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相似文献
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1.
支持向量机在贝类疾病诊断中的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究了一种促进贝类疾病诊断过程信息化、智能化的方法.目前我国贝类病害频繁发生,影响贝类疾病诊断的因素较多.由于水质污染,会引起贝类疾病.传统的诊断方法主要是依靠专家.为了能够在众多的影响疾病诊断的因素中,快速确定主要因素,降低对专家的依赖程度,提出了采用支持向量机的贝类疾病诊断系统的研究,可将疾病诊断过程抽象成支持向量机的多分类模型,并通过实验证明了改进方法具有准确率高且方便易用等优点,取得了较好的效果.  相似文献   

2.
李超  杨枢  周瑛 《数字社区&智能家居》2014,(33):8013-8015,8022
为了有效降低骨质疏松疾病临床诊断误诊、漏诊率,分析骨质疏松诊断指标体系,综合粒子群神经网络和支持向量机两种学习型算法,以误差绝对值和达到最小为准则建立疾病诊断分类模型。采用蚌埠医学院第一附属医院骨科患者实际病例数据作为样本集,对模型进行训练和测试,使误差达到规定要求,并将仿真结果与单一诊断模型进行比较。实证分析表明组合模型诊断误差明显小于单一诊断模型。用基于神经网络和支持向量机的线性组合模型诊断原发性骨质疏松病情,是可行有效的方法。  相似文献   

3.
传统两阶段层次文本分类模型(THTC模型)是一种解决大规模层次文本分类问题的有效方法,但该模型的分类准确率仍然不是很高。为了缓解这个问题,提出了结合邻居辅助策略的两阶段层次文本分类模型(THTC-NA模型)。THTC-NA模型由搜索阶段和分类阶段组成。搜索阶段采用扁平策略从所有的叶子类别中选择与待分类文档最相关的k个类别作为候选类别集,这样可以大大减小分类阶段的搜索空间。分类阶段通过结合候选类别的祖先类别和兄弟类别的分类结果来帮助计算候选类别在分类阶段的结果。最后将搜索阶段的结果和分类阶段的结果融合起来共同决定待分类文档的目标类别。在数据集Newsgroups-18828上的实验表明,相对于THTC模型,THTCNA模型对提高层次文本分类准确率有很大的帮助。  相似文献   

4.
针对计算机辅助诊断(CAD)技术在乳腺癌疾病诊断准确率的优化问题,提出了一种基于随机森林模型下Gini指标特征加权的支持向量机方法(RFG-SVM)。该方法利用了随机森林模型下的Gini指数衡量各个特征对分类结果的重要性,构造具有加权特征向量核函数的支持向量机,并在乳腺癌疾病诊断方面加以应用。经理论分析和实验数据验证,相比于传统的支持向量机(SVM),该方法提升了分类预测的性能,其结果与最新的方法相比也具有一定的竞争力,而且在医疗诊断应用方面更具优势。  相似文献   

5.
针对现有深度学习疾病诊断方法在辅助诊断过程中大规模依赖标注数据,且缺乏医生或专家经验知识的问题,提出一种融合医学知识图谱与深度学习的疾病诊断方法。该方法的核心是一个知识驱动的卷积神经网络(CNN)模型,通过实体链接消歧与知识图谱嵌入抽取得到医学知识图谱中的结构化疾病知识,并将病情描述文本中的疾病特征词向量与相应知识实体向量作为CNN的多通道输入。在卷积过程中从语义和知识两个层面表示不同类型疾病。通过在多类病情描述文本数据集上进行训练和测试,实验结果表明该方法的诊断性能要优于单一CNN模型与其他疾病诊断方法,并验证了这种知识与数据联合训练的方法更适用于初步诊断病情描述的疾病类型。  相似文献   

6.
目前关于商品评论的深度网络模型难以有效利用评论中的用户信息和产品信息。提出一种基于注意力交互机制的层次网络(HNAIM)模型。该模型利用层次网络对不同粒度语义信息进行提取,并通过注意力交互机制在层次网络中通过捕捉用户、产品中的重要特征来帮助提取文本特征。最终将用户视角下的损失值和产品视角下的损失值作为辅助分类信息,并利用层次网络输出的针对用户或产品的关键文本特征进行训练和分类。三个公开数据集上对比结果表明,该模型较相关模型而言效果均有提升。  相似文献   

7.
李烈熊  苏两河 《福建电脑》2010,26(10):94-96,103
目前,人脸表情的整体识别率普遍不高,严重制约了它的实际应用。为了解决这一问题,提出了一种新的人脸表情识别方法。该方法分为粗分类层次和细分类层次,在粗分类层次,通过SVD方法提取表情特征信息,并结合HMM模型粗识别;在细分类层次,采用Gabor小波+PCA+LDA的方法提取特征,并结合HMM模型细识别。理论分析和实验结果表明,该方法与其它方法相比具有更好的整体泛化性能和更高的整体识别率。  相似文献   

8.
分层特征计算和错误控制的层次分类方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
吴碧军  李涓子  金鑫 《计算机科学》2010,37(10):165-168,180
中文新闻信息分类标准中,类别数量大。在将其应用于新闻分类时,会出现训练模型大、训练时间长,尤其是当部分类别改变时需要全部重新训练等问题。由于分类标准中类别之间存在层次关系,因此层次分类方法可以作为解决方案。研究层次化的中文新闻分类方法,并从以下两方面改善层次化分类方法的效果:1)分层的新闻特征计算,解决了层次分类中新闻在分类类别下的特征向量的不同表示的问题;2)错误控制,解决了在上一层分类错误的情况下新闻不会分到正确的类别上的情况。实验结果表明,层次分类方法的效果比平面分类的准确度提高了约4%,进行多次特征权重计算的层次分类方法比普通的层次分类的准确度提高了约3%,同时进行错误控制的分类效果比普通层次的分类效果提高了大概3%。  相似文献   

9.
对疾病进行编码是将疾病诊断名称转化为标准ICD(国际疾病分类)编码的过程.鉴于编码量庞大和人工编码效率低等原因,有必要实现疾病编码的自动化.提出一种自动化的疾病编码方法,使用一种文本建模方法将ICD表示为文本集,然后借助文本相关性度量,获取与待编码疾病诊断名称最相关的ICD编码.经实验验证,本文提出的自动化疾病编码方法准确率较高、效率优秀、分类层次变换灵活,可广泛应用于各种类型的数据分析场景.  相似文献   

10.
为有效辅助医生筛选乳腺癌恶性肿瘤,提出一种基于人工鱼群优化的随机森林模型。通过改进的smote加权采样等方法对原始数据集进行均衡处理,采用皮尔森相关系数法提取与乳腺癌恶性肿瘤相关性强的特征作为模型的输入,通过人工鱼群算法优化随机森林模型,寻找最优的模型参数,对乳腺癌数据集进行分类诊断。实验结果表明,所提优化模型具有较好的分类效果,准确率达97.48%,验证其可作为一种有效的辅助诊断模型。  相似文献   

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