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小波支持向量机及其在医学图像分类中的应用

2011年 应用技术  初期阶段
  • 成果简介
支持向量机是建立在统计学习理论基础之上的模式分类新方法。对于线性不可分问题，支持向量机通过一个合适的核函数将其变换为高维空间的线性可分问题。核函数的选择和构造以及有效求解二次规划问题支持向量机研究的核心问题。本课题“小波支持向量机及其在医学图像分类中的应用”系统研究了小波变换与支持向量机的有机结合。项目主要创新点：基于小波变换的低熵性、去相关性和多尺度特性，提出了基于变换系数特征提取方法和...
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