【摘要】：決策支持系統(tǒng)是跨學(xué)科的綜合體系,涉及機(jī)器學(xué)習(xí)理論。支持向量機(jī)是近幾年發(fā)展起來的學(xué)習(xí)方法,它是利用最優(yōu)分類面(線)將兩類樣本在特征空間或輸入空間中無錯(cuò)誤地分開,而且要使兩類的分類空隙最大。然而當(dāng)兩類中的樣本數(shù)量差別懸殊時(shí),支持向量機(jī)的分類能力會(huì)下降。為了解決此問題,本文提出了一種改進(jìn)的支持向量機(jī)算法,在所開發(fā)的醫(yī)學(xué)決策支持系統(tǒng)上的應(yīng)用表明,此方法在解決兩類樣本數(shù)量十分不均衡問題時(shí)有著很強(qiáng)的分類能力,不失為一種有效的決策分析工具。
[Abstract]:Decision support system (DSS) is an interdisciplinary comprehensive system involving machine learning theory. Support vector machine (SVM) is a learning method developed in recent years. It uses the optimal classification surface (line) to separate the two classes of samples without error in the feature space or input space, and to maximize the classification gap between the two classes. However, when the number of samples in the two classes is very different, the classification ability of SVM will decrease. In order to solve this problem, an improved support vector machine algorithm is proposed in this paper. The application of this algorithm in the developed medical decision support system shows that this method has a strong classification ability in solving the problem of two kinds of samples being very unbalanced. It is an effective decision analysis tool.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 西安電子科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目,項(xiàng)目編號(hào):70373046
【分類號(hào)】：C934

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2437879