【摘 要】
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为提高肝脏B超图像的诊断准确率,研究了将粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）和支持向量机（Support Vec-tor Machine,SVM）相结合进行肝脏B超图像识别的方法;该方法首先
【机 构】
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西安科技大学计算机科学与技术学院,西安科技大学电气与控制工程学院
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为提高肝脏B超图像的诊断准确率,研究了将粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）和支持向量机（Support Vec-tor Machine,SVM）相结合进行肝脏B超图像识别的方法;该方法首先提取肝脏B超图像的空域和频域的纹理特征,然后运用SVM对108幅肝脏B超图像进行分类,利用PSO算法优化SVM的模型参数,最后将该方法与基于网格搜索法优化的SVM和基于BP神经网络的分类方法进行了对比;实验结果表明,在PSO-SVM算法下,所提取的两种纹理特征相结合能够有效地描述
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