[00929680]基于SVM方法的模糊推理技术及在医疗诊断系统中的应用
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研究主要对模糊数空间中的支持向量机算法及相关模糊推理方法进行了比较深入的研究。重点研究了模糊数空间中的样本线性可分性条件和模糊支持向量机。其创新性主要体现在:(1)提出并研究了模糊数空间中的样本线性可分性判别条件,该条件是模糊数空间中支持向量机模型的理论基础;(2)提出一种全新的模糊支持向量机方法,将传统支持向量机方法所处理的数据,由数值型延拓至非数值型数据,即模糊数据与符号型数据;(3)模糊数空间中的支持向量机法增强了支持向量机的容噪能力,降低了支持向量机对噪音数据的敏感度;(4)基于模糊空间中的支持向量机算法,给出一种新的模糊推理方法,并将该方法应用于计算机辅助医疗系统。具有广阔的发展前景。
研究主要对模糊数空间中的支持向量机算法及相关模糊推理方法进行了比较深入的研究。重点研究了模糊数空间中的样本线性可分性条件和模糊支持向量机。其创新性主要体现在:(1)提出并研究了模糊数空间中的样本线性可分性判别条件,该条件是模糊数空间中支持向量机模型的理论基础;(2)提出一种全新的模糊支持向量机方法,将传统支持向量机方法所处理的数据,由数值型延拓至非数值型数据,即模糊数据与符号型数据;(3)模糊数空间中的支持向量机法增强了支持向量机的容噪能力,降低了支持向量机对噪音数据的敏感度;(4)基于模糊空间中的支持向量机算法,给出一种新的模糊推理方法,并将该方法应用于计算机辅助医疗系统。具有广阔的发展前景。