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利用灰度共生矩阵提取斑块特征,选取能量、熵、惯性矩和相关4种有效特征值组成特征向量;结合粒子群算法构造支持向量机分类器,并对基于高斯径向基核函数的支持向量机分类参数进行优化。实验结果表明本文方法所消耗的时间相对较少,对常见的4种斑块的平均识别正确率达到92%,验证了方法的有效性。
基于支持向量机的动脉硬化斑块识别
【摘 要】
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利用灰度共生矩阵提取斑块特征,选取能量、熵、惯性矩和相关4种有效特征值组成特征向量;结合粒子群算法构造支持向量机分类器,并对基于高斯径向基核函数的支持向量机分类参数
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院
【出 处】
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数据采集与处理
【发表日期】
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2012年03期
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