| 支持向量机在小样本识别中的应用 |
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| 引用本文： | 梅建新,段汕,潘继斌,秦前清.支持向量机在小样本识别中的应用[J].武汉大学学报(理学版),2002,48(6):732-736. |
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| 作者姓名： | 梅建新 段汕 潘继斌 秦前清 |
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| 作者单位： | 武汉大学,测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北,武汉,430079 |
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| 基金项目： | 国家“九五”科技攻关生物医学基金 ( 96 90 1 0 7 0 3)，武汉大学创新基金资助项目 ( 90 42 70 0 72 ) |
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| 摘 要： | 针对癌症细胞诊断过程中样本采集困难，数目偏少的实际情况，在癌症的早期诊断中引入了一种新的模式识别方法——支持向量机．该方法基于统计学习理论的原理，较好地解决了小样本的学习分类问题，通过对具有不同性状的癌前增生细胞进行分类识别验证，支持向量机取得了较传统分类方法更好的识别效果。
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| 关 键 词： | 癌症诊断 支持向量机 模式识别 小样本识别 统计学习理论 机器学习 |
| 文章编号： | 0253-9888(2002)06-0732-05 |
| 修稿时间： | 2002年5月30日 |
The Application of Support Vector Machines in Recognition of Small Sample |
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| MEI Jian-xin,DUAN Shan,PAN Ji-bin,QIN Qian-qing.The Application of Support Vector Machines in Recognition of Small Sample[J].JOurnal of Wuhan University:Natural Science Edition,2002,48(6):732-736. |
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| Authors: | MEI Jian-xin DUAN Shan PAN Ji-bin QIN Qian-qing |
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| Abstract: | As we know, the traditional recognition methods have good classifying effect in theory only in the situation that the number of test samples is enough large. But in fact the basic condition cannot be satisfied easily. In this paper, a new recognition method, Support Vector Machines (SVM), is put forward to solve the learning problem of small sample. Based on this new method, we get satisfied result to classify the different hyplerplatic cells when we solve the problem of pre-cancer diagnosis. |
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| Keywords: | statistical learning theory support vector machines tumor diagnosis |
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