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为了了解在不同样本数量情况下具有何种特点的算法比较适合舌色苔色的分类与识别, 本文采用一对一SVM和它的改进算法IMP-BSVM、DAG-BSVM,以及M-ary分类SVM算法对舌色、苔色分类进行了比较.结果表明,当训练样本数较少时,DAG-BSVM能有较高的正确率和较快的训练和识别速度,因此选用DAG-BSVM;当训练样本数较大时,IMP-BSVM能得到最少的支撑向量和较高的正确率以及较快的识别速度,此时则选用IMP-BSVM.

作者:刘垚巍;张新峰;沈兰荪;蔡轶珩;卓力

来源:北京生物医学工程 2009 年 28卷 3期

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作者:
刘垚巍;张新峰;沈兰荪;蔡轶珩;卓力
来源:
北京生物医学工程 2009 年 28卷 3期
标签:
中医舌诊 舌色苔色识别 模式识别 分类器 支撑向量机
为了了解在不同样本数量情况下具有何种特点的算法比较适合舌色苔色的分类与识别, 本文采用一对一SVM和它的改进算法IMP-BSVM、DAG-BSVM,以及M-ary分类SVM算法对舌色、苔色分类进行了比较.结果表明,当训练样本数较少时,DAG-BSVM能有较高的正确率和较快的训练和识别速度,因此选用DAG-BSVM;当训练样本数较大时,IMP-BSVM能得到最少的支撑向量和较高的正确率以及较快的识别速度,此时则选用IMP-BSVM.