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最小二乘支持向量机在睡眠打鼾诊断中的应用
被引量：
4
1
作者
张晓丹
邵帅
刘钦圣
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第5期242-245,共4页
支持向量机是数据挖掘和机器学习领域中的重要方法之一,最小二乘支持向量机是支持向量机学习算法的重要扩展,在训练速度方面有明显优势。对支持向量机现有的多类分类算法(一对一方法、一对多方法、纠错输出编码方法和最小输出编码方法)...
支持向量机是数据挖掘和机器学习领域中的重要方法之一,最小二乘支持向量机是支持向量机学习算法的重要扩展,在训练速度方面有明显优势。对支持向量机现有的多类分类算法(一对一方法、一对多方法、纠错输出编码方法和最小输出编码方法)引入了最小二乘支持向量机,并应用于睡眠打鼾疾病的诊断预测中,取得了较好的效果。
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关键词
最小二乘支持向量机
多类分类
最小输出编码
阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征
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题名
最小二乘支持向量机在睡眠打鼾诊断中的应用
被引量：
4
1
作者
张晓丹
邵帅
刘钦圣
机构
北京科技大学应用科学学院数学系
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第5期242-245,共4页
文摘
支持向量机是数据挖掘和机器学习领域中的重要方法之一,最小二乘支持向量机是支持向量机学习算法的重要扩展,在训练速度方面有明显优势。对支持向量机现有的多类分类算法(一对一方法、一对多方法、纠错输出编码方法和最小输出编码方法)引入了最小二乘支持向量机,并应用于睡眠打鼾疾病的诊断预测中,取得了较好的效果。
关键词
最小二乘支持向量机
多类分类
最小输出编码
阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征
Keywords
Least Squares Support Vector Machines
multi-class classification
Minimum Output Coding
Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
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1
最小二乘支持向量机在睡眠打鼾诊断中的应用
张晓丹
邵帅
刘钦圣
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008
4
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