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복건전뇌
FUJIAN COMPUTER
2015年
8期
17-18
,共2页
支持向量机%乳腺癌诊断模型%电阻抗特性%LIBSVM%MATLAB
支持嚮量機%乳腺癌診斷模型%電阻抗特性%LIBSVM%MATLAB
지지향량궤%유선암진단모형%전조항특성%LIBSVM%MATLAB
利用支持向量机分类理论，以1996年，Jossinet研究小组利用电阻抗频谱特性法测量的106个乳腺样本作为数据集，建立一个乳腺癌诊断模型，并对模型进行仿真测试和性能评价。实验结果表明，模型能够较准确地对乳腺组织进行分类，其中对正常组织和病变组织（即二分类）预测的正确率达到了96.15%。
利用支持嚮量機分類理論，以1996年，Jossinet研究小組利用電阻抗頻譜特性法測量的106箇乳腺樣本作為數據集，建立一箇乳腺癌診斷模型，併對模型進行倣真測試和性能評價。實驗結果錶明，模型能夠較準確地對乳腺組織進行分類，其中對正常組織和病變組織（即二分類）預測的正確率達到瞭96.15%。
이용지지향량궤분류이론，이1996년，Jossinet연구소조이용전조항빈보특성법측량적106개유선양본작위수거집，건립일개유선암진단모형，병대모형진행방진측시화성능평개。실험결과표명，모형능구교준학지대유선조직진행분류，기중대정상조직화병변조직（즉이분류）예측적정학솔체도료96.15%。
