改进和声搜索算法优化LSSVM的脑CT图像分类

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 1次 | 上传用户：kmask

【摘要】

：

为了提高脑CT图像的分类正确率,针对分类器中的最小二乘支持向量机(LSSVM)参数优化问题,提出一种改进和声搜索算法优化LSSVM的脑CT图像分类模型(IHS-LSSVM)。将LSSVM参数看作不同乐器的声调组合,通过和声搜索算法的"调音"找到最优参数,并在寻优过程中引入粒子群算法的最优位置更新策略,增强了算法跳出局部极小值的能力,根据最优参数建立脑CT图像分类模型,并对模型的性能进行仿真测试。仿

【作者】

：

郭正红赵丙辰

【机构】

：

河北北方学院信息科学与工程学院医学信息系,邢台学院信息科学与技术系

【出处】

：

计算机工程与应用

【发表日期】

：

2013年22期

【关键词】

：

脑CT图像分类最小二乘支持向量机和声搜索算法粒子群优化算法 Key words ： medical image classification least

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