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题名基于混合粒子群优化SVM算法的红斑鳞状皮肤病诊断
被引量：8
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作者
孙海峰
孙秀玲
齐恩铁
马志广
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机构
长春理工大学光电信息学院
长春市信息中心
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第6期192-197,211,共7页
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基金
吉林省长春市教育厅(吉教科验字[2012]第72号)
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文摘
红斑鳞状皮肤病的诊断是皮肤病科的一个难题,针对这一问题,提出一种基于混合粒子群的支持向量机(SVM)模型HAPSO-SVM来提高红斑鳞状皮肤病的诊断精度。模型考虑了特征选择机制和参数优化两者对SVM模型起着同等重要的作用,使用自适应的混合粒子群算法(HAPSO)同步实现特征选择机制和SVM的参数寻优,同时设计的线性加权多目标函数综合考虑了分类准确率和支持向量个数,从而提高了算法的准确率和效率。结果表明,提出的模型不仅获得了较少的支持向量个数,找出了红斑鳞状皮肤病紧密相关的特征,并且得到了很高的分类准确率,是一种有效的红斑鳞状皮肤病诊断模型。
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关键词
混合自适应PSO
红斑鳞状皮肤病诊断
混合模型
支持向量机
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Keywords
Hybrid adaptive PSO Diagnosis of erythemato-squamous disease Hybrid model Support vector machine
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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