基于特征贡献度的特征选择方法在文本分类中应用 被引量：9

1

作者 孟佳娜 林鸿飞 李彦鹏 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期611-615,共5页

在目前的文本分类问题中,特征选择方法被认为是提高分类精度和效率的一种有效方法.提出了一种基于特征贡献度FCD(feature contribution degree)的特征选择方法,本方法将某个特征对于类别之间区分能力的贡献度大小作为该特征被选取的条件... 在目前的文本分类问题中,特征选择方法被认为是提高分类精度和效率的一种有效方法.提出了一种基于特征贡献度FCD(feature contribution degree)的特征选择方法,本方法将某个特征对于类别之间区分能力的贡献度大小作为该特征被选取的条件,特征对于某一类别的FCD值为特征在该类中出现的文档数与在所有类别中出现的文档数的比值.对该方法进行了实验,并与一些常用的特征选择方法进行了比较,实验结果表明该方法具有更好的分类效果. 展开更多

关键词 文本分类 特征选择 向量空间模型 特征贡献度

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基于自适应反馈机制的小差异化图像纹理特征信息数据检索

2

作者 刘洋 毛克明 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期73-81,共9页

针对小差异化图像纹理相似度和噪声等因素导致纹理特征挖掘效果较差的问题,设计一种自适应反馈结合局部二值机制的小差异化图像纹理特征挖掘方法.使用规范割策略将图像数据各点拟作节点,使用节点间的连接线权重计算2点的相似度,采用支... 针对小差异化图像纹理相似度和噪声等因素导致纹理特征挖掘效果较差的问题,设计一种自适应反馈结合局部二值机制的小差异化图像纹理特征挖掘方法.使用规范割策略将图像数据各点拟作节点,使用节点间的连接线权重计算2点的相似度,采用支持向量机训练图像属性参数分类图像属性,进一步归纳图像类别.运用跳跃连接方法传输图像数据,将数据引入卷积神经网络剔除图像噪声.将中心点像素值当作反馈因子,创建自适应反馈判定条件,利用局部二值模式实现小差异化图像纹理特征挖掘.在MATLAB平台进行试验,从卷积神经网络收敛性、图像频谱纹理单元数、平均准确率、图像数据匹配度等方面进行了分析,分析结果表明:随着迭代次数不断增加,精度损失逐渐降低,基本收敛到稳定值,达到了预期训练效果;所提出方法挖掘的图像频谱纹理单元数3800个以上,更贴合人眼视觉信息;平均准确率为0.87,准确率@1、准确率@5和准确率@10的平均值分别为0.90、0.84和0.85;挖掘耗时低于5 s,图像数据匹配度高于90.3%,验证了所提出方法可在图像纹理特征识别操作中发挥应有作用. 展开更多

关键词 小差异化图像 纹理特征 数据挖掘 自适应反馈 属性分类 跳跃连接 局部二值模式 支持向量机

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适于Internet新闻文本实时分类的动态向量空间模型DVSM 被引量：1

3

作者 张晓辉 李莹 +1 位作者 常桂然 赵宏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2004年第6期64-67,共4页

传统向量空问模型(VSM)特征间无关联,且不能动态增量训练,不适合主题和焦点实时变化的Internet新闻信息,为此提出了一种改进的文本实时分类模型——动态向量空间模型(DVSM)。通过对VSM的特征提取策略进行改进,提出了特征聚合和增量训练... 传统向量空问模型(VSM)特征间无关联,且不能动态增量训练,不适合主题和焦点实时变化的Internet新闻信息,为此提出了一种改进的文本实时分类模型——动态向量空间模型(DVSM)。通过对VSM的特征提取策略进行改进,提出了特征聚合和增量训练算法。通过将对分类有相同贡献的文本特征词聚合,使用它们共同的分类贡献向量特征模式作为文本特征向量的基本维;采用增量动态训练改变对分类贡献已改变的特征词在文本向量的特征模式中的位置,适应Internet新闻信息的实时特性。使用静态训练集和动态训练集进行的DVSM与传统VSM的对比实验表明,采用特征聚合和动态训练的DVSM在Internet新闻实时分类中优势效果明显优越。 展开更多

关键词 动态向量空间模型 特征聚合 增量动态训练 Internet新闻分类 DVSM 分类贡献向量特征模式

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应用特征聚合进行中文文本分类的改进KNN算法 被引量：59

4

作者 张晓辉 李莹 +1 位作者 王华勇 赵宏 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期229-232,共4页

针对以KNN为代表的VSM模型存在的向量各特征项孤立处理问题 ,提出了一种应用特征聚合方式的改进算法·该算法通过CHI概率统计计算文本特征词对分类的贡献 ,将对分类有相同贡献的文本特征词聚合 ,使用它们共同的分类贡献模式代替传... 针对以KNN为代表的VSM模型存在的向量各特征项孤立处理问题 ,提出了一种应用特征聚合方式的改进算法·该算法通过CHI概率统计计算文本特征词对分类的贡献 ,将对分类有相同贡献的文本特征词聚合 ,使用它们共同的分类贡献模式代替传统算法中单个词对应向量一维的方式·该算法提高了稀有词对分类的贡献、强化了关联词的分类效果、并降低了文本向量的维数·与传统KNN算法进行的对比实验证明 。 展开更多

关键词 改进KNN算法 中文文本分类 分类贡献模式 特征聚合

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基于SVM算法和纹理特征提取的遥感图像分类 被引量：24

5

作者 丁海勇 卞正富 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第8期2131-2132,2136,共3页

遥感图像分类是遥感图像处理领域中的一个重要的研究方向,传统的遥感图像分类方法根据像素值进行分类,忽视了遥感影像中丰富的纹理特征信息。小波分析通过引入宽度可变的窗口,可以同时对信号的局部信息进行频率域和时间域的变换。小波... 遥感图像分类是遥感图像处理领域中的一个重要的研究方向,传统的遥感图像分类方法根据像素值进行分类,忽视了遥感影像中丰富的纹理特征信息。小波分析通过引入宽度可变的窗口,可以同时对信号的局部信息进行频率域和时间域的变换。小波分析算法可以有效地提取出图像中的纹理特征信息。支持向量机算法是20世纪90年代提出的一种新的机器学习算法,通常被用来进行模式识别和分类。结合小波纹理提取算法,利用支持向量机进行遥感图像分类。研究结果表明,结合纹理特征的支持向量机分类的效果优于直接对灰度图像进行分类。 展开更多

关键词 支持向量机 遥感 小波分析 纹理特征 分类 模式识别

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基于多核学习支持向量机的音乐流派分类 被引量：9

6

作者 孙辉 许洁萍 刘彬彬 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第6期1753-1756,共4页

针对不同特征向量下选择最优核函数的学习方法问题,将多核学习支持向量机(MK-SVM)应用于音乐流派自动分类中,提出了将最优核函数进行加权组合构成合成核函数进行流派分类的方法。多核分类学习能够针对不同的声学特征采用不同的最优核函... 针对不同特征向量下选择最优核函数的学习方法问题,将多核学习支持向量机(MK-SVM)应用于音乐流派自动分类中,提出了将最优核函数进行加权组合构成合成核函数进行流派分类的方法。多核分类学习能够针对不同的声学特征采用不同的最优核函数,并通过学习得到各个核函数在分类中的权重,从而明确各声学特征在流派分类中的权重,为音乐流派分类中特征向量的分析和选择提供了一个清晰、明确的结果。在ISMIR 2011竞赛数据集上验证了提出的基于多核学习支持向量机(MKL-SVM)的分类方法,并与传统的基于单核支持向量机的方法进行了比较分析。实验结果表明基于MKL-SVM的音乐流派自动分类准确率比传统单核支持向量机的分类准确率提高了6.58%,且该方法与传统的特征选择结果比较,更清楚地解释了所选择的特征向量对流派分类的影响大小,通过选择影响较大的特征组合进行分类,分类结果也有了明显的提升。 展开更多

关键词 音乐流派分类 多核学习 支持向量机 特征选择 模式识别

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事件诱发电位信号分类的时空特征提取方法 被引量：3

7

作者 黄志华 李明泓 +1 位作者 马原野 周昌乐 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2011年第9期866-871,共6页

准确对事件诱发电位(ERPs)进行分类,对于各种人类认知研究和临床医学评估非常有意义.由于ERPs信号是非常高维的数据,而且其中包含非常多的与分类无关的信息,从ERPs信号中提取特征尤显重要.分析了共空间模式(CSP)的原理和不足,引入自回归... 准确对事件诱发电位(ERPs)进行分类,对于各种人类认知研究和临床医学评估非常有意义.由于ERPs信号是非常高维的数据,而且其中包含非常多的与分类无关的信息,从ERPs信号中提取特征尤显重要.分析了共空间模式(CSP)的原理和不足,引入自回归(AR)模型与白化变换相结合,提出了针对ERPs分类的时空特征提取方法,并设计了验证该方法的认知实验,在认知实验数据上分别用时空特征提取方法与CSP提取特征,用同样的分类器支持向量机(SVM)训练分类器,比较它们的分类效果.实验表明,在ERPs分类问题上,时空特征提取方法与CSP相比具有明显的优势,在参数确定合理的情况下,时空特征提取方法可使分类准确率达到90%以上. 展开更多

关键词 ERPs信号分类 时空特征提取法 共空间模式 支持向量机

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多任务运动想象脑电特征的融合分类研究 被引量：7

8

作者 张焕 乔晓艳 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期802-807,共6页

针对运动想象脑-机交互任务模式单一、识别精度低、实用性较差等问题,采用改进的共空间模式(CSP)的特征提取方法,并利用支持向量机(SVM)与CSP融合分类方法对多类任务运动想象脑电特征进行分类识别。首先,选择特定导联上的脑电信号进行... 针对运动想象脑-机交互任务模式单一、识别精度低、实用性较差等问题,采用改进的共空间模式(CSP)的特征提取方法,并利用支持向量机(SVM)与CSP融合分类方法对多类任务运动想象脑电特征进行分类识别。首先,选择特定导联上的脑电信号进行小波分解与重构,去除冗余信息;其次,利用特征参数做差的方法,得到较为明显的脑电特征;最后,通过SVM融合CSP的分类模式,对脑电特征进行多任务分类。利用BCI竞赛数据,对左手,右手,舌和脚四类运动想象任务的脑电进行识别。结果表明:分类正确率最高达到90.9%,平均正确率为86.8%,Kappa系数为0.886 7,信息传输速率可达0.68 bit/trial,能够有效的获得脑电特征并较好的实现多任务运动想象脑电识别。 展开更多

关键词 脑机接口 运动想象 特征提取和分类 小波变换 共空间模式 支持向量机

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基于PCA及聚类技术的支持向量机分类器设计 被引量：1

9

作者 李凯 黄厚宽 +1 位作者 田盛丰 于剑 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2003年第1期144-147,共4页

提出了一种新的支持向量机分类器的设计方法.该方法利用主成分分析(PCA)及聚类技术在原问题空间中求解,减少了支持向量机分类器中支持向量的维数,且将原问题空间与特征空间中的问题归结为同一类的设计问题.

关键词 PCA 主成分分析 聚类 支持向量机分类器 设计方法 问题空间 特征空间 模式识别

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基于多分类支持向量机的优化算法智能推荐系统与实证分析 被引量：26

10

作者 崔建双 车梦然 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第1期153-160,共8页

算法智能推荐是超启发式算法研究领域一个重要分支,其目标是从众多"在线"算法中自动选择出最适于当前问题的算法,从而大大提升解决问题的效率。基于此提出并验证了一种优化算法智能推荐系统,理论依据是无免费午餐定理和Rice... 算法智能推荐是超启发式算法研究领域一个重要分支,其目标是从众多"在线"算法中自动选择出最适于当前问题的算法,从而大大提升解决问题的效率。基于此提出并验证了一种优化算法智能推荐系统,理论依据是无免费午餐定理和Rice算法选择框架,并假设问题特征与算法性能表现之间存在潜在关联关系,从而可以把算法推荐问题转换为一个多分类问题。为了验证假设的成立,以多模式资源约束项目调度问题为测试样本数据集,以粒子群、模拟退火、禁忌搜索和人工蜂群等元启发式优化算法为推荐对象,以支持向量机多分类策略实现算法的分类推荐。交叉验证结果表明,推荐准确率均在90%以上,各项评价指标表现优秀。 展开更多

关键词 算法推荐 问题特征 多分类支持向量机 多模式资源约束项目调度问题

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结合金字塔和局部二值模式的遥感图像分类 被引量：1

11

作者 吴庆岗 赵伊兰 +1 位作者 夏永泉 李灿林 《现代电子技术》 北大核心 2019年第13期56-60,64,共6页

在住宅区遥感图像分类中,为了克服尺度变化和旋转变化带来的影响,提出一种结合金字塔原理和局部二值模式的图像分类算法。首先对原始住宅区遥感图像进行多次下采样以构建不同尺度的空间金字塔;然后利用局部二值模式提取不同尺度遥感图... 在住宅区遥感图像分类中,为了克服尺度变化和旋转变化带来的影响,提出一种结合金字塔原理和局部二值模式的图像分类算法。首先对原始住宅区遥感图像进行多次下采样以构建不同尺度的空间金字塔;然后利用局部二值模式提取不同尺度遥感图像的纹理特征,以消除旋转变化的影响;最后将不同尺度下的纹理特征融合到一起,利用支持向量机对住宅区遥感图像进行分类。在标准图像数据集上的实验结果表明,低尺度纹理特征将会降低住宅区遥感图像的分类精度,与单尺度纹理特征相比,多尺度融合的纹理特征提高了遥感图像分类精度,平均高达4.77%。 展开更多

关键词 遥感图像 局部二值模式 空间金字塔 特征融合 支持向量机 图像分类

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基于支持向量机和正交设计的特征选择方法 被引量：1

12

作者 黄金杰 常英丽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第17期135-137,181,共4页

正交设计利用较少的实验次数就可以找出因素间的最优搭配,支持向量机能处理小样本、具有很好的泛化能力且不受数据集维数的制约。结合二者的优势,提出了基于支持向量机和正交设计的特征选择方法,根据数据集的特征数目及相应正交表的结构... 正交设计利用较少的实验次数就可以找出因素间的最优搭配,支持向量机能处理小样本、具有很好的泛化能力且不受数据集维数的制约。结合二者的优势,提出了基于支持向量机和正交设计的特征选择方法,根据数据集的特征数目及相应正交表的结构,安排训练、测试,最后对优选出的特征子集检验,实验结果表明该特征选择方法能够去除冗余特征而且能取得比使用特征全集更高的分类率。 展开更多

关键词 特征选择 支持向量机 正交设计 模式分类

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基于BEMD和LBP提取特征的纹理分类 被引量：4

13

作者 陈露 李秀秀 +1 位作者 林怡茂 杨涛 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第9期243-245,264,共4页

对于纹理图像的分类,采用二维经验模式分解将图像分解成一系列的固有模态函数(IMF)和残差,并结合局部二值模式(LBP)对所提取到的各IMF图像和残差图像进行特征提取的方法。为了验证算法的有效性,对自然纹理进行特征提取,并结合支持向量机... 对于纹理图像的分类,采用二维经验模式分解将图像分解成一系列的固有模态函数(IMF)和残差,并结合局部二值模式(LBP)对所提取到的各IMF图像和残差图像进行特征提取的方法。为了验证算法的有效性,对自然纹理进行特征提取,并结合支持向量机(SVM)算法对提取的特征向量进行分类,分类精确度达到98%以上。 展开更多

关键词 二维经验模态分解 局部二值模式 特征提取 支持向量机 纹理分类

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基于模式识别技术的高光谱图像分类研究 被引量：1

14

作者 张云龙 齐国红 许新华 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第7期95-99,共5页

针对当前高光谱图像分类方法图像特征向量应用环节设定较为落后,导致分类精度差,无法获取完整图像分类结果的问题,提出基于模式识别技术的高光谱图像分类方法。采用加权平均法,完成高光谱图像预处理,使用多尺寸局部二值法,提取高光谱图... 针对当前高光谱图像分类方法图像特征向量应用环节设定较为落后,导致分类精度差,无法获取完整图像分类结果的问题,提出基于模式识别技术的高光谱图像分类方法。采用加权平均法,完成高光谱图像预处理,使用多尺寸局部二值法,提取高光谱图像特征向量,确定不同类型光谱信息的联合分布密度,结合模式识别技术,完成高光谱图像分类。通过总体图像分类精度、平均图像分类精度以及kappa系数对此方法的应用效果进行评估,结果表明,本方法精度较高均在96%以上,且kappa系数超过0.9,可缓解当前方法在应用过程中出现的问题。 展开更多

关键词 模式识别技术 高光谱图像 图像分类 深度学习 支持向量机 图像特征采集

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决策树特征基因选择方法对SVM有效性的研究 被引量：15

15

作者 李霞 张田文 +1 位作者 李丽 郭政 《中国生物医学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期66-72,共7页

基因芯片新兴生物技术为从分子水平上研究疾病的发病机理和临床疾病诊断提供了强有力的手段。其中特征基因选择是疾病模式识别诊断最重要的一个环节 ,但不同的特征基因选择方法往往影响疾病模式分类方法的效能。本研究针对这一问题 ,结... 基因芯片新兴生物技术为从分子水平上研究疾病的发病机理和临床疾病诊断提供了强有力的手段。其中特征基因选择是疾病模式识别诊断最重要的一个环节 ,但不同的特征基因选择方法往往影响疾病模式分类方法的效能。本研究针对这一问题 ,结合结肠癌基因表达谱数据分析 ,研究了递归决策树特征基因选择集成方法EFST ,对支持向量机 (SVM )模式分类器能力的影响。主要从特征基因选择前后分类器的性能、支持向量的吻合度、错分样本标识的吻合度、对样本均匀翻倍模式分类器的稳定性的影响等四个方面研究EFST特征选择算法对支持向量机模式分类方法的影响 ,同时考察了支持向量机模式分类器的泛化能力。结果表明 :基于决策树特征基因选择算法EFST明显地提高了支持向量机模式分类的效能 ,且支持向量机模式分类器具有很强的泛化能力。 展开更多

关键词 特征基因 支持向量机 模式分类 支持向量

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基于主元分析与支持向量机的人脸识别方法 被引量：48

16

作者 张燕昆 杜平 刘重庆 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期884-886,共3页

基于支持向量机 ( SVM)在处理小样本、高维数及泛化性能强等方面的优势 ,提出了一种基于主元分析 ( PCA)与 SVM的人脸识别方法 .利用 PCA方法对人脸图像进行特征提取 ,再利用SVM与最近邻分类器相结合的策略对特征向量进行分类识别 .剑桥

关键词 人脸识别 支持向量机 主元分析 最近邻距离分类器 模式识别 特征提取

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融合Shapley值和粒子群优化算法的混合特征选择算法 被引量：8

17

作者 邓秀勤 李文洲 +1 位作者 武继刚 刘太亨 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第5期1245-1249,共5页

针对在模式分类问题中,数据往往存在不相关的或冗余的特征,从而影响分类的准确性的问题,提出一种融合Shapley值和粒子群优化算法的混合特征选择算法,以利用最少的特征获得最佳分类效果。在粒子群优化算法的局部搜索中引入博弈论的Shaple... 针对在模式分类问题中,数据往往存在不相关的或冗余的特征,从而影响分类的准确性的问题,提出一种融合Shapley值和粒子群优化算法的混合特征选择算法,以利用最少的特征获得最佳分类效果。在粒子群优化算法的局部搜索中引入博弈论的Shapley值,首先计算粒子(特征子集)中每个特征对分类效果的贡献值(Shapley值),然后逐步删除Shapley值最低的特征以优化特征子集,进而更新粒子,同时也增强了算法的全局搜索能力,最后将改进后的粒子群优化算法运用于特征选择,以支持向量机分类器的分类性能和选择的特征数目作为特征子集评价标准,对UCI机器学习数据集和基因表达数据集的17个具有不同特征数量的医疗数据集进行分类实验。实验结果表明所提算法能有效地删除数据集中55%以上不相关的或冗余的特征,尤其对于中大型数据集能删减80%以上,并且所选择的特征子集也具有较好的分类能力,分类准确率能提高2至23个百分点。 展开更多

关键词 模式分类 粒子群优化算法 SHAPLEY值 特征选择 支持向量机

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基于LBP和SVM的工件图像特征识别研究 被引量：18

18

作者 吴益红 许钢 +1 位作者 江娟娟 毕运锋 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2016年第1期77-84,共8页

针对工业现场诸如粉尘、光照、遮挡、摄像机抖动等复杂环境下工件目标的识别问题,提出一种基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)和支持向量机(support vector machine,SVM)的组合模型,对工件图像进行特征提取与类别判定。运用基... 针对工业现场诸如粉尘、光照、遮挡、摄像机抖动等复杂环境下工件目标的识别问题,提出一种基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)和支持向量机(support vector machine,SVM)的组合模型,对工件图像进行特征提取与类别判定。运用基本LBP模式、LBP等价模式以及LBP旋转不变模式,并结合多种去噪方法对工件图片进行特征提取,得出LBP特征直方图。根据这些特征直方图,利用分类模型对工件进行分类识别。实验结果表明:基于均值滤波去噪的LBP基本特征算子较好地满足了工件图像的特征提取要求,为后续的工件图片分类提供了保障,使得图片识别准确率达96%,识别效果较佳。 展开更多

关键词 工件图像 局部二值模式 支持向量机 特征提取 工件分类

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基于NGA的特征选择和SVM参数优化 被引量：5

19

作者 汪荣贵 孙见青 胡琼 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2007年第4期32-36,共5页

支持向量机(SVM)的分类性能受样本的特征以及SVM本身参数的选择影响较大。在以前的工作中,很多学者对特征子集的选择以及SVM参数的优化分别进行了研究,实际上,特征子集和参数相互影响,针对这种情况,本文提出了一种同时进行特征子集选择... 支持向量机(SVM)的分类性能受样本的特征以及SVM本身参数的选择影响较大。在以前的工作中,很多学者对特征子集的选择以及SVM参数的优化分别进行了研究,实际上,特征子集和参数相互影响,针对这种情况,本文提出了一种同时进行特征子集选择以及参数优化的方法,该方法基于小生境遗传算法(NGA),对参数和特征采用不同的编码方法,对得到的每个参数以及对应的特征子集,使用SVM对其进行性能评价。使用UC I数据集进行了相关的实验,实验结果证明了该方法可以减少特征的数量以及提高分类正确率。 展开更多

关键词 模式分类 特征选择 参数优化 支持向量机 遗传算法 小生境

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改进的LFP算法在白细胞图像纹理特征提取与识别中的应用 被引量：4

20

作者 庞春颖 刘记奎 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期1375-1380,共6页

研究了白细胞图像特征提取和分类识别方法,以提高白细胞图像的正确识别率.针对细胞纹理特征的提取,采用改进的局部模糊模式提取白细胞图像的纹理特征,通过对局部二值模式中阈值参量的模糊化,建立了基于局部模糊模式的纹理特征提取算法.... 研究了白细胞图像特征提取和分类识别方法,以提高白细胞图像的正确识别率.针对细胞纹理特征的提取,采用改进的局部模糊模式提取白细胞图像的纹理特征,通过对局部二值模式中阈值参量的模糊化,建立了基于局部模糊模式的纹理特征提取算法.算法中引入"统一模式"方法,使提取的特征维度降低为10,且具有旋转不变性.通过有向无环图方法建立支持向量机组合分类器,对CellAtlas的100幅白细胞图像进行了分类识别的实验.实验结果表明:改进的局部模糊模式算法精简了纹理特征数量,起到了"去伪存真"的作用,在含有噪音的白细胞图像分类识别中表现出优良的性能,使提取的特征具有更好的"鲁棒性",并且具有运行时间短、效率高的特点,白细胞的正确识别率达到了93%.改进的支持向量机分类器表现出高效的分类效果,对小样本分析具有更好的特性. 展开更多

关键词 白细胞分类 纹理特征提取 局部模糊模式 统一模式 支持向量机

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