%0 Journal Article
%T New medical image classify approach based on improved SVM classifier<br>基于改进的SVM分类器的医学图像分类新方法
%A JIANG Yun
%A LI Zhan-huai
%A <br>蒋芸
%A 李战怀
%J 计算机应用研究
%D 2008
%I 
%X 支持向量机(SVM)是一种准确度高的分类器,具有很好的容错和归纳能力;粗糙集理论方法在处理大数据量、消除冗余信息等方面具有优势.将两者相结合提出一种改进的SVM分类算法ISVM,并将其应用于乳腺X光图像分类.实验结果表明,ISVM的分类精确度可达到96.56%,比SVM的分类精确度(92.94%)要高3.42%,同时错误分辨率也平均接近100%.
%K ISVM
%K rough sets theory
%K mammography<br>改进的支持向量机方法
%K 粗糙集
%K 乳腺X光图像
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=A9D9BE08CDC44144BE8B5685705D3AED&aid=E98091C3D3735F0F63CA6BBBABF753C5&yid=67289AFF6305E306&vid=C5154311167311FE&iid=CA4FD0336C81A37A&sid=8E6AB9C3EBAAE921&eid=E514EE58E0E50ECF&journal_id=1001-3695&journal_name=计算机应用研究&referenced_num=1&reference_num=9