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【摘 要】
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根据不同特征对分型准确率的影响,使用Logistic回归分析进行特征选择及优选实验研究,并采用神经网络和支持向量机方法对常见的周围型肺癌进行分型比较。通过实验,说明了神经网络和支持向量机在肺癌分型的应用方法,比较了两种模式识别方法在肺癌分型中的运用情况,验证了支持向量机在小样本情况下比神经网络具有更强的泛化能力。
【机 构】
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哈尔滨理工大学自动化学院,哈尔滨工业大学HIT-INSA中法生物医学图像联合研究中心,中国联合网络通信有限公司北京市分公司,吉林省长白无线转播台
【出 处】
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现代电子技术
【发表日期】
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2010年10期
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