【摘 要】
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从大量呼吸音样本中归纳综合出肺部病理特征的科学表示,实现自动化、定量化的呼吸音分类,是现代医疗信息化技术的重要研究内容之一.提出了一种基于最小分类误差（minimum class
【机 构】
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厦门大学信息科学与技术学院,厦门大学海洋与地球学院,厦门大学附属第一医院
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从大量呼吸音样本中归纳综合出肺部病理特征的科学表示,实现自动化、定量化的呼吸音分类,是现代医疗信息化技术的重要研究内容之一.提出了一种基于最小分类误差（minimum classification error,MCE）准则的呼吸音分类方法,建立呼吸音类别的分类误差损失函数,采用广义概率下降法（generalized probabilistic decent,GPD）估计得到呼吸音的隐马尔科夫模型（hidden Markov model,HMM）参数,以增强不同类型呼吸音模型的区分能力.实验结果表明,与传统
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