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焦月 (焦月.) | 张新峰 (张新峰.) | 卓力 (卓力.)

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摘要:

SVM在机器学习领域中是一种通用有效的学习方法,在中医舌象分类中取得了一定的效果.但是由于各类舌象样本的数量不均衡,标准SVM方法对于这一问题的解决尚不尽人意.针对这一问题,本研究将加权SVM方法应用于大量舌色苔色样本的分类中,根据各类样本的相对重要性,加大或减小其惩罚项,在保证非重要样本的识别正确率可以接受的情况下,尽量提高重要样本的识别正确率.实验结果表明,该方法在不均衡舌象样本的分类中能取得较好的效果.

关键词:

舌诊 舌象识别 加权SVM 分类器

作者机构:

  • [ 1 ] [焦月]北京工业大学
  • [ 2 ] [张新峰]北京工业大学
  • [ 3 ] [卓力]北京工业大学

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来源 :

测控技术

ISSN: 1000-8829

年份: 2010

期: 5

卷: 29

页码: 1-4,13

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