文献类型：期刊文章

作　　者：蒋芸[1] 李战怀[2]

机构地区：[1]西北师范大学数学与信息学院计算机系,兰州730070 [2]西北工业大学计算机学院,西安710072

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60573096);甘肃省自然科学基金资助项目(3ZS051-A25-042)

年　　份：2008

卷　　号：25

期　　号：1

起止页码：53-55

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：支持向量机(SVM)是一种准确度高的分类器,具有很好的容错和归纳能力;粗糙集理论方法在处理大数据量、消除冗余信息等方面具有优势。将两者相结合提出一种改进的SVM分类算法ISVM,并将其应用于乳腺X光图像分类。实验结果表明,ISVM的分类精确度可达到96.56%,比SVM的分类精确度(92.94%)要高3.42%,同时错误分辨率也平均接近100%。

关 键 词：改进的支持向量机方法  粗糙集 乳腺X光图像  

分 类 号：TP31]