现代电子技术
現代電子技術
현대전자기술
MODERN ELECTRONICS TECHNIQUE
2010年
10期
83-85
,共3页
刘露%马俊雷%李云%董永庆%刘宛予
劉露%馬俊雷%李雲%董永慶%劉宛予
류로%마준뢰%리운%동영경%류완여
肺癌分型%支持向量机%神经网络%Logistic回归
肺癌分型%支持嚮量機%神經網絡%Logistic迴歸
폐암분형%지지향량궤%신경망락%Logistic회귀
根据不同特征对分型准确率的影响,使用Logistic回归分析进行特征选择及优选实验研究,并采用神经网络和支持向量机方法对常见的周围型肺癌进行分型比较.通过实验,说明了神经网络和支持向量机在肺癌分型的应用方法,比较了两种模式识别方法在肺癌分型中的运用情况,验证了支持向量机在小样本情况下比神经网络具有更强的泛化能力.
根據不同特徵對分型準確率的影響,使用Logistic迴歸分析進行特徵選擇及優選實驗研究,併採用神經網絡和支持嚮量機方法對常見的週圍型肺癌進行分型比較.通過實驗,說明瞭神經網絡和支持嚮量機在肺癌分型的應用方法,比較瞭兩種模式識彆方法在肺癌分型中的運用情況,驗證瞭支持嚮量機在小樣本情況下比神經網絡具有更彊的汎化能力.
근거불동특정대분형준학솔적영향,사용Logistic회귀분석진행특정선택급우선실험연구,병채용신경망락화지지향량궤방법대상견적주위형폐암진행분형비교.통과실험,설명료신경망락화지지향량궤재폐암분형적응용방법,비교료량충모식식별방법재폐암분형중적운용정황,험증료지지향량궤재소양본정황하비신경망락구유경강적범화능력.
