資料介紹
文中在研究現有先驗知識與支持向量機融合的基礎上,針對置信度函數憑經驗給出的不足,提出了一種確定置信度函數方法,更好地進行分類。該方法是建立在模糊系統(tǒng)理論的基礎上:將樣本的緊密度信息作為先驗知識應用于支持向量機的構造中,在確定樣本的置信度時,不僅考慮了樣本到所在類中心之間的距離,還考慮樣本與類中其它樣本之間的關系,通過模糊連接度將支持向量與含噪聲樣本進行區(qū)分。文中將基于先驗知識的支持向量機應用于醫(yī)學圖像分割,以加拿大麥吉爾大學的brainWeb模擬腦部數據庫提供的不同噪聲的圖像進行實驗,實驗結果表明采用基于先驗知識的支持向量機比傳統(tǒng)支持向量機具有更好的抗噪性能及分類能力。
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