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支持向量机作为一种新的机器学习方法,由于其建立在结构风险最小化准则之上,从而使支持向量分类器具有较好的推广能力.本文介绍了基于优化粒子群(PSO)的分类技术,以中医心系400个样本为例,利用优化粒子群(PSO)进行中医心系证候分类研究,实验结果表明,该方法在证候分类中能达到较高的准确率。
基于优化粒子群(PSO)的400例中医典型心系证候分类研究
【摘 要】
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支持向量机作为一种新的机器学习方法,由于其建立在结构风险最小化准则之上,从而使支持向量分类器具有较好的推广能力.本文介绍了基于优化粒子群(PSO)的分类技术,以中医心系4
【机 构】
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上海中医药大学基础医学院,上海201203
【出 处】
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全国第十三届中医诊断学术年会
【发表日期】
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2012年期
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