【摘 要】
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针对心脏瓣膜疾病模糊分类问题,提出基于多标签Ada Boost的模糊分类改进算法。结合模糊集理论,采用隶属函数将疾病的严重程度映射到区间[0,1]内的实数值,将超声诊断结果用模
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用研究所,中国科学院大学
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针对心脏瓣膜疾病模糊分类问题,提出基于多标签Ada Boost的模糊分类改进算法。结合模糊集理论,采用隶属函数将疾病的严重程度映射到区间[0,1]内的实数值,将超声诊断结果用模糊标签向量表示。利用余弦相似性分析疾病之间的复杂关系,计算标签相关性矩阵并对模糊标签向量进行补充。结合实际问题选取合适的阈值,将标签空间划分为标签集、标签相关集和标签无关集。本文算法以最小化排序损失为目标,针对不同的标签给予不同的权值调整因子,调整样本权重更新速度,强迫弱分类器关注与样本标签相关性较高的标签。在临床超声心动图(TTE
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