基于线性判别式和支撑向量机的肾结石分类方法

CORC > 兰州大学 > 兰州大学 > 化学化工学院 > 期刊论文

	基于线性判别式和支撑向量机的肾结石分类方法
	王冰; 栾锋; 刘满仓; 胡之德
刊名	兰州大学学报
	2006-04-28
期号	2 页码:77-80
关键词	支撑向量机线性判别式肾结石
中文摘要	用支撑向量机(SVM)方法辅助诊断肾结石,并和线性判别式方法作比较,结果显示这两种方法都表现出了很好的预测能力．鉴于 SVM 是用于解决非线性的良好方法．因此,SVM 作为一种有效的机器学习方法是可以用来进行肾结石的辅助诊断和分类研究的．肾结石的成因比较复杂,与自然环境、社会生活条件、全身性代谢紊乱及泌尿系统本身的疾患有关,本文从钙离子生物学特性方面讨论了钙盐结石的成因．
语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://202.201.7.4:8080/handle/262010/100572]
专题	化学化工学院_期刊论文
推荐引用方式 GB/T 7714	王冰,栾锋,刘满仓,等. 基于线性判别式和支撑向量机的肾结石分类方法[J]. 兰州大学学报,2006(2):77-80.
APA	王冰,栾锋,刘满仓,&胡之德.(2006).基于线性判别式和支撑向量机的肾结石分类方法.兰州大学学报(2),77-80.
MLA	王冰,et al."基于线性判别式和支撑向量机的肾结石分类方法".兰州大学学报 .2(2006):77-80.