SVM及其在尿有形成分识别中的应用

摘要：

对尿液显微图像中一些有形成分进行有效分类识别,具有重大临床意义.通过支持向量机(SVM)这种在训练样本数很少的情况下,能达到很好分类推广能力的学习算法,运用统计学习理论和支持向量机相关概念,将支持向量机引入尿显微图像有形成分识别中,采用数字图像处理技术对尿液有形成分显微图像进行目标特征提取.使用SVM分类的实验结果表明,在样本数不多情况下可获得很好分类效果.

关键词：支持向量机、尿沉渣、分类识别

所属期刊栏目：26

分类号：TP319.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西自然科学基金0640169

在线出版日期：2006-08-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：195-198