医疗诊断决策,并对属性约简前后的决策性能进行了比较分析。试验结果表明,利用约简后的数据集,计算复杂性降低,内存需求减少,同时仍能保持较高的决策准确率。

【Abstract】 The method of combining attribute reduction with the basic theory of support vector machines for classification is proposed.Then the method is applied to medical diagnostic decision-making.The experimental results indicate that the method can decrease the computational complexity and memory requirement.Furthermore,the decision-making accuracy is still satisfactory.

【基金】 国家973基础研究规划计划项目(编号:2002cb312200);国家863高技术研究发展计划项目(编号:2002AA412010);国家自然科学基金项目(编号:60174038)
  • 【文献出处】 计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2005年13期
  • 【分类号】R44
  • 【被引频次】8
  • 【下载频次】235
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